是什么驱使了网上的反移民情绪？一种使用推特的新方法

摘要:

大多数研究使用调查数据来研究人们的偏见观点。在一个数字连接的世界里，需要对网上表达的外群体情绪进行研究。在这项研究中，本文作者展示了如何基于现有的社会学理论（即群体威胁理论、接触理论）来测试在Twitter上用户所表达的反移民情绪是否与社会学的条件有关。本文介绍并演示了一种收集在线情绪数据的新方法，在英国39个地区创建了一个28000名Twitter用户的面板。作者应用自动文本分析来量化1年期间50万条推文中的反移民情绪。根据群体威胁理论，作者发现，在新闻中有对移民的突出报道之后，人们在推特上对移民的负面评价更多。这既与全国性新闻报道有关，也与人们在Twitter上关注的个性化渠道中对移民问题的突出关注有关。为支持接触理论，有证据表明，生活在非西方移民较多地区的推特用户，以及那些更多关注种族多元化群体的推特用户，所发表的有关移民的负面性推文较少。

作者简介:

Anastasia Menshikova，林雪平大学分析社会学研究所

Frank van Tubergen，乌特勒支大学社会学系

编译来源:

Anastasia Menshikova, Frank van Tubergen, What Drives Anti-Immigrant Sentiments Online? A Novel Approach Using Twitter, European Sociological Review, Volume 38, Issue 5, October 2022, Pages 694–706

本文第一作者：Anastasia Menshikova

本文主要观点

在过去的几十年里，欧洲经历了多次移民潮，因此具有移民背景的人口大幅增加。很大一部分欧洲本地人对移民表示反对，并对少数民族成员表现出负面态度（Meuleman，Davidov and Billiet，2009）。作为对社会中两极分化、歧视和种族排斥倾向的广泛关注的回应，出现了大量关于欧洲社会中反移民态度的研究（Ceobanu和Escandell，2010）。

研究反移民态度的常见方法是进行实际调查，要求受访者在一个标准化的量表上匿名表明他们对外国人的看法。这一研究思路记录了反移民态度的重要趋势（Semyonov，Raijman and Gorodzeisky，2006; Bohman and Hjerm，2016）和跨国差异（Scheepers，Gijsberts and Coenders，2002; Savelkoul等，2012）。它还提供了大量关于群体间接触（Allport，1954；Dovidio，Gaertner和Kawakami，2003）和群体威胁（Blumer，1958；Blalock，1967）在塑造群体间态度方面的经验发现。例如，研究考察了移民流和少数民族群体规模的影响（Pottie-Sherman和Wilkes，2017），新闻中移民的突出性和框架的影响（Boomgaarden和Vliegenthart，2009；Schlueter和Davidov，2013；van Klingeren等， 2015；Czymara和Dochow， 2018；Eberl等人，2018），以及经济条件的影响（Weber，2015; Gorodzeisky and Semyonov， 2016; Kuntz，Davidov and Semyonov，2017; Meuleman等2020）。

然而，世界已经发生了变化，随着社交媒体和数字通信的兴起，人们也可以公开表达他们的反移民意见，例如在Twitter和Facebook上。迄今为止，这一领域的少数研究表明，社交媒体平台上的负面对外群体情绪和仇恨言论普遍存在，并呈上升趋势，但也会随着时间的推移而产生强烈波动（Williams，2019）。一项研究观察到，社交媒体上的负面对外群体情绪在2013年伦敦伍尔维奇恐怖袭击之后达到顶峰（Williams and Burnap，2016）。另一项研究发现了“名人曝光效应”的证据。在利物浦足球明星Mohamed Salah成名之后，利物浦足球俱乐部的球迷在Twitter上发布反穆斯林推文的比率比其他顶级英国足球俱乐部的球迷减少了一半——这位球员的穆斯林身份在支持者中是众所周知的（Alrababa’h等，2021）。然而，这一领域的大多数研究采用定性的案例研究方法（Bliuc等，2018），对网上负面的外群体情绪和仇恨言论的社会学驱动因素知之甚少（Flores 2017）。

关于种族间态度的社会学研究的一个关键问题是，现有的理论和风格化的经验模式是否可以用来理解这些群体间情绪的在网络上的表达，或者人们应该开发一个全新的理论框架。为了捍卫后一种立场，人们可能会认为，那些在网络平台上表达自己观点的人，例如，在Twitter上，是一个有选择性的群体（Mellon和Prosser，2017）。例如，在英国，2013年的数据显示，只有30%的人使用Twitter，其中年轻人和高收入者的比例过高（Blank and Lutz，2017）。此外，人们可以认为，根据“偏好伪造”机制（Kuran，1997），人们在网上公开透露的情绪可能不会反映他们的私人意见（Flores，2017）。此外，在社交媒体平台上，用户往往会接触到一群有选择的用户画像相似的人（Bakshy，Messing and Adamic 2015），这也可能影响人们公开表达的情绪。

