2位新传教授对谈：为什么有人一上网就变成了“喷子”？

　　从韩红一句“走个面”引发争议，到“鹅腿阿姨”迅速走红又跌落，再到互联网上层出不穷的“愤怒诱饵”，许多热点事件背后都有一套相似的传播逻辑：片段被截取，细节被放大，情绪被点燃，随后流量涌入，讨论失焦。

　　愤怒不再只是个人情绪，成为被制造、被放大、被传播的“诱饵”。

　　为什么现实中情绪稳定的人，一上网就变成了“喷子”？为什么一个热点事件，常常在短时间内经历愤怒、站队、反转，最后又被迅速遗忘？当“愤怒”成为诱饵，我们能否成为那个“不上钩”的人？

　　围绕这些问题，中国人民大学新闻学院董晨宇副教授与刘海龙教授展开了一场对谈，以下为本期对谈精华整理。

　　一句话，为什么演变成一场风波？

　　董晨宇：“鹅腿阿姨”一个普通人，为什么会在网络上经历从“被造神”到“被贬低”的巨大反转？

　　刘海龙：我之前谈过“鹅腿阿姨”这个事情，有时候大家对小商小贩的期待过高了。首先，你支付的价格，决定了你能够享受的服务。当你花十几块钱买一个鹅腿的时候，就应该有一定的心理预期，它未必是真的，即便是真的，可能质量也不高。其次，有一些长期存在的社会情绪，借助这个事件释放出来。

　　此外，今天网络事件的发酵机制，和过去相比发生了变化，传统意义上的“把关人”也正在发生改变。过去很多网络事件，往往是由传统大众媒体筛选和调查的。媒体会从大量事件中选择那些具有公共价值的议题，通过调查和追问，进而发展为公共讨论。

　　现在决定什么事件进入公众视野的，可能是MCN机构、营销号或掌握流量分发能力的群体。这个事情本身有没有公共价值，可能不再是最重要的，重要的是它能不能带来流量。

　　有些事件背后可能存在多个账号共同推动的情况。当多个账号同时判断一个事件具有传播价值，并进行集中传播时，就会在网上掀起巨大的波澜。

　　董晨宇：我之前听做营销号的人说过，他们会针对一个事情，尝试不同的热点话题，哪个能够激发大家的愤怒情绪，获得流量，就马上批量复制50、100、200个，这样的内容生产机制，可能会让情绪的生产更加快捷，甚至更加缺少约束。

　　谁在互联网生产“愤怒诱饵”？

　　董晨宇：现在网络讨论的中间地带变得越来越少了，我们的情绪似乎不太允许一个温和的状态出现。你会有这种感觉吗？

　　刘海龙：这其实和网络中的极化现象有关。所谓“极化”，就是一开始我们的观点差别没有那么大，但是在不断争论的过程中，为了证明自己的正确和对方的错误，我们会不断强化自己的立场，最后反而让双方的距离越来越远。

　　美国杜克大学社会学教授克里斯·贝尔在《打破社交媒体棱镜：探寻网络政治极化的根源》一书中提到，过去我们认为，接触的信息更多元，可以减少所谓的“茧房”效应。但是他通过实验发现，其实我们接触到不同的观点之后，反而可能让自己的观点变得更加极端，这是因为每个人都有自己的身份认同，希望维护积极、正面的形象，证明别人都是错误的，这会把我们推向极端。

　　董晨宇：极端的内容更容易导向情绪，中立的内容更容易导向思考。互联网上这些事儿，特别像我小时候在大街上看人吵架。比如有人开车撞上了，双方吵架时，只会把对方的问题无限放大，仿佛自己的问题从来不存在，好像极端也是一种自我保护。

　　美国“公关之父”伯内斯曾经提过，所有人都会有自我保护机制——当我说不过你，或你的论据给我造成威胁的时候，我直接宣判你是个坏人，不值得我去沟通。这其实是互联网中很有意思的一件事。极化现象是互联网才有的吗？

　　刘海龙：肯定不是。现实中间，我们俩是同事，是处于一定的社会关系中间，至少还得保持体面。但人在网上吵架，就不再是谁对谁错的问题，变成了面子问题。

　　这就是贝尔讲的，在线上，人会变得更加极端。因为人是匿名的，我不知道你是谁，你也不知道我是谁，这个时候人的敌意，更容易被激发出来。我不用对我的行为负责，即使我贬损了你，我们撕破脸了，你也不能把我怎么样，换个马甲，或许这个关系就不存在了。

