瑞典在線媒體中的氣候變化否認與意識形態:運用計算方法測量意識形態變遷

2025年03月21日01:02:04 科學 1885

編者薦語:

本文創新性地運用計算社會科學方法,考察了瑞典Facebook群組在氣候變化議題上的意識形態演變軌跡。作者通過文本嵌入(LASER)與軌跡分析方法,將群組定位於二維意識形態空間,深入揭示了氣候變化否認群組在主流意識形態空間中的邊緣化特徵,以及主流媒體、政黨與否認群體之間的差異。文章巧妙結合了定量分析與話語分析,提出「問題化—行動主義」等新維度,為未來研究意識形態動態及社交媒體輿論生態提供了富有啟發性的分析框架。

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瑞典在線媒體中的氣候變化否認與意識形態:運用計算方法測量意識形態變遷

摘要:

在本文中,我們考察了瑞典Facebook

群組在討論氣候變化問題時的意識形態軌跡,特別關注那些持有氣候變化否認觀點的群組。基於九年間的文本數據,我們通過文本嵌入技術構建意識形態空間,並運用軌跡分析來描繪這些群組的意識形態演變路徑,探討用戶信念可能出現的激進化或極化趨勢。研究結果表明,大多數傳播氣候變化否認觀點的群組共享一個相似的意識形態空間,但它們更多處於該空間的邊緣地帶,而非核心區域。此外,我們識別出多個意識形態運動模式相似的群組簇,其中部分群組逐步向氣候變化懷疑論或對氣候變化問題更趨問題化的位置移動。最後,我們探討了如何解讀所構建的意識形態空間的不同維度。

作者簡介:

VictoriaYantseva,烏普薩拉大學

編譯來源:

Yantseva, V. (2025). Climate change denial and ideology in Swedish online media: measuring ideology change using a computational approach.

Journal of Computational Social Science

, 8 (1), 1-25.

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本文作者 VictoriaYantseva

一、引言

近年來,眾多研究關注日常交流數字化帶來的威脅及其對民主辯論的影響。氣候變化作為在線討論中的重要議題,被廣泛認為是一個迫切需要政府和社會立即採取行動的問題。此外,公民所獲取的氣候相關信息的質量與內容至關重要,因為研究表明,信息消費、氣候變化信念與環境行動之間存在一定程度的相關性。

在瑞典這一政府信任度較高、政治極化程度較低、並且常被視為可持續發展領軍者的國家,氣候變化問題通常被認為是去政治化的共識性議題。然而,政治權力變遷、經濟危機以及財政優先順序調整,挑戰了這一共識的穩定性,並促使關於最佳氣候變化應對政策的替代性話語更加突出,同時也增加了意識形態變遷的可能性。

鑒於該議題的重要性,本文旨在繪製並量化在線討論氣候變化的不同行動者的意識形態變遷。在本研究中,意識形態被定義為一個社會群體所共享的信念與觀念體系,用以解釋和正當化特定規範、政策或政治行為。此外,我們結合意識形態的定量(尺度化)與話語分析方法(詳見理論部分),並利用過去十年瑞典Facebook上的氣候變化相關數據及多種計算方法進行分析。

本研究的核心方法之一是基於LASER文本嵌入的向量空間建模。LASER模型能夠根據氣候變化討論中的語言使用情況,在多維意識形態空間中映射行動者的立場。隨後,我們採用軌跡分析(trajectory analysis)這一時空數據分析方法,追蹤行動者在意識形態空間中的位置變遷。此外,我們還結合了一系列自然語言處理(NLP)工具,以識別表達氣候變化否認立場的內容。

本研究的兩大核心任務如下:

任務1 :構建一個意識形態空間,以刻畫不同群體對氣候變化的信念體系,並在該空間中映射其位置與聚類情況。

任務2 :識別在該意識形態空間內,持相似氣候變化立場的用戶群體的運動模式。

儘管已有大量關於氣候變化否認及其相關話語的研究,但多數研究集中於美國,並往往將這一現象與政治極化和意識形態聯繫在一起(詳見後文)。然而,本文的研究對象是瑞典——一個斯堪的納維亞國家,長期以來在可持續發展方面具有領先地位,並且以共識政治(consensus politics)為重要特徵。然而,近期研究表明,圍繞氣候變化政策的辯論正在出現日益加劇的分歧,否認氣候變化的思想影響力正在上升,並且這一趨勢通常由右翼政黨(如瑞典民主黨)推動。這突顯了理解這些意識形態如何隨時間演變以及它們是否會變得更加極端的必要性。

