突发性危机事件中手机短信传播的理论模型

国外学者对于危机传播理论研究始于20世纪80年代，Seeger认为目前逐渐发展起来的主要有以下3个理论模式:①Stoven Fink的阶段分析理论;②以Wiiliam Benoit为代表的战略分析理论;③Thomas Birkland的焦点事件理论[1]。突发性危机事件传播模式的研究建立在大众传播理论基础上，1884年Grunig Hunt提出的危机传播4种模式——新闻宣传模式、公共信息模式、科学劝说模式、双向对称模式[2]。此后，由Duggan和Banwell[3]提出的危机信息传播模式，对于理解危机信息传播的影响因素起到重要作用。

国内学者对于突发性危机事件及手机短信传播模式的研究始于2003年，“非典”、“香蕉致癌”、“蛆虫柑橘”等一系列突发性危机事件的爆发为这方面的研究提供了契机与素材。魏玖长和赵定涛[4]在借鉴香农韦弗模式与Defleur的研究，构建危机信息传播模型考量了信息如何得到反馈。钱珺[5]认为，媒介时代危机传播是媒介、政府与公众之间的互动，是一个双向信息交流过程。朱伟珠[6]提出的危机传播模型，多方面考量了博客、手机与噪声环境对突发性危机事件传播的影响。李霞霞[7]、熊茵、项国雄[8]等人从个案入手探讨了突发性危机事件中手机短信传播的内容特征、传播效果、受众特征等因素。杨红雨[9]提出了基于人际传播的手机短信传播模型。

综上所述，国外学者对突发性危机事件中手机短信传播模型的研究，集中于政府、组织如何运用手机短信进行信息发布及其相关传播模式的探讨。国内研究以个案为主，内容主要包括:对于突发性危机事件中手机短信传播作用、传播模式特点的归纳;从人际传播的角度及手机短信媒介属性的角度对传播模式的分析。本文在此背景下，结合相关理论与焦点小组研究结果，建立了突发性危机事件中手机短信传播的理论模型。

一、突发性危机事件中手机短信传播的假设

(一)信息的角度

信息是指传播特征及内容。

H1:威胁性越大、牵涉面越广的突发性危机事件通过手机短信传播的频度越大。

根据Greenberg提出的新闻扩散J曲线[10]，对于高知晓度的事件，人们最早从人际传播获得信息的比例超过50%(而在现今的传播大环境中，个人信源获知“高知晓度”事件的比例远远超过50%)。突发性危机事件特性所具有的紧迫性、威胁性、突发性和牵涉面较广与政府、组织或企业的危机管理有关，即需要其立即做出相应的回应或措施;威胁性与牵涉程度更容易导致“高知晓度”事件，对传播作用影响很大。

H2:手机短信的不断传播将导致文本信息内容的复杂化与个人化。

根据Dance提出的螺旋形传播模式[11]在传播过程中，随着传受双方“认知场”不断扩大，传播螺旋也将逐渐扩散。此外，Gerbner的传播模式认为[12]，在“交互感知”的方式下，个体的传播内容，取决于其在“假定、见解、经验背景及其他相关因素”作用下对事件的理解。由此可见，在突发性危机事件发展过程中，随着作为受者的个体对该事件认识的不断深入，以及个人观点的逐渐形成，在多次传播的过程中短信文本将进一步复杂化与个人化。

(二)节点的角度

节点是指传者与受者的总和。

H3:节点的聚焦度越高，聚焦的时间越短，突发性危机事件的信息通过手机短信传播的传播效果越明显，传播频度越大。

根据Kahneman和Tversky[13]对人们在不确定条件下判断的实验证明，人们倾向于以小样本信息来推测大样本的变化。因此当节点与节点之间的聚焦度越高时，代表性直觉偏差越容易让个体相信传播内容的真实性，继而影响传播的效果与传播行为;另一方面，经济学家们在研究中发现，人们在决策过程中往往给予最近发生的事件和最新的经验以更多权值。因此，聚焦时间的长短，即个体收到短信时间的接近性也将影响个体的传播行为。

H4:突发性危机事件中手机短信传播的频度与节点的牢固度成反比，与节点之间的距离(疏密度)成正比。

根据Davison提出的第三者效果理论[14]，人们倾向于认为媒介对他人的影响比对自己的影响更大。同时，信息传播来源的公信力越高，第三者效果就越低。因此，当个体收到突发性危机事件的短信时，信息来源的可靠度越强，再传播行为的趋势就越低。此外，受众与信息的空间距离与第三者效果的认知成正比。即受众与信息来源的距离越远，第三者效果越强，反之则越弱。