　　“引战”的问题在于，其实我们并不在乎这里面谁对谁错，我们在意的是，它能够让多少人迅速产生情绪反应。哪怕我明知道这个事情不是那么极端，但是为了让别人来骂我，我也得把它搞得很极端，这就是所谓的“引战”，目的就是挑起你的情绪。

　　在传统媒体时代，内容会有编辑、总编等很多人把关审核，相对来讲，情绪会被缓冲一点。

　　但现在，营销号明知道某个观点是错的，但是因为它能激起情绪，带来流量，他们还是会去传播。同一件事，他们可以从相反的角度写很多篇文章，两波流量都能收割。这就是今天舆论环境不一样的地方。

　　董晨宇：这可能跟中国互联网经济的发展也有关。我上学的时候玩豆瓣，那会也有“引战”，但“引战”主要是为了“爽”，大家赚不到钱。但现在不一样了，“引战”是有利可图的，因为流量有可能变现。当流量变得有利可图之后，很多事情就需要被管理。

　　董晨宇：互联网上的“愤怒”呈现出新的特点：它变得更加廉价，也更容易被激发。这种变化背后的原因是什么？是因为互联网更加普及，还是其他原因？

　　刘海龙：当年大家也会愤怒，也会争吵，但那时更多是在BBS上写文章吵，基本上还是要以理服人，要用一个比较完整的表达去承载观点。但是现在不一样了，很多情绪表达变得更加简单，只要骂一句，就可以把情绪释放出来，这是传播机制上的一个变化。

　　还有一个变化，就是很多情绪和流量有关，而流量又和经济利益挂钩。现在内容的情绪反馈速度非常快，这种快速反馈机制，会让理性思考变得越来越困难。很多时候，一个事件还没有等你真正去分析，它的情绪周期已经过去了，没有人再关注了。

　　董晨宇：还有一个原因，就是智能手机让我们能够随时随地表达。我之前采访过一位打网络暴力官司的律师，我问他，大概从什么时候开始，网暴案件明显增多，他说是2009年。我问，为什么是2009年，他说，因为手机可以上网了。现在等车的空隙，就可以骂两句。当表达变得越来越碎片，可能会产生更多低成本的愤怒。

　　董晨宇：最近一位妈妈带着孩子去山姆，她说：“我儿子5岁就能来山姆，我30多岁才有机会来山姆，这是父母对孩子的托举。”这个事情引发了很多讨论。以这个事件为例，你怎么看待现在网络上的“愤怒诱饵”？

　　刘海龙：“愤怒诱饵”(rage bait)是牛津大学出版社公布的2025年度词汇之一，它有一些定义边界，强调的是，有意去制造争议、激发大家情绪的行为。如果一个人并不认同某个观点，只是因为这个观点能够引发大家愤怒、带来流量，所以故意制造这样的内容，确实属于“愤怒诱饵”的范畴。

　　但这里面最难判断的，其实是人的意图。一个人到底是真这么想，还是为了流量故意这么表达。比如那个家长是真的觉得逛山姆是对孩子的托举，还是说她明知道这个观点容易引发争议，故意这么做来获得关注，这其实是很难判断的。

　　走出“茧房”，为何反而更极端？

　　董晨宇：你之前为《打破社交媒体棱镜》写过推荐序。这本书提了一个很有意思的观点：信息茧房可能并不是导致社会极化的主要原因，甚至打破信息茧房，也未必能够让我们的讨论变得更加理性。这个逻辑听起来似乎有些反直觉？

　　刘海龙：信息茧房是桑斯坦提出的一个猜想，他提出这个观点的时候，并没有做过严格的实证研究。他关注的是为什么社会和政治越来越极化。桑斯坦将其归因于网络的影响：网络让人们越来越容易只接触自己喜欢的信息，从而进一步强化原有立场。

　　很长一段时间，大家把这个观点当成常识，甚至开始怀念大众媒体时代。因为在传统媒体时代，你打开一份报纸，或者看一个电视节目，即使你不喜欢某些内容，也可能被迫接触一些不同的观点，这在一定程度上能够拓宽你的视野。