然而，迄今为止，尽管有这些特殊条件，还是很难从现有社会学理论中得出预测网上群体间的情绪的良好假设。如果他们这样做了，那就意味着这些模式对选择性样本和偏好伪造是稳健的，而且在社交媒体上表达的公众意见，比如在Twitter上，并不只是噪音或受制于完全不同的过程，因此作者需要为之开发一个新的理论框架。

在这项研究中，本文作者认为在线数据源为社会学家监测和研究群体间的情绪提供了丰富而免费的工具。他们引入了一种新的数据收集方法，即在一段时间内观察同一Twitter用户。作者创建了一个由英国39个地区的28000多名Twitter用户组成的小组，并对其进行了为期1年的跟踪（2018年11月1日至2019年10月31日）。作者对他们每天的推特帖子进行研究，并使用自动文本分析，量化了他们对移民外群体的情绪。本文展示了如何阐述现有的社会学理论（即群体威胁理论、接触理论），以检验Twitter上表达的在线反移民情绪是否与社会学条件有关。

欧洲日益增长的种族多样性引发了对反移民情绪、歧视和种族主义的关注。到目前为止，大多数研究使用调查数据来捕捉人们的偏见观点。在一个已经成为数字连接的世界里，需要对人们在Twitter，Facebook和YouTube等社交媒体平台上公开表达的对外群体的看法进行更多研究。

本文研究结果显示，反移民情绪随着时间的推移而强烈波动。为支持群体威胁理论，并与早期使用调查的结果一致（Czymara和Dochow，2018），作者的研究提供了证据，表明在新闻中对移民的报道更加突出的时期，人们倾向于在推特上对移民进行更消极的言论发表。作者发现，在全国性的新闻报道中，以及在他们在推特上关注的个性化渠道中，移民的突出性都有这种关联。进一步的分析显示了即时性的影响（1天的滞后），以及长期的移民新闻的影响。作者还发现，移民在新闻中的更大能见度不仅增加了随后几天和几周内关于移民的推文的消极性，而且还增加了关于移民的推文数量。

其他发现与接触理论相一致。本文作者发现一些——虽然不是决定性的——证据表明，生活在有更多非西方移民的地区的推特用户倾向于减少对移民的负面报道。更仔细地观察人们在推特上的联系，作者发现反移民的情绪在关注较多非西方移民的用户中并不常见。

作者也注意到本研究的几个缺点和未来研究的可发展选择。

首先，这项研究没有详细考虑推特平台的动态，如喜欢、转发、推特上时间线的非随机性、用户所联系的人的帖子等，仅举几例。第二，作者没有将他们在推特上的区域性和纵向研究结果与其他来源，如调查或犯罪数据，进行比较。最近的工作表明，反黑人和反穆斯林的社交媒体帖子可以预测线下的种族和宗教严重犯罪（Williams等人，2020）。其他领域的研究报告称，基于推特数据的意见挖掘与通过调查方法获得的答复密切相关（Pasek等人，2018）。第三，Twitter的一个缺点是数据很“薄”，不包含关键的个人层面数据，如性别、种族和教育。然而，在这项研究中，作者表明，根据该领域的最新发展（Sloan等人，2015；McCormick等人，2017），人们可以应用复杂的算法来推断Twitter用户的人口统计信息。本文的发现显示，非西方少数民族成员和女性在推特上对移民表达的负面情绪较少。这些发现是令人欣慰的，因为它们反映了调查文献的发现，这些文献同样揭示了反移民的态度和偏见在（非西方）少数民族成员（Van der Zwan, Bles and Lubbers, 2017）和女性（Ponce, 2017）中不那么强烈。本文作者鼓励未来的研究将人口统计学上丰富的推特数据与事后分层的方法相结合，使推特用户的样本更能代表一般人群。

总的来说，这项研究的结果强调了这样一个论点：从现有的社会学理论中得出的假设对于预测网上的群体间情绪。群体威胁理论和接触理论可以用来建立一个理论框架来理解网上表达的情绪，尽管在研究网络世界时出现了众所周知的“偏见”：只有部分群体活跃在Twitter上，公开表达的情绪可能不符合所有大众的意见。本文作者的研究发现了类似于（私人）外部群体调查态度的模式。作者相信，通过本研究中说明的方法，Twitter和其他社交媒体平台可能成为社会学家研究群体间情绪的另一个工具。

论文来源：European Sociological Review

转载时间：2022年12月12日

责任编辑：Morpheus

主审编辑：落落

终审编辑：李井仁

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