Page 216 - 《社会》2018年第3期

网络左翼的三重面相

主要是基于如下考虑：现有文献绝大多数采取“左—右翼连续统”的分
析视野，如果采取基于演绎为主的研究途径，将容易陷入类似的分析思
路，无法很好回答本文所提出的问题。在研究设计上，本文利用数据开
放程度相对较高和思想与观点表达较为丰富的新浪微博平台，使用个
案观察加大数据文本分析的混合方法对左翼用户进行研究。在这一研
究设计中，个案观察是归纳分析的基础与前导。新浪微博的开放性与
用户自由表达的特点有助于观察者切入用户自身的视角，部分克服学
术研究所描绘的世界与“当事人”的世界之间的隔膜，并由此探寻不同
左翼用户所表达的思想与态度的共性与特殊性，为类型学的建构提供
经验基础，同时为后期的大数据文本分析提供引导。大数据分析则在
一个更大的范围对个案归纳的发现进行检验与印证，同时从整体和结
构上对左翼思潮的类型与互动作进一步深描。
（一）个案观察
自 ２０１１ 年至今，笔者通过系统阅读博文的方式，对新浪微博上有
较强烈的思潮表达特征的用户 犐犇 进行长期跟踪研究。经过对网络声
援或论争关系的长期梳理，利用不断“滚雪球”的方法，逐步增加表达各
种不同观点倾向的用户 犐犇 ，获得 ２００ 人以上的观察个案。因为不少 犐犇
在观察期间陆续被销号，所以最终的观察个案数量无法准确统计。
对新浪微博 犐犇 个案进行观察的目的是为了找到和辨识社会思潮
的不同类型，尽可能获得一个饱和的类型学框架（ 犛犿犪犾犾 ， ２００９ ）。在长
期的跟踪观察中，观察对象的选择遵循了如下原则：在观察对象积累到
一定规模后，在梳理网络声援或论争关系时遇到观点和思想倾向与现
有观察对象较为类似的新用户 犐犇 ，不纳入观察范围；如果遇到观点和
思想倾向截然不同于现有任何观察对象的新用户 犐犇 ，则纳入观察范
围，并对其进行长期跟踪观察。随着时间的推移，笔者所观察到的思潮
类型趋向于饱和。在最近一年多来，原则上一直没有增加新的观察对
象，这意味着没有发现与现有观察名单上思潮特征差异较大的新用
户 犐犇 。
（二）大数据文本分析
在多年个案观察的基础上，笔者选取代表不同左翼面相的多位用
户，以用户昵称为关键词在“ 犛犕犘２０１５ 微博数据集”中搜索，最终获得
约 １５．８ 万 条 相 关 博 文，这 些 博 文 是 本 文 进 行 大 数 据 分 析 的 语 料

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