此外,本文還推進了關於向量空間模型在意識形態與語義變遷研究中的應用,尤其是在非政治行動者及非傳統政治議題的背景下。儘管軌跡分析方法通常用於移動數據研究,但據我們所知,該方法尚未應用於意識形態或語義變遷研究。此外,儘管定量意識形態研究往往聚焦於左-右政治意識形態維度,本研究則擴展了這一方法,使其適用於超越政黨政治範疇的議題。

二、文獻綜述

1、斯堪的納維亞及西方國家的氣候變化否認

如前所述,現有關於公眾對氣候變化的態度和信念的研究大多集中在美國。常見的研究問題包括氣候變化信念與政治意識形態及政黨支持之間的關係,以及社會和政治極化與黨派之爭的影響。已有研究表明,支持共和黨、右翼及保守主義意識形態的人群對氣候變化議題的關注度較低。此外,這些研究還強調了美國公眾在意識形態維度上的日益極化。

關於歐盟亦有相關研究。與美國的情況類似,研究發現,左翼意識形態支持者更傾向於相信氣候變化的真實性,儘管因為氣候變化和可持續發展問題在這些國家的公共討論中的重要性較低,這一結論在東歐國家適用性較低。此外,民族主義意識形態的支持者更可能持有氣候懷疑論觀點。然而,與美國的研究結果不同,歐洲並未發現有明顯的群體強烈否認氣候變化,而在美國的類似研究中,則有特定群體明顯持有此類立場。

在北歐國家,研究探索了保守主義和極右翼意識形態與氣候變化否認之間的關係。在瑞典,另類媒體通過在氣候變化討論中使用反建制話語,甚至偶爾傳播陰謀論,以助長這些觀點的擴散。在挪威,支持極右翼意識形態與男子氣概及父權制思維相關,這使得他們更可能反對氣候變化減緩政策。此外,新自由主義政策可能在瑞典阻礙了氣候政策的發展,並降低了環境議題的優先順序。總體而言,在北歐國家,民粹主義與民族主義態度與氣候懷疑論之間的關聯比歐洲其他地區(如東歐)更為緊密。

在新聞媒體信任度及對氣候變化否認敘事的易感性方面,北歐國家傳統上被認為對公共服務媒體及本地報紙具有較高信任度。此外,北歐國家的調查受訪者報告稱,其感知到的假新聞接觸程度低於其他歐洲國家。然而,瑞典的另類媒體閱讀量明顯更高,而右翼政黨的支持者對公共媒體的不信任,則被認為是強化氣候變化否認觀點的原因之一。在芬蘭,專家指出了一系列有助於問題性信息傳播的條件,包括對媒體系統信任度的下降、地緣政治脆弱性、媒體系統的混合性與參與性特徵,以及媒體環境的碎片化與「邊緣媒體生態系統」的興起。

2、社交媒體上的氣候變化意識形態與否認

截至2024年的最新研究表明,社交媒體上的氣候變化否認敘事正從「舊否認向「新否認」轉變,即否認氣候變化或其人為成因的敘事不再佔主導地位。相反,諸如「氣候解決方案無效」的悲觀敘事在社交媒體上的傳播量大幅增長,並成為驅動氣候變化否認與懷疑論的主要因素。研究還提供了令人擔憂的證據:YouTube上70%的氣候變化否認內容可以歸類為「新否認」。另一項研究發現,YouTube上的氣候變化否認視頻發布頻率幾乎與支持氣候科學的視頻相當,並且觀看量也相近。

研究一致表明,社交媒體上的氣候變化否認主要由規模較小但聯繫緊密、影響力較強的群體推動。這些群體包括保守派在線媒體和智庫,它們通過強調環保政策的負面經濟影響來吸引關注。然而,需要注意的是,社交網路並非僅由意識形態同質化的群體構成。相反,研究表明,社交媒體環境既包含類似「迴音室」的同質化群體,也包含觀點多元的「開放論壇」。儘管如此,研究顯示,氣候懷疑論敘事很少在主流在線媒體中獲得共鳴,這表明主流媒體採用了「把關人」策略來限制此類內容的傳播。

根據現有研究,氣候變化否認者的關鍵修辭策略之一是「超理性化」,即訴諸「科學」論據來支持其敘事,並試圖削弱氣候科學的可信度。值得注意的是,這一策略與氣候變化倡導者的策略形成對比,後者更傾向於訴諸情感,並在在線討論中更頻繁地使用限定詞。相比之下,氣候變化否認者更傾向於使用強調詞,並將氣候變化議題政治化,以推進其敘事。此外,氣候變化否認者通常通過對立建構來強化自身身份認同,即將氣候變化倡導者描繪為「他者」——認為他們是特權階層、虛偽且缺乏專業能力。

