网络舆情的情感社会学取向

　　如今，我国网络强国建设不断推进，互联网深度嵌入社会生活，成为舆情重要的集聚地和扩散地。关于网络舆情治理，近年来学界的研究拓展了新的方向。从信息时代网络舆情的新变化出发，学者提出规范网络治理秩序；针对传统治理模式下网络群体的极化倾向等，学者提出要转变观念、协同应对等。还有的学者结合智能时代新技术，呼吁舆情云治理新范式。
　　重视潜舆论 拓展情感治理新范式
　　潜舆论也被称作隐性舆论，是具有重要影响和关联传播效应的舆论暗流。舆论的三种存在状态分别是潜舆论、显舆论和行为舆论。潜舆论是没有公开表达的信念和不易被捕捉的公众情绪。相比显舆论来说，作为暗流存在的潜舆论，隐含的影响力和社会风险更大。
　　网络舆情焦点主要是该事件刺激了社会公众“最紧绷的那根神经”。网络舆情演变成重大舆论事件，不仅是启动了信息爆料模式，还因为启动了情绪模式，加剧了民众情绪的感染和传播，我们必须重视潜舆论的演变。在网络舆情治理体系中，可以拓展情感治理新范式。如果说信息治理属于末端管理，情感治理就属于前端管理、过程管理。网络舆情治理，除了关注显性的舆情信息文本和网络传播行为，还应该发掘隐藏在舆情信息文本和在线传播行为背后的情感逻辑与社会动因，把潜舆论管理提升到战略性的重要地位。

　　“混合情感传播模式”柔性舆论引导
　　“混合情感传播模式”是以情感传播为外在驱动和影响诉求，以政论模式、信息模式、故事模式等为内在构成和信息要素。在用户资源有限、碎片化的舆论生态中，人们往往更易产生情感的共鸣，而不是对理念或事实做出反应。社交化、移动化、场景化的新闻消费方式的变革，使得情感传播策略在新闻生产和消费中正成为重要动力。
　　借助多元媒介手段，舆论平台的声画沉浸感、全方位社交体验，有利于传播主体与受众进行良性的跨屏情感互动。例如，在新冠肺炎疫情议题的传播上，央媒在新媒体渠道慢直播火神山医院建设场面，关切了广大网民的情感共鸣，取得了良好的舆论效应。可见，网络平台在舆论生态中不仅能起到社会动员的作用，还具有情感弥合和舆情疏导的功能，从而促进主流价值积极传播。
　　借助情感数据分析技术洞悉舆情演变
　　情感测量是情感社会学研究中的重要命题。“大数据”成为网络舆论的基因，借助主题分析、情感分析和语义分析，可以对大量舆情文本进行主题归类，从海量的、复杂的、无序的网络文本内容中迅速厘清头绪，从而分析网络舆论场中不同类别的公共事件的话语框架。
　　如今，主题分析、情感分析和语义分析是计算传播方法研究网络舆论的常见工具。借助情感数据分析、自然语言处理等技术，媒体机构可以对网络信息，例如社交媒体的在线文本等，进行情绪、态度、观点等方面的语义分析，快速判断海量文本中的情绪态度指标，从而在突发事件和重大舆情中判断网民的政治倾向、情感倾向，以及关键人群的行动趋势。
　　后真相时代的网络舆情治理是一项综合工程。情感是舆情的内核性因素，网络舆情治理要把情感治理提到重要的战略地位。情感社会学能深入地阐释网络舆情的本质属性，为加强网络舆情的情感属性认知，洞悉舆情演变的情感逻辑和规律，为网络舆情研究提供新的理论支撑、方向导引，有利于推动网络舆情研究的创新发展。