　　但是到了2010年代，克里斯·贝尔开始质疑这个观点，甚至很多人也在质疑，信息茧房到底是否真的存在。因为在阅读时代，我们也会选择自己感兴趣的内容，可能也有“茧房”。还有一些研究认为，算法推荐有时候反而可能比个人主动选择的信息更加多元。

　　后来，贝尔提出：如果打破信息茧房，是不是就能避免极化？他通过实验发现，接触不同观点之后，人们并没有变得更加温和，反而可能变得更加极端。因为这背后涉及身份认同的问题。

　　在网络讨论中，为了证明自己的观点是正确的，人会不断强化自己的立场。一开始吵架，其实双方都比较温和，但为了证明自己是对的、证明对方是错的，最后反而越来越极端。

　　另外，网络上所呈现出的舆论不是一个特别正常和温和的状态。因为在网络上最愿意表达的人，往往是那些观点比较极端的人。真正温和的人，懒得表达。所以，他得出了一个结论：社交媒体导致了“观点极化”。

　　这两种观点都有一定的道理。只看某一种观点会导致极化，接触不同观点也可能导致极化。那怎么解决这个问题？

　　今天很多人习惯把所有问题都归结到网络，但实际上，网络已经成为我们生活方式的一部分。我们可能不能简单地回避网络，而是要正视这个现实。更重要的是，通过其他机制去补充，不要把网络作为唯一的信息来源。

　　提升媒介素养，也要理解算法

　　董晨宇：极化其实并不新鲜，它是根植于人性的。互联网可能放大了这种倾向。今天很多人把极化归因于算法，这里面是不是也存在一些误解？算法到底扮演了什么样的角色？

　　刘海龙：其实很难笼统地谈算法。因为算法既可以让你看到你想看的内容，也可以让你看到你不想看的内容。它并不一定导向某一种结果。

　　现在很多短视频平台，有内容标签管理功能，可能很多用户不知道，你可以调节自己的内容偏好：你可以选择让平台更多推荐高度符合你兴趣的内容，或更多元的内容，甚至推荐一些和你过去选择完全相反的内容。

　　算法会根据你过去的浏览、互动等行为，建立一个用户兴趣模型，把同你过去接触过的内容相似的信息推荐给你，这是我们对算法的传统理解。但是现在其实算法也在不断进化，关键在于，人给它提出什么样的指令。很难简单地说，算法一定会造成什么结果。

　　当然，算法也会带来一些副产品。比如我们刚才讲的，它可能会不断强化你的偏好：你喜欢什么，它会给你推荐相似的内容。但是刚才我们也提到，贝尔的实验发现，即使接触和自己不同的观点，也可能让人变得更加极端。

　　但我觉得今天有一个倾向，我们习惯把所有责任都推给平台、国家和内容生产者。但有一个问题我们一直没有充分讨论，就是受众的素养，或者说用户的信息判断能力。

　　很多时候，我们自己也需要承担一部分责任，具备基本的判断能力。完全依靠平台和权力机构，依靠国家来解决所有问题，是不完整的。

　　董晨宇：你在新书《看懂传播》里面提到一个很有意思的观点：“痛苦是一种非常必要的感觉。”在所有人都追求“爽”的时代，我们应该如何培养痛感？

　　刘海龙：今天的网络环境和技术，其实提供了一种可能，就是让我们越来越容易接触自己喜欢看的东西。但我觉得，人还是需要主动去接触一些让自己不舒服、甚至暂时看不懂的东西，因为这种不适感恰恰可能带来思考。

　　比如，你遇到一本很难读的书，读起来很痛苦。但是既然很多人认为它有价值，那一定有它存在的原因。我们需要保持一种开放的心态，愿意进入它、理解它，甚至硬啃它。

　　今天的商业环境也会强化这种感觉。我们越来越容易产生一种错觉，好像所有东西都是为我服务的，但对于个体成长来说，这未必是一件好事。我们需要保留适度的痛苦，允许自己经历一些挫折。当然，这不是说要“没苦硬吃”。而是说，一个人需要经历一些失败，才能够变得更聪明。