三、理論方法

本文採用的核心理論概念之一是意識形態。然而,在這裡,意識形態並非指個體在左右光譜上的政治信念,而是指社會群體所共享的一套信念與觀念體系,用以理解或正當化特定的社會秩序、政策或政治行為。一些社會科學家還將情感視為意識形態的必要組成部分。

因此,傳統的左右政治光譜視角——這一在氣候變化辯論研究中常見的方法——只是意識形態的一種具體表現形式。一些理論家指出,意識形態往往圍繞有爭議的問題展開,例如可以認為環境可持續性與氣候變化緩解是一種意識形態,類似於女權主義、新自由主義等其他意識形態。從這一角度來看,氣候變化意識形態指的是圍繞氣候變化的信念體系,並被用於支持或反對特定的氣候政策或在氣候變化辯論中提出的觀點。

另一個關鍵問題是意識形態變遷,其本質是特定信念體系中的一個或多個信念發生變化,從而導致社會秩序的轉變。理論家提出了意識形態變遷的兩種主要原因。第一種觀點認為,意識形態變遷由社會中的少數群體(通常是精英階層)自上而下推動。這一解釋與話語理論學者的觀點相契合,後者認為話語權力的來源影響著社會群體如何正當化既有權力結構,或推動對其進行變革。第二種觀點認為,意識形態變遷往往由特定的突發事件觸發,因為這些事件使既有信念體系與不斷變化的現實之間產生錯位。然而,鑒於本研究的範圍,權力理論或許更能解釋群體如何在氣候變化辯論中爭取話語權,以推進其議程。

Maynard 將意識形態研究分為三種方法:概念方法話語方法定量方法。其中,話語方法在本研究中尤為重要,因為它關注意識形態如何通過書面或口頭語言表達。因此,前述信念體系的構建和正當化,恰恰是依賴於語言的。此外,許多話語分析傳統都涉及權力問題,因為語言本身可以用來施加或獲取權力(例如批判性話語分析)。

除了話語方法之外,定量方法則通過實驗和調查量化意識形態,通常採用社會科學及意識形態研究中常見的左右政治光譜。在這一框架下,空間方法可以被視為定量方法的一種特殊形式,一些研究者使用一維、二維或多維尺度來操作化意識形態,儘管這些尺度可能無法完整刻畫人們的信念體系。以往的研究已將分散式語義方法應用於話語群體與意識形態研究,包括圍繞政治議題演變的研究。同樣,Rheault 和 Cochrane 提出了一種使用詞嵌入方法來量化政治意識形態變遷,而 Ferreira 等人則採用節點嵌入方法研究議員的意識形態行為如何隨時間變化。

在本研究中,我們結合話語方法定量方法,通過分析行動者的語言使用情況來識別意識形態表達,並繪製其在意識形態空間中的位置變化。儘管向量空間模型已被用於意識形態映射,但本研究進一步擴展了該方法,構建了一整套分析流程,以利用語言模型軌跡分析來追蹤意識形態變遷。

氣候變化否認:概念界定

在削弱氣候變化認知的觀點中,存在多個相關術語,包括「氣候變化否認」(climate change denial)、「氣候變化反對論」(climate change contrarianism)和「氣候變化懷疑論」(climate change skepticism)。這些術語共享對氣候變化的基本假設,並通常被歸納為否認的六個階段。值得注意的是,其中某些觀點並不直接否認氣候變化,而是採取了一種宿命論的立場,即承認氣候變化的存在,但認為人類無法阻止其影響。這些主要觀點包括:

  • 大氣中的二氧化碳濃度並未上升;

  • 二氧化碳濃度上升不會影響氣候;

  • 氣候變化是自然因素導致的;

  • 人類活動對氣候的影響極小;

  • 氣候變化對人類和地球有益;

  • 人類可以適應氣候變化,或者無論如何都無法阻止其發生。


氣候相關的陰謀論也屬於這一範疇,研究表明,氣候變化否認常常受到陰謀信念的強化。因此,這兩個現象需要一併考察。常見的氣候陰謀論包括:

  • 質疑氣候變化的科學證據,認為科學家和政治家操控氣候政策以謀取經濟利益;

  • 「深層政府」陰謀論,認為隱藏的政府勢力在推動氣候議程;

  • 化學凝結尾與地球工程學陰謀論,聲稱人造化學成分和工程技術對氣候變化產生了未被承認的影響;

  • 將氣候變化歸因於非人類因素,如太陽黑子或太陽活動。

另一個與氣候變化否認話語相關的關鍵問題是誤導性信息的傳播,這一現象可以通過事實核查工具(如 PolitiFact 或 Google Fact Check)加以識別。