(三)路径

路径是指信息流动模式，包括两个因素:作为受者的节点在收到刺激以后的反馈路径;作为传者的节点倾向于将信息传播至哪些受者。

H5:在突发性危机事件中，当个体首先从手机短信获知信息后，将更倾向于向其他媒介获取更多信息或求证信息，而不是通过短信互动。

Schramm[15]曾经提出:人们选择不同的传播途径，是根据传播媒介及传播信息等因素进行的。人们选择媒介或信息的或然率=报偿的保证/费力的程度。因此，如果个体希望获取更翔实的信息时，其他媒介所提供的海量信息远比通过手机短信互动获得的信息更全面，更能满足个体需要。此外，根据焦点小组的访谈结果显示，17名被访对象中76.47%的人选择通过网络获取更多信息，而只有29.41%的人表示会回复短信发送者或进行短信互动。

H6:在突发性危机事件中，个体更倾向于在强关系连接之中进行手机短信的互动传播。

根据Newcomb[16]的ABX传播模式，如果条件许可，较强的态度和关系将刺激传播。而这种“传播的压力”较容易在原本就互动形态亲密的强关系之间形成。同时，在高度不确定情景下，个人倾向于通过建立强关系获得保护，以降低不确定性。因此，在突发性危机事件的传播过程中，个体将倾向于将信息传递到同节点层次的其他节点。

二、突发性危机事件中手机短信传播的理论模型

在上述假设的基础上建立了突发性危机事件中手机短信的传播理论模型。如图1所示:L为节点之间的距离;D为节点牢靠度;W为突发性危机事件的威胁性;S为突发性危机事件的扩散度;J为节点聚焦度;T为节点聚焦时间。

图1 突发性危机事件中手机短信的传播理论模型分解

z轴上的数值表示节点聚焦度J与节点聚焦时间T的函数，点c的坐标为(0，0，J(z)/T(z))。

x轴上的数值表示节点之间的距离L与节点牢靠度D的函数，点a的坐标为(L(x)/D(x)，0，0)。

y轴上的数值表示突发性危机事件威胁性W与扩散度S的函数，点b的坐标为(0，W(y)×S(y)，0，0)。

图1中空间直角坐标系x、y、z轴上的点表示影响突发性危机事件中手机短信传播的因素，而由点a、b、c、O构成的面表示由其中某些因素所导致的传播特点。其主要导致的传播特点如下。

(1)由点a、b、c组成的面M1表示传播频度[见图1(b)]。根据假设H1、H3、H4，点a、b、c所代表因素的总和是影响个体在突发性危机事件中是否选择手机短信作为传播渠道的因素总和，面M1的状态决定了手机短信在突发性危机事件传播频度的大小。

(2)由点a、O、c组成的面M2表示传播路径[见图1(c)]。L(x)、D(x)、J(z)、T(z)4个因子是描述节点状态的总和，故点a、c与原点构成的面是对整个传播网络的描述，而根据H6，在突发性危机事件中个体更倾向于在强关系连接之中进行手机短信的互动传播，因此，面M2代表了强关系连接的人际关系网络所构成的传播路径。

(3)由点b、O、c组成的面M3表示传播内容[见图1(c)]。节点的聚焦度决定了文本可能被修改的程度、节点的聚焦时间决定了个体获取进一步信息及修改文本的时间，事件本身决定了文本被修改的方向。因此，根据H2，面M3表示趋向于复杂化、个人化的传播内容。

(4)由点a、O、b组成的面M4表示影响传播的噪声[见图1(c)]。点a、b的因素影响了个体向其他媒介寻求信息的行为。根据假设H5，面M4表示个体进一步向其他媒介寻求信息。

综上所述，该模型是架构在空间直角坐标系上的正三棱锥形，其与直角坐标轴相交的各点是影响突发性危机事件中手机短信传播的因子总和，其各个面表现为传播频度、传播特点与信息流动模式的效果。

三、理论模型的修正

为了更好地验证该理论模型，在2010年5月17—21日，通过调查问卷的方式，以7点量表的方法，对影响突发性危机事件中手机短信传播的因子进行衡量，并进行了相关问题的实证调研。总共发放300份问卷，回收有效问卷278份。根据胡冼铭和韩巍的调查发现[17]，15～25岁以及文化层次相对较高人群是使用手机短信的主要群体，因此本次测试对象设定为上海交通大学、华东理工大学、复旦大学等上海高校的学生。有效问卷中100%被测人为手机短信的使用人群，其中经常使用和有时使用手机短信的人群占总数的97.48%。

(一)传播频度的假设分析

为了检验事件本身特性与突发性危机事件中手机短信传播频度的关系，将调查问卷所得的关于事件特性4种因素7点量表评分比例绘制成图。如图2所示，低分值的得分率越高，表明该因素对于提高突发性危机事件中手机短信传播频度的作用越大。

