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摘 要：网络集群行为有积极作用，也有消极影响，对群体的污名化的影响便是其负面影响之一。本文以城管为例，通过内容分析，探究网络集群行为与污名化的关系，发现网络集群行为可以引起、扩大网民对城管群体的污名化，单个网络集群行为的影响面广，程度不深，但是相似的网络集群一再发生，效果累积，网民对该群体的印象会不断强化，逐渐形成刻板印象，群体的污名化不断扩大。
关键词：网络集群;污名化;城管
中图分类号：G201 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2015）03-0049-04
网络的普及使得信息的传播与获取变得空前便捷，为网民在虚拟空间的集聚提供了条件，又因我国正处于社会转型期，社会基层矛盾较多，导致由社会事件或社会问题引发的网络集群行为极易发生。可以说，每天都在发生大大小小的网络集群行为。网络集群引发了广泛而多样的社会影响，通过网络舆论对某群体的污名化便是其一。有学者指出一些群体被网民贴上标签，并以定势思维来看待他们，这些群体主要包括官员、富豪、明星、医生、警察、城管等[1]。
通过网络舆论形成的网络集群，由于参与人数众多，对某个人或某群体的污名化影响也更大，迄今为止，从网络集群行为的社会影响的角度来研究污名的文献较为鲜见。在很多人的眼里，城管俨然已经被“污名化”，但是对此进行实证性的经验研究还有所欠缺。本文试图将二者结合，从关于城管的网络集群行为出发，对网络舆论进行内容分析，探讨网络集群行为对群体污名化的影响。
一、文献回顾
1.网络集群行为及其社会影响。网络集群行为是“一定数量的、相对无组织的网民针对某一共同影响或刺激，在网络环境中或受网络传播影响的群体性努力。它既包含了网络上的言语或行为表达，同时也包含了涉及现实行为的群体活动”[2]。网络集群行为区别于现实社会的集群行为的一大特征就是网民主要通过共同关注某一事件或话题，通过网络舆论的形式形成网络集群，即行为互动符号化[3]。
我国正处于社会的转型期，各种社会矛盾集聚、多发，一些社会矛盾引发的社会问题借助网络传播极易引发网络集群行为。网络集群行为频发产生了不小的社会影响，既有积极的也有消极的。从积极方面来看，它是“社会安全阀”的一种，一定程度上释放社会矛盾产生的压力，有利于社会的稳定;有可能培育出公民理念，促进公民社会的发展和完善[4]，促进了网民公民权利意识的觉醒，拓宽了网民的政治参与，一定程度上瓦解传统媒体的话语霸权[5]，为草根阶层提供了话语空间[6]， 促使旧文化的消亡，带来新文化形态的诞生[7]。从消极方面看，由于网络集群往往掺杂着不理性的行为，也容易滋生一些网络暴力、网络谣言、民粹主义[4，5]、网民个人责任感的缺失，产生消极的传播效果[7]。
网络集群也会引起对某个人或某个群体的污名化，比如，2011年一则对武汉“五道杠”少年的新闻报道而引发的对该少年的污名化，影响更为广泛的则是对某些群体的污名化。通过网民广泛参与评论而形成的网络集群行为，因人数众多，对某个人或群体的污名化会更广泛。不过目前的研究文献尚比较缺乏从此角度切入的研究。
2.大众传播与污名化。污名化（ stigmatization） 由社会学家戈夫曼提出，他认为由于个体或群体具有某种社会不期望的特征，而使其社会地位受损的过程[8]。污名就是社会对这些个体或群体的贬低性、侮辱性的标签。后来有学者把污名化过程视为社会标签化的过程，分别由5个相互关联的社会要素所构成，分别是：贴标签、刻板印象、孤立、状态缺失和歧视[9]，即污名开始于对该群体“贴标签”，当把被贴标签的人分在负面一类，并在文化和心理上形成一种社会成见和思维定势后，污名随之产生;与污名相联系的人也被分在“他们”的群体中，导致社会隔离，并由此导致被污名的个人丧失许多生活机会和社会地位，遭受歧视和区别对待[10]。
关于媒体对某群体污名化影响的研究，主要集中在大众媒体对某群体的污名化报道及形象建构。有学者从风险传播的角度分析了大众媒体带有污名化倾向的报道会影响公众的风险认知和决策，进而可能引发严重社会后果[11];燕道成等通过内容分析的方法展现了新闻报道对网游青少年的片面的形象建构，造成了对网游青少年的污名化[12]，还有学者发现网络媒体的新闻报道对教师的污名化[13]及对城管的负面形象建构[14，15]。
除了关注新闻报道对某些群体的污名化外，也有学者注意到了网络舆论带来的污名化效应。王眉指出，在网络舆论中，网民将某些特定群体贴上标签，并以定势思维来看待这些群体。这些特定群体主要包括官员、富豪、明星、医生、警察、城管等，而由此衍生出“官二代”、“富二代”、“星二代”等标签。一旦被标签化，一些网民可以不顾事实就给人定性，并由此呈现出网络暴力倾向。一些媒体通过议程设置和报道框架的选择，甚至不惜文题不符，断章取义，加剧“污名化”过程[1]。
通过网民广泛参与评论而形成的网络集群行为，因人数众多，更易形成对某个人或群体的污名化。不过目前的研究文献尚比较缺乏从此角度切入的研究。
二、研究背景与思路