儘管氣候變化否認、陰謀論和虛假信息這三者似乎是不同的概念,但它們在實際話語環境中常常緊密交織。例如,典型的氣候變化陰謀論(如「人類活動對氣候影響極小」)經常被事實核查機構認定為不準確或誤導性信息。與此同時,誤導性信息又支撐了否認者關於氣候適應和減緩政策不必要性的論點。已有研究指出,理性化且偽科學式的論證是氣候變化否認交流中的典型特徵。因此,儘管陰謀論、錯誤信息和純粹的氣候變化否認信念可以被視為獨立類別,但為了全面理解氣候變化否認話語體系,它們應當被一同考察。

最後值得一提的是,本文避免使用「氣候變化否認者」或「氣候變化否認群體」等術語。這不僅是因為難以全面繪製氣候變化否認言論和信念的完整圖譜,還因為這些群體的成員可能持有不同觀點,並分享多種類型的內容,其中既包括氣候變化否認,也包括與氣候變化認知相關的信息。

四、研究方法

本研究的實證分析考察了2012年至2021年間發布的瑞典語Facebook帖子。數據的收集與分析已通過瑞典倫理審查委員會評估,並獲得倫理審查豁免(由林雪平地區倫理審查委員會決議,編號2022-05390-01)。為進一步考慮倫理問題,我們僅使用了Facebook頁面和群組的公開數據,這符合CrowdTangle(Facebook數據訪問平台)的使用規定。本研究未識別具體用戶或單條消息,所有分析結果均以匯總形式呈現。

數據收集於2023年8 月,使用Facebook的CrowdTangle API和R統計編程環境中的httr軟體包完成。本研究選擇Facebook作為數據來源,主要基於數據可得性以及Facebook在瑞典的高使用率,尤其是在新聞消費方面。此外,研究表明,Facebook是社交媒體平台上「影響力操控」最為集中的平台之一,約佔所有已檢測到的操控行為的一半。數據清理後(去除重複或空白信息、非瑞典語信息以及未包含關鍵詞的帖子),最終數據集包含約19.2萬條消息。在本研究中,「Facebook群組(在文中稱為「群組」或「行動者」)」為主要分析單位。

本研究使用語言無關句子表徵(LASER)模型將每條消息文本轉換為512維數值向量。與其他文本嵌入模型類似,LASER利用循環神經網路(recurrent neural networks, RNNs)分析句子中的單詞共現關係,並將句子映射到512維空間中的特定點。由於本研究分析瑞典語文本,LASER作為支持瑞典語的預訓練模型,是最優選擇。此外,由於研究目標是探討群組信念的時間變化,LASER的穩定向量空間消除了跨時間對齊向量的需求。

為分析群組意識形態位置的變化,我們將數據集按一年為單位劃分時間窗口。為繪製每個群組在多維向量空間中的位置,我們計算該群組每年所有文本向量的均值。隨後,我們使用t-分布隨機鄰域嵌入(tSNE)方法將向量維度降至二維,生成一個二維意識形態空間,以可視化不同Facebook群組在氣候變化議題上的意識形態位置。

為收集與氣候變化相關的不準確信息,我們採用PolitifactClimate FeedbackGoogle Fact Check Explorer的專家評審數據。這些資源使用不同的標註體系,因此我們簡化分類,將內容劃分為準確信息不準確信息(後者包括錯誤背景化到明顯虛假內容的所有類別)。

此外,我們採用關鍵詞搜索識彆氣候變化否認及誤導性內容。儘管目前已有更高級的深度學習方法,但其訓練需求較高,且在瑞典語數據集上的表現較差,因此本研究採用較為直接的關鍵詞方法。首先,我們篩選包含典型氣候變化否認辭彙的文本,例如「氣候變化危言聳聽」。手動評估顯示,該方法的識別效果較好——在50 篇包含這些關鍵詞的文本中,40篇與氣候變化否認相關,其性能可與部分機器學習演算法相媲美。我們進一步採用BERTopic演算法對文本進行主題分類,共生成603個主題。隨後,我們審查每個主題的關鍵詞,並標記可能包含誤導性或否認相關內容的主題。對於每個標記的主題,我們提取排名前三的文檔,並通過人工評審確定最終類別。

為確定各群組的靜態(平均)意識形態位置,我們計算每個群組所有發布消息的向量均值。為研究Facebook群組意識形態立場的變遷,我們採用軌跡分析。軌跡分析是一類用於追蹤隨時間和空間變化的對象位置的研究方法。例如,該方法可用於分析城市人口流動,通過多時間點的GPS坐標構建個體路徑。通過對這些軌跡進行計算,我們可以識別移動模式相似的個體,並將其歸為同一軌跡簇