图2 突发性危机事件的四因素对于手机短信传播频度影响的评分分布

由图2可见，就突发性危机事件本身特性而言，威胁性与紧迫性是影响手机短信传播频度的主要因素，而事件的牵涉面与传播频度的关联性不强。因此H1不完全成立。

为了验证H3与H4，将调查问卷所得5种节点相关的因素评分分别绘制成图。如图3所示，低得分所占的比例越大表明该因素对于扩大突发性危机事件中手机短信传播的频度的作用越明显。

图3 突发性危机事件中五种节点因素对于手机短信传播频度影响的评分分布

由图3(a)可见，图中折线呈上扬趋势，这从另一角度说明，手机短信在突发性危机事件传播过程，更多地被用作人际传播，而无法起到大众传播的作用，因此第三者效果理论在此并不适用。

由图3的折线趋势可以发现，对传播频度的影响大，节点的聚焦度与聚焦时间不如事件本身特性、节点牢固度及节点之间距离。原因在于手机短信的传播所起到的改变受众态度的影响并不能促使个体对信息的再传播。

(二)传播内容的假设分析

问卷调查数据显示，100%的个体在获悉突发性危机事件后会通过各种渠道了解更多详情，其中在收到短信后，有60%的考虑转发短信的人会“了解更多详情，并对短信做修改加入新信息后转发他人”。因此也验证了H2对于传播内容(M3)的假设成立。

(三)传播噪声的假设分析

图4 样本了解突发性危机信息途径分析

图4为样本了解突发性危机信息的途径。由图可见:①样本中100%的个体都希望通过某种途径获取更多相关信息或对所获得的信息进行求证;②选择通过短信了解更多详情的只占总量的25%，而选择通过互联网及电视、报纸等其他媒体了解详情的占总量的59%。基于以上两点的考量，H5成立。

另一方面也可以发现，选择与身边人交流的比例也相当可观，媒体与周围环境对个体的行为态度的影响起到了几乎同等重要的作用，因此应对传播噪声(M4)进行补充，即噪声不但包括其他媒体，还应加入周围环境的影响。

(四)信息流动模式的假设分析

为检验突发性危机事件中手机短信的传播路径，根据调查问卷所得7点量表评分绘制分布图。如图5所示，得分越低、排名越前，表明个体越倾向于在突发性危机事件中通过手机短信向该群体中传播。

图5 突发性危机事件中手机短信传播对象评分分布

由图5可见，分值最低的三类群体(亲人、亲密的朋友、情侣)是与个体的关系形态亲密的强关系人群;在剩余4类人群中，与个体接触交流最频繁的“同学或同事”为个体其次倾向于传播的群体。另一方面，调查问卷的结果也显示，在考虑转发关于突发性危机事件短信的人群中52.38%的人选择发给个别人而非大规模的群发，也从侧面验证了在该情境下手机短信的传播只在强关系中进行的传播路径。

因此，H6对于信息流动模式(M2)的假设完全成立。

四、传播模型的修正

(一)变量的修改

图6 突发性危机事件中手机短信的传播理论模型修正分解

根据以上数据的分析，对突发性危机事件中手机短信的传播理论模型进行修正，结果如图6所示。

表1 突发性危机事件中影响手机短信传播频度的因素评分表

根据验证的结果，对H1进行修正[见图6(a)]:点b修正为表示突发性危机事件威胁性W与紧迫性S的函数，且决定了Ob的距离。此外，由于紧迫性因素在7点量表得分统计中，各得分所占比例离散程度较大(标准值28.62%，见表1)，同时，根据问卷调研所得，占抽样样本总量24.10%的人选择在第一时间将短信发送给他人而不考虑了解更多详情，对于这部分人群，紧迫性因素不会导致认知不协调的产生，因而该因素对这部分人的影响较小。因此，为S(y)加上权重Wy(0＜Wy＜1)。

根据验证的结果，对H3、H4进行修正[见图6(a)]:点a表示为节点之间的距离L倒数的函数，且决定了Oa的距离。点c应该表示为节点牢靠度D的函数，且决定了Oc的距离。

同时，为了保持面M1、M2、M3、M4的有效性，因此点O表示为J与T的函数，且决定了x、y、z轴旋转的角度[见图6(b)]。

根据验证的结果，对H5进行补充:由点O、a、b构成的面M4所代表的传播噪声，即个体更倾向于向其他媒体获取更多信息的趋势修正为个体倾向于向其他媒体及周围其他人获取更多有关信息。

(二)权重的补充

根据调查问卷数据显示，事件本身、节点牢靠度以及节点之间的距离对于突发性危机事件中手机短信传播频度的影响并不是等量的。因此为了完善模型， Oa、Ob、Oc的值应该赋予不同的权值Wa、Wb、Wc[见图6(c)]，即

Oa=Wa/L(x)

Ob=WbW(y)WyS(y)

Oc=WcD(z)