　　董晨宇：我们在使用社交媒体的时候，需要具备什么样的素养？

　　刘海龙：过去，我们是靠传统媒体来获取信息的，今天我们获取信息的主要来源变成了互联网平台，我们也需要理解平台上的内容是怎么生产出来的。

　　同时，我觉得媒介素养还要加入对技术的理解。平台和算法在背后扮演什么样的角色？为什么你会看到这样的内容？为什么它会被推荐给你？为什么有些内容更容易获得流量？

　　有传言说，平台还会影响我们怎么表达。比如不能说“钱”，要说“米”。但平台说自己没有禁止，用户却认为背后存在某种规则。平台和算法有时候会被理解成“玄学”或“巫术”。

　　董晨宇：最早在短视频平台上，有一批博主会在视频里写“感谢某手正能量”。我当时很好奇，就问他们为什么这么写。他们说，因为相信算法看到这句话之后，会把自己当“自己人”，会获得更多推荐，就是他们所说的“民间理论”。后来我也多方了解过，其实并没有这样的机制，算法不会因为这些话就给你特殊推荐。

　　刘海龙：任何一个新事物刚出现的时候，或者当科学还无法完全解释它的时候，人们往往会把它想象成一种神秘力量。过去这种力量可能是鬼神、上帝，而今天，这种神秘力量变成了人工智能和算法。因为没有人能够完全知道人工智能内部到底如何运作。你给它一个输入(提示词),它为什么产生这样的结果。很多时候我们并不能完全解释。

　　所以算法和人工智能逐渐被赋予了一种神秘色彩，大家觉得背后存在某种“玄学”，或者看不见的力量。

　　媒介素养其实就是解决这些问题，让我们能够更理性地看待。当你了解信息是如何生产、传播之后，就应该主动去判断，哪些内容可以相信，哪些内容是存疑的。过去，我们讲信息判断有几个步骤，首先看信源，再看其他媒体如何报道这个事情，还要看其中有没有利益关系。这些基本的判断标准，能够帮助我们更好地筛选信息。受众和用户也要培养辨别能力，不能把所有问题都交给平台和国家。

　　董晨宇：这几年我发现一个很有意思的现象，骂算法的人少了。不是因为算法变好了，而是大家现在忙着骂人工智能、大模型。

　　人类面对新技术时，总是在不断寻找赞美的对象，也不断寻找担心的对象。

　　今天我们对算法的理解，其实已经比过去深入很多。我们慢慢意识到，算法并不一定完全是黑箱，有学者把算法比喻成乐高，也有文章讨论它“既不是黑箱，也不是盒子”。当我们理解得更深入之后，焦虑的对象就转向了人工智能。

　　当一个技术非常新的时候，我们往往习惯用一种类似“巫术”的方式去理解它。我以前也觉得社交媒体很神秘，后来慢慢发现，它其实是有规律可循的。比如算法的具体权重我们看不到，但最终还是要接受用户的反馈。用户点赞、评论、互动，算法通过这些信号不断调整。

　　我和很多创作者交流时会问他们：“你们研究算法吗？”很多人的回答是：“不研究。”我又问：“那你们关注什么？”他们说：“关注怎么服务好观众。”

　　其实归根到底，还是用户。观众喜欢你的内容，算法才会把你推向更大的范围。算法看起来很神秘，但实际上并没有那么神秘；反过来，一些看似简单的东西，背后却需要我们用更复杂的方式去理解。

　　这也是媒介素养的价值所在。面对技术快速变化的时代，我们既需要理解技术，也需要提升自己的判断能力。

　　刘海龙：今天是一个信息最多的时代，也是一个判断力最稀缺的时代。提升判断力比获取信息更重要。

　　本文提到的书/论文：

　　1. 刘海龙《看懂传播：在信息洪流中重获判断力》
　　2. 桑斯坦《网络共和国：网络社会中的民主问题》
　　3. 克里斯·贝尔《打破社交媒体棱镜：探寻网络政治极化的根源》
　　4. 欧文戈·夫曼《收容所：精神病人及其他被收容者的社会情境》
　　5. 刘海龙、张世超《算法想象与算法巫术》
　　6. News Diversity Under Algorithms: The Effects of Pre-Selected and Self-Selected Personalization on Chinese TikTok (Douyin)