在本研究中,每個Facebook群組在意識形態空間中的位置由一系列時間順序排列的二維點表示,每個時間點對應該群組某年的意識形態位置。這使得我們能夠繪製每個群組的意識形態變遷軌跡。隨後,我們計算各群組在意識形態空間中的移動距離,並將運動模式相似的群組進行聚類。換言之,這些軌跡可視為意識形態變遷或意識形態運動的指標,反映Facebook群組在氣候變化議題上的立場變化。

在最後一步,我們採用軌跡聚類以識別模式相似的軌跡。具體而言,我們使用動態時間規整方法計算軌跡長度不同的群組之間的距離矩陣。由於數據集中各群組的活躍時間長度不同,DTW可對這些差異進行調整,例如針對某些年份內不活躍的群組。隨後,我們將距離矩陣輸入凝聚層次聚類演算法,該方法相比其他方法(如HDBSCAN)能提供更具可解釋性的聚類結果。最終,我們確定54個最優聚類(基於肘部法則),並通過可視化評估聚類質量。最後,我們計算每個聚類的平均軌跡,並採用Python的Traja庫對軌跡進行平滑處理,以提高可解釋性。

在二維意識形態空間中,如何解讀坐標軸是一個複雜的問題。LASER生成的初始512維向量空間,以及tSNE降維後的二維空間,均不直接可解釋。以往研究建議使用歐幾里得距離最接近的關鍵詞來描述坐標軸。然而,由於本研究使用的是文本嵌入模型,而非詞嵌入模型,該方法不適用。因此,我們採用Monroe等人提出的Figtin』 Words方法(術語-類別關聯分析),並藉助R語言中的SpeedReader軟體包實現。具體而言,我們識別出在兩個坐標軸極端位置上最為相關或出現頻率最高的關鍵詞列表,以幫助解釋意識形態空間的結構。

此外,為進一步解讀行動者在意識形態空間中的位置,我們將其與主流媒體主要政黨的立場進行比較,以作為氣候變化主流敘事的參照對象。具體而言,我們使用瑞典的主流報紙(按照既有研究確定的媒體名單),以及八個瑞典議會政黨的全國性Facebook群組,包括:中間黨、基督教民主黨、綠黨、左翼黨、自由黨、溫和黨、社會民主黨、瑞典民主黨。本研究通過這些比較,為Facebook群組在意識形態空間中的位置提供更具實證性的解釋,並進一步分析瑞典社交媒體中的氣候變化意識形態變遷趨勢。

五、研究結果

1、發布氣候變化否認內容的Facebook群組

為減少關鍵詞搜索可能導致的錯誤標註影響,我們將每個群組發布的氣候變化否認相關消息的絕對數量轉換為比例,即氣候變化否認相關消息數量除以該Facebook群組發布的總消息數(下文簡稱「群組」或「行動者」)。對於該比例低於0.05的群組(0.05是統計誤差的標準值),我們在涉及氣候變化否認相關內容的分析部分中予以排除。這一排除標準考慮到以下情況:在支持氣候變化認知的群組(如環境非營利組織)中,某些否認氣候變化的消息可能由意識形態上的反對者發布,這類個例並不能代表該群組的典型話語體系。此外,為了追蹤意識形態軌跡,我們進一步排除了僅在一年內活躍的群組。最終,我們篩選出163個群組,其氣候變化否認內容比例介於0.05至0.86之間(均值為0.24,中位數為0.16)。

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值得注意的是,在整個數據集中,包含氣候變化否認內容的群組數量相對較少,與數據集中超過9000個活躍群組相比,這一比例較低。這一現象可能有以下幾方面的原因:

首先,關鍵詞搜索的局限性可能導致部分相關內容未被識別。例如,在數據集中,我們僅在超過19.2萬條消息中識別出約3200條包含氣候變化否認敘事的消息。這表明,單純依賴關鍵詞搜索可能無法全面捕捉所有否認氣候變化的言論。其次,瑞典乃至整個北歐地區的氣候變化否認話語可能具有獨特特徵。現有的大量研究及事實核查主要聚焦於美國,而瑞典的否認敘事可能包含某些尚未被研究者或事實核查機構充分識別的特殊表達方式、論點或框架。此外,Facebook平台對不準確信息的管理也可能影響數據的可得性。儘管某些否認氣候變化的言論可能在初期傳播給受眾,但隨著平台採取措施移除誤導性或錯誤信息,這些內容可能會被刪除,導致其無法在數據集中長期留存。最後,瑞典公眾對氣候變化的接受度較高,否認敘事的傳播可能相對受限。瑞典長期以來高度重視氣候變化與可持續發展議題,並在這些領域保持較高的社會共識。這種廣泛的共識可能降低了否認氣候變化的言論在公眾中的影響力,使其相較於其他國家更不易形成大規模的傳播。