综上所述，突发性危机事件中手机短信的传播模型并不是架构在直角坐标上的正三棱锥，而是其O点角度可以变动的不规则三棱锥。

五、案例分析及模型的验证

为了确保理论模型的实际运用，选择2010年4月22日一则在国内广为转发的关于酸雨的短信作为研究案例。该案例是近期发生的较符合本研究所定义的具有突发性、紧迫性及牵涉面广等特点的突发性危机事件。选择该案例，一方面可以避免与前人已经有过充分研究事例的重复研究;另一方面，该事件虽不及“非典”等事件所具有的威胁性强烈，但已经在一定程度上引起社会的巨大反响，具有很强的传播性与关注性，属于本文研究的范畴。

短信内容如下:“从今天到28号，请大家不要淋到雨。750年一次的酸雨，被淋到后患皮肤癌的概率很高。因为欧洲的一个火山的大爆发，向高空喷发了大量硫化物，在大气层7000～10000米的高空形成了浓厚的火山灰层，强酸性。”

从M1传播频度考虑，虽无法准确验证该短信转发次数，但从媒体报道可以看出其受到了公众广泛关注，不仅仅是手机，包括论坛、MSN、QQ等即时通信工具上也广为流传。

从M4传播噪声考虑，百度新闻搜索含“750年”和“酸雨”报道，4月22日共有358条，23日共有1190条报道。至28日，7天内共有1470条报道。正因为有大量“噪声”，虽然该事件的威胁性和紧迫性极强，传播面也非常广，但并没有给社会造成更大的负面影响。

从M3传播内容考虑，7天内百度新闻搜索包含“750年”、“酸雨”和“气象部门”的关键词，共有519条报道;搜索包含“750年”、“酸雨”和“专家”关键词，共有1170条报道。由此可见，由于有关部门并没有给出一致解释，使报道信息来源不精确。而这很可能导致手机短信的更广泛传播，同时也将造成传播内容与短信文本的混乱与情绪化。

从M2信息传播路径考虑，因为该事件虽转发规模大，但并未造成严重恐慌，所以有关部门也没有采取措施加强弱关系之间的传播。因此该事件中手机短信的传播路径仍是由个体强关系连接的群体。

在经典突发性危机事件中传播的预控理论的框架下，根据案例分析对模型的验证，突发性危机事件中手机短信传播的预控途径包括:①增强有效噪声，降低事件紧迫性的危害;②保持发布信息内容的一致性，尽可能降低文本复杂化等因素所可能造成的信息回流;③保持弱关系中信息流通，增强强关系群体修正错误或片面观点的机会。

作者:薛 可、胡慧婷、余明阳

原载《上海交通大学学报》，2010年第12期

[1] 卫晓君，郭连江，张振中.手机媒介传播的效应分析[J].新闻知识，2009，(03):61-63.

[2] 许培瑾.2008年网络媒体应对突发事件的研究[D].大连:大连理工大学，2009.

[3] Duggan F，Banwell L.Constructing a model of effective information dissemination in a crisis[J]. Information Research，2004，5(3):178-184.

[4] 魏玖长，赵定涛.危机信息的传播模式与影响因素研究[J].情报科学，2006，24(12):1782-1785.

[5] 钱珺.第二媒介时代下的危机传播模式初探[J].新闻知识，2007，(2):80-81.

[6] 朱伟珠.数字化时代危机信息传播模式的时段性特征及管理对策[J].现代情报，2009，(2):60-63.

[7] 李霞霞.手机“短信事件”研究[D].武汉:华中师范大学，2008.

[8] 熊茵，项国雄.从“蛆橘”事件再探手机短信传播特征及应对策略[J].新闻界，2008，(6):52-53.

[9] 杨红雨.大众传播时代的人际传播盛典[D].成都:四川大学，2006.

[10] 丹尼斯·麦奎尔.大众传播模式论[M].祝建华，译.上海:译文出版社，2004:63-65.

[11] 丹尼斯·麦奎尔.大众传播模式论[M].祝建华，译.上海:译文出版社，2004:16-21.

[12] 丹尼斯·麦奎尔.大众传播模式论[M].祝建华，译.上海:译文出版社，2004:27-30.

[13] Tversky A，Kahneman D.Availability:A heuristic for judging frequency and probability[J].Cognitive Psychology，1973，(5):207-232.

[14] 李永健.大众传播心理通论[M].北京:中国传媒大学出版社，2008:279-282.

[15] 威尔伯，施拉姆，威廉.传播学概论[M].北京:新华出版社，1984:176-178.

[16] 丹尼斯·麦奎尔.大众传播模式论[M].祝建华，译.上海:译文出版社，2004:41-43.

[17] 孙华程.公共危机信息传播系统的网络结构模式研究[J].情报科学，2009，(04):497501.