当前位置:首页 > 政府态度网络媒体与我国群体性事件的扩散效应汇总
向的作用,政府对群体性事件的妥协和劝服对其扩散有着负向的作用。
3.其他控制变量
组织性是群体性事件扩散的重要因素。越是具有组织性,则越容易扩散,传播就越广泛。近年来,我国群体性事件的组织性越来越明显。四川省委组织部课题组通过调查认为,“95%以上的较大规模的群体事件都有人组织操控”②。也有的学者发现,“绝大多数群体性事件都是由少数组织者、发起人串联发动的结果,一些策划者为追求‘人多势众’的效果,以争取共同利益为名,发动多人盲从,有的还打出横幅、标语、散发传单”③。也有学者对黑龙江的群体性事件进行研究,指出“组织化程度明显加强。近年来,绝大多数规模性群体性事件都事前进行秘密组织、串联,聚散进退直接受组织者及骨干人员的控制和影响,目标明确,行动统一”④。那么我国越来越广泛的组织行为对我国群体性事件的扩散是否带来了一定的影响?这是本文所要重点关注的一个方面。
如何判定一起群体性事件是否有组织性,本文采取下面的办法。如果新闻报道中明确指出该事件有组织有计划,则认定为有组织;如果新闻报道中没有明确提出该事件有组织领导,但是指出了其中几位主要带头人的姓名,则认定为有组织;其他则认定为没有组织性。
通过数据分析我们发现从整体来看,本文所搜集到的156起群体性事件中75%的都具有一定的组织性。其中各类群体性事件的行动组织如表2所示。教师罢课事件及出租车罢运事件由于其具有非暴力集合性行为的特征,这两类事件的行动组织较高,尤其是教师罢课事件,每一起教师罢课都是有一定组织性的活动。土地冲突因为多半是整个村庄的利益冲突,因此土地群体性事件的组织化程度比较高。而对于警民冲突而言,典型的群体性事件都具有偶发性特征,因此并没有一个明显的组织存在。
此外,本文还控制几个众所周知的对群体性事件的扩散有重要影响的因素:群体性事件发生的地点、群体性事件的伤亡人数,群体性事件的处理结果等。
(三)本文拟采用的研究模型
Pitcher, Hamblin, Miller 1973年在其文章“A Mathematical Theory of Social Change”中所提出的扩散模型,简称为PHM模型。该模型假设个体通过大众媒体获得关于已发生的集体行动的相关信息,并存在一个学习的过程。模型建构的亮点在于对扩散效应的测定。PHM认为事件数量的变化(dV)是原先发生的事件(V)和模仿率(c)的乘积。模仿率取决于以下两个参数:从成功案例中得到的积极模仿效应(p)和从失败和被镇压案例中得到的压抑效应(i),压制效应取决于常数q和初始的压制数。
OFD模型即反作用力扩散模型是Daniel J. Myers和Pamela Oliver(2008)在对PHM扩散模型的基础上提出的。OFD模型认为事件的扩散与升级是对事件的加剧过程所产生的推力和对事件的镇压过程所产生的压力综合作用的结果。在反作用力模型中“镇压”是指广义的镇压,指一切反对或弱化集体行动的行为或活动。
OFD模型与PHM模型的最大区别在于,这两种机制的作用方式是不同的。在OFD模型中,先前发生的事件不会对后来发生的事件产生直接的影响,而是压制(R)和刺激(P)发生扩散。
结合我国的实际情况和前面的分析,PHM和OFD模型都不能很好地表达我国群体性事件的扩散效果。我国的群体性事件扩散过程中,既存在着PHM模型中所提出的“个体通过大众媒体获得关于已发生的集体行动的相关信息,并存在一个学习的过程”,也存在着OFD模型中所提出的“事件的扩散与升级是对事件的加剧过程所产生的推力和对事件的镇压过程所产生的压力综合作用的结果”。
参照PHM模型和OFD模型,根据我国的实际情况,本文拟采用的我国群体性事件扩散模型如下:
根据PHM模型的理念,上述公式中被解释变量Dif是一个包括了三种扩散效应的扩散变量,根据OFD模型所提出的反作用力概念,解释变量包括会对群体性事件起到推力作用的网络报道强度变量News,以及可能会对群体性事件起到拉力作用的政府的镇压作用Sup。Sup均采用虚拟变量的形式,即该事件发生后政府是否采用镇压的手段(是=1,否=0)。X为控制变量,包括群体性事件是否有组织、事件发生的地点、事件的最终结果,以及事件的伤亡人数。
四、实证分析和结果
(一)主要解释变量的统计描述
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