儘管被識別為可能傳播氣候變化否認內容的群組數量較少,但仍然可以觀察到一些規律性模式。如圖1所示,這些群組在意識形態空間中的位置相對於其他群組的位置已經被計算出來,每個群組的位置由其所有消息在X1和X2軸上的均值坐標確定。這使我們能夠分析群組在意識形態空間中的位置其氣候變化否認內容佔比之間的關係。具體而言,氣候變化否認內容佔比較高的群組(以深色點標示)通常處於意識形態空間的邊緣位置,尤其是在左上角。相比之下,持「主流」氣候變化觀點的群組通常位於中心區域,並被其他群組包圍。這一趨勢表明,在瑞典的氣候變化辯論中,否認氣候變化的群組主要傳播邊緣化或極端觀點,這可能限制了其對更廣泛公共討論的影響力

此外,值得進一步分析這些群組中最常見的氣候變化否認內容類型。其中,最為突出的主題是圍繞政治家和科學家在氣候變化議題上的偏見和腐敗的陰謀論。這類典型信息通常宣稱,政界和學界存在隱藏的經濟利益,並試圖利用納稅人資金謀取私利,或指控他們操縱事實和國家政策以推進自身的氣候議程。其次,另一類較為普遍的觀點認為氣候變化完全由自然現象驅動,例如太陽活動變化、宇宙輻射,或地球歷史上的冷熱周期自然波動。這一觀點可能來源於誤導性信息的傳播。此外,還有一類較小但獨特的群組專註於「化學凝結尾」地球工程學的陰謀論,認為這些技術被用於操縱氣候。

2、坐標軸解釋

在前一小節中,我們確定了傳播氣候變化否認內容的群組在X1和X2軸上的位置。然而,如前所述,這些坐標軸的含義並不直接可解釋。因此,在本節中,我們探討用於解讀二維意識形態空間的方法。

我們的第一種方法是比較表達氣候變化否認觀點的群組議會政黨主流媒體二維意識形態空間中的位置。通常而言,可以假設政黨和主流媒體代表了氣候變化議題上最具主導性的或「主流」信念。圖2 顯示了在二維意識形態空間中,傳播氣候變化否認內容的Facebook群組(藍色)、主流媒體(紅色)和議會政黨(綠色)的意識形態位置。從圖中可以清楚地看到,主流媒體幾乎完全位於圖像的下部,而政黨則主要集中在中心位置。相比之下,傳播氣候變化否認內容的群組通常分布在意識形態空間的上部,表明這些群體所表達的信念與主流政治和媒體存在明顯差異。另一個值得注意的方面是,X2軸似乎更能反映這些行動者的意識形態位置。主流媒體和氣候變化否認群組分別傾向於該軸的相對極端位置。此外,傳播氣候變化否認內容的群組在意識形態空間中更常出現在左側

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我們的第二種坐標軸解讀方法基於Fightin』 Words方法論,該方法可以幫助我們分析二維意識形態空間不同極端位置上的群組在語言使用上的差異。圖3a和圖3b分別展示了二維意識形態空間的不同極端位置上最具代表性的辭彙。換句話說,這些詞語在某個極端位置的文本中高度出現,但在對立極端的文本中出現頻率較低。基於先前對氣候變化否認群組位置的分析,我們假設這些群組主要位於二維空間的左上角。實際分析表明,這一假設得到驗證。在不同極端位置上高頻出現的關鍵詞清晰地反映了不同話語特徵。例如,在意識形態空間左側的文本中,較為常見的關鍵詞涉及成本-收益分析對現有氣候變化政策的質疑(如problem、economic、government、millions(問題、經濟、政府、百萬))。而在意識形態空間上部的文本中,則出現了Chemtrails、resources、needs、dependence、China(化學凝結尾、資源、需求、依賴、中國)等辭彙,表明該區域更傾向於陰謀論話語。

相對而言,在意識形態空間右側的文本中,關鍵詞更多與氣候變化行動主義支持氣候政策的信念相關。例如,#sustainability(#可持續性)、#fridaysforfuture(#未來星期五)、earth(地球)、hour(小時)、climate-smart(#氣候智能)等辭彙高頻出現。而在意識形態空間的底部,常見的關鍵詞則包括climate change(氣候變化)、climate change crisis(氣候變化危機)、reduce(減少)、climate change policy(氣候政策)、environment(環境)。值得注意的是,這些話語在主題上具有一定的分布規律化學凝結尾陰謀論主要集中在空間的上部,而能源生產相關議題則主要位於空間的左側

最後,我們觀察到群組在X2軸上的位置氣候變化否認內容的佔比之間存在中等相關性(Pearson相關係數0.49)。這一發現支持了這樣一種觀點:X2軸的坐標可能在一定程度上反映了行動者在氣候變化議題上的意識形態立場。具體而言,更強烈表達氣候變化否認信念的群組往往位於二維意識形態空間的較高位置。綜合上述分析,我們可以為二維意識形態空間的坐標軸賦予如下含義:X1軸(橫軸)可解釋為「否認——認知」(Denial - Awareness),即該軸的左端更偏向於質疑或否認氣候變化,而右端更傾向於認同和支持氣候變化政策。X2軸(縱軸)可解釋為「問題化——行動主義」(Problematisation - Activism),即該軸的上端更傾向於將氣候變化政策視為問題或質疑其有效性,而下端則更支持積極行動和政策推進。這一分析進一步表明,瑞典Facebook群組在氣候變化議題上的意識形態分布具有明顯的結構性特徵。

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3、行動者的意識形態軌跡

圖4 展示了包含最多氣候變化否認內容的群組的主要軌跡,這些軌跡代表了意識形態空間中具有相似運動模式的群組聚類。這六個聚類共包含107個群組,占所有傳播氣候變化否認內容群組的近三分之二(107/163)。這些聚類的共同特徵是它們大多位於意識形態空間的上部,唯一的例外是聚類48,其位置更接近中心區域。值得注意的是,大多數聚類始終位於各自的意識形態區域內,很少跨越潛在的意識形態邊界(例如,從意識形態空間的底部向頂部移動),尤其是在與其他聚類進行比較時。這種模式可能表明,在已經傳播氣候變化否認內容的群組中,意識形態變遷的幅度較小,或成員的意識形態趨向固化和極端化

瑞典在線媒體中的氣候變化否認與意識形態:運用計算方法測量意識形態變遷 - 天天要聞

包含氣候變化否認內容的群組聚類相比,Facebook群組的整體軌跡聚類呈現出更為多樣的運動模式。圖5 展示了所有Facebook群組的典型運動軌跡,其中,具體群組的選擇基於其平均運動軌跡的相似性。最重要的發現是,X2軸上的運動最為常見,即群組在意識形態空間中沿著「問題化—行動主義」這一維度的變動最為顯著。此外,在這一軸上移動的群組,其平均運動距離通常較長,這表明它們的意識形態立場在該維度上的變化較為明顯。

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多個聚類在意識形態空間中同時沿縱向(自下而上)和橫向(左右)方向移動。我們假設,這種變化可能意味著群組的立場向氣候變化懷疑論傾斜,或者至少表明其對現有氣候變化政策的「問題化程度」有所增加。為了檢驗這些群組在語言使用上是否存在可辨識的差異,我們採用Fightin』 Words方法,並使用絕對值分析對數幾率比對圖4 所示的聚類群組中最具代表性的辭彙進行分析。需要注意的是,數據集中不同年份的消息數量分布不均:2013–2014年發布的消息較少,而2020–2021年發布的消息顯著增多。為了平衡這一差異,我們對比2013–2017年與2020–2021年在各個聚類中的文本內容,以探究這些群組在不同時間段的語言使用變化。

沿縱向(自下而上)移動的群組的詞頻圖(圖6a和圖6b)可以看出,在2013–2017年,這些群組的文本中包含許多與氣候變化認知氣候適應政策相關的關鍵詞,例如:#swgreen(#瑞典綠色)、Klimatklivet(瑞典政府資助的碳減排項目)、miljö(環境)、framsteg(進步)、ledarskap(領導力)、blocköverskridande(跨黨派)。相比之下,在2020–2021年,這些群組的文本更頻繁出現以下關鍵詞:alarmister(危言聳聽者)、solens(太陽)、strålning(輻射)、klimatkris(氣候危機、kärnkraft(核能)、NASA(美國國家航空航天局)。這些新出現的辭彙較多地出現在表達氣候變化否認立場的文本中,並可能涉及氣候變化的替代性或陰謀論解釋。這一趨勢表明,部分群組的討論內容可能逐步偏離官方或科學主流敘事,轉向更具懷疑性或問題化的氣候變化話語體系

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對於沿X1軸(左右方向)移動的群組,我們觀察到其語言使用在不同時間段存在明顯變化。在2013–2017年,這些群組的文本中高頻出現的辭彙包括:miljö(環境)、earth(地球)、hour(小時,可能與「地球一小時」活動相關)、bjuder(邀請)、klimaträtt(氣候權利)、bry(關心)、#swgreen(#瑞典綠色)從這些辭彙來看,這一時期的討論主要圍繞氣候變化認知和行動主義,如「地球一小時」活動或通過社交媒體標籤#swgreen提升氣候意識(圖7a和圖7b)。

相比之下,在2020–2021年,這些群組的文本語言變化較為微妙,出現了更為中立或政策導向的術語,例如:skatten(稅收)、krisen(危機)、kärnkraft(核能)、el(電力)。此外,瑞典主要政黨的名稱也頻繁出現在這些群組的討論中,包括:Socialdemokraterna(社會民主黨)、Miljöpartiet(綠黨)、Moderaterna(溫和)、Vänsterpartiet(左翼黨)。這一辭彙變化表明,這些群組的意識形態立場可能更多地受到政策和政黨討論的影響,而不再僅僅關注社會運動或氣候行動主義。這也進一步印證了X2軸(問題化—行動主義)的意識形態分布可能更能反映群組的立場變化

然而,要更深入理解這些群組在氣候變化信念上的演變,需要進一步開展定性分析,以探究這些信念如何隨時間推移而變化。因此,我們的計算方法可以為定性研究提供一條分析路徑,幫助研究者識別值得深入考察的特定群組和討論內容

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六、討論

在本文中,我們提出了一種分析方法,用於繪製瑞典Facebook群組在氣候變化討論中的意識形態運動軌跡,並擴展了對政治意識形態和黨派立場的傳統研究視角。與以往研究不同,例如,我們觀察到,許多Facebook群組發布氣候變化否認相關內容,其傳播強度從偶爾分享此類信息到大量傳播不等,平均而言,三分之一的消息表達了氣候變化否認信念。這一發現與先前關於開放論壇的證據一致,即用戶可以在這些空間中表達對氣候變化的不同觀點。然而,正如研究方法部分所討論的,我們也認識到本研究在識彆氣候變化否認內容方面的局限性。

關於研究問題,分析的第一個關鍵見解是,發布氣候變化否認相關內容的群組處於邊緣化狀態。這些群組往往佔據獨特的意識形態區域,並且通常位於意識形態空間的邊緣,遠離中心。這表明,它們關於氣候變化的話語方式遠非主流或主導性觀點,而是代表邊緣視角。可以認為,這種邊緣化定位限制了它們在公共議程設置中的能力。相比之下,政治政黨往往佔據更為中心的位置,這可能反映了它們在話語權上的優勢,或者表明它們試圖對齊潛在支持者所持有的主流意識形態立場。

關於第二個研究問題,即在氣候變化否認內容較為普遍的群組的意識形態軌跡,我們發現,大多數此類群組傾向於在其自身的意識形態區域內移動,極少跨越假設的意識形態邊界,並且其軌跡通常不是最長的。儘管這些群組已經遠離主流,但它們並未顯現出明顯向更極端或激進立場發展的趨勢。相比之下,我們發現,在未傳播氣候變化否認內容的群組中,存在一些常見的運動模式,其中部分群組的軌跡逐漸向傳播氣候變化否認內容的群組靠近。

儘管這並不意味著這些群組的意識形態從認同氣候變化轉向完全否認,但我們確實觀察到它們在語言使用上的變化。語言在表達信念方面發揮著核心作用,因此,語言的變化可能反映用戶信念的變化,或者至少表明用戶更傾向於公開表達這些信念。在第一種情況下,我們可能假設,對現有氣候變化政策的質疑增加,並且氣候懷疑論可能有所上升。在第二種情況下,可以認為那些持更懷疑立場的用戶變得更自在或更有動力公開表達他們的觀點,儘管這需要進一步的調查,例如通過民意調查來驗證。

關於本研究的可能擴展,最重要的方向是進一步發展和驗證用於解釋基於預訓練語言模型所生成的意識形態空間維度的方法。雖然我們已經確定了一些方式來描述這些意識形態空間維度之間的差異,但這一方法仍然比傳統的左右政治意識形態劃分更為複雜。需要額外的步驟來提供更連貫的維度表徵。另一個有前景的方向是利用生成式語言模型來研究信念和意識形態,儘管需要警惕這些模型固有的偏見,包括政治偏見。然而,這些模型可以有效地應用於信息抽取(例如識別信念、觀點和論證)以及語句分類(例如區分支持或反對立場、正面或負面態度)。此外,近年來,人們越來越多地嘗試利用這些模型進行自動化事實核查和各種問題性信息的識別,這可能有助於更高效地識彆氣候懷疑論或誤導性言論。

此外,儘管本研究是首次嘗試將軌跡分析應用於意識形態研究,但其中的挑戰在於可能存在多種不同的意識形態軌跡,其形態和方向各不相同。這與傳統的軌跡分析應用(例如追蹤人群的移動路徑)形成對比。儘管這種複雜性使得軌跡聚類的質量和清晰度成為挑戰,特別是在最終的聚類分區方面,但它也提供了優化和驗證分析流程的機會,以提取有意義且區分度明顯的軌跡聚類。

本文轉自 | 國關計算理論志

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