在日常生活经验中，有人认为城管被污名化，比如网络转载、评论超百万次的对城管的戏谑式定义“城管的优秀历史”、小说《城管无敌》、“借我三千城管，复我浩荡中华”仿古诗句到“清明上河图之城管来了”仿古画等，都把城管描述成了暴力的化身。而有人却认为新闻报道或网络中的城管形象反映的就是真实的城管形象。
那么，从统计数据看，网民对城管的态度如何？对城管这个群体的印象如何？即，网络上城管的暴力形象是个别人塑造的，还是大部分人心中的城管形象？及城管群体是否被网民及在多大程度上被污名化？网络集群由于有大量网民参与，为该命题的验证提供了较好的切入点。
通过抽样选取一年内关于城管的新闻报道作为样本，然后选取参与人数在五千人次以上的新闻事件作为个案，对网民的跟帖进行内容分析：1.关于城管的哪些新闻会引起网络集群;2.这些以网络舆论方式呈现的网络集群行为中，网民是否给城管贴上了某些负面的标签;3.有多少网民已经对城管形成了刻板印象。 三、研究设计
1.研究样本与抽样设计。本研究选取新浪网为分析样本。新浪是我国四大门户网站之一。根据百度百科上的数据，新浪在全球范围内注册用户超过6亿，日浏览量超过12亿次。且新浪的新闻网页中设置有“我有话说”功能，可供读者对新闻发表评论或支持、分享已有评论。因此，便于统计分析一则新闻的网民关注度及评论内容。
采用系统随机抽样法，首先在样本第一个月中随机选取一周，在根据这个样本周的排序，在下一个月中选取下一周为样本，如此滚动抽样。抽取的自然周，不够7天的则在下一周补取，如至月末则从头开始算。在新浪新闻网页上，以标题中有“城管”一词的新闻作为抽样的对象。从2012年8月1日至2013年7月31日，以一年为期，每月选取其中一周的新闻。通过高级搜索在新浪新闻网页按抽取的时间段搜索新闻，取得最初的大样本。
2.网络集群案例选取及内容编码。在大样本抽样完成后，对每条新闻的评论条数和参与人数进行统计，属于同一个事件的新闻的评论数和参与人数分别进行合并统计，参与人数超过五千人次的新闻事件作为进一步内容分析的个案样本。
笔者将网民的新闻跟帖进行编码。跟帖所体现的对城管的态度分为4类：（1）持正面态度，比如对城管表示支持、理解、同情等;（2）持中立态度，就事论事;（3）持负面态度，对城管表示厌恶、憎恨、讽刺等;（4）无关，评论不涉及对城管的态度。将评论对城管的形象表述分为5类：（1）正面形象，如把城管描述成乐于助人者、公正的执法者、城市管理的卫士等;（2）弱者形象，把城管描述成值得同情的弱者，从事的工作待遇低、风险高，容易遭人误解、惹麻烦、受欺负等;（3）中立，和普通大众一样，有个体差异，既有“好”城管，也有“坏”城管;（4）负面形象，城管暴力执法者，欺负商贩，利用工作便利鱼肉百姓，谋取私利等;（5）无关，没有对城管形象进行描述。
由于同一条新闻被多家媒体报道，有些新闻报道无跟帖，有些新闻报道跟帖很多，本文只对引起100人次以上参与的新闻报道的跟帖进行内容分析。因跟帖数量巨大，选择其中新浪网推荐为“最热评论”的帖子，这类新闻跟帖的支持人数普遍较高，排列在评论的最上端，最容易引起网民的关注。
通过以上方法选取的最热评论共有903条，网民参与人数为59782（很多网民自己不发表评论，而是直接支持已有的评论）。
四、样本及案例分析
1.媒体对城管的新闻报道无选择偏向，但网民更关注关于城管的负面新闻。通过抽样，共抽到新闻标题中有“城管”二字的新闻780条，按新闻主题分为四类，统计发现，媒体在报道关于城管的新闻时，对其正面、中性、负面各方面的事件均衡报道，三类之间没有明显差别，但引起网民关注的新闻中，负面新闻比例很高，通过对正面、中性、负面三类新闻在总体中的比例与有评论的这三类新闻在各自类别中所占的比例数据进行t检验，负面类新闻统计结果显著，其他两类不显著。
2.关于城管的负面新闻更易引起网络集群行为。通过对有网民参与评论的样本新闻的筛选，将关于同一事件的新闻归入一组，以新闻事件为单位进行统计，其中参与人数在五千人次以上的新闻事件有15件。
其中，一万人次以上参与的新闻事件有10个，均为关于城管的负面新闻。其中延安商户遭城管踩头新闻事件、西宁城管围殴民警新闻事件、临武瓜农被城管殴打致死新闻事件、哈尔滨城管围殴卖瓜小贩及推搡记者等这些城管暴力执法的新闻事件的网民参与数均在十万人次以上。
可以发现，越是关于城管的负面新闻越是引起更多网民的关注，越是恶性的事件越可能引发众多网民参与评论，引起大规模网络集群行为。
3.根据引起网络集群行为的新闻事件不同，网民评论所表现对城管的看法有所变化。
（1）总体而言，网民对城管的评论以负面为主。本研究统计了表达对城管的态度及对城管进行形象描述的评论在所有最热评论中所占的比例，同时统计了各类评论的网民支持率。因引起网络集群的新闻事件多为城管暴力执法或违法的事件，因此统计数据显示，大多数评论对城管持负面态度，占最热评论的69.5%，这些评论的网民支持数达74.7%;支持或同情城管的网民只有1.18%。有51.83%的评论对城管的形象进行了负面描述，且此类评论的支持人数比例有所增加，而支持正面或弱者形象评论的人数比例均所有下降;另有42.08%的评论没有涉及对城管形象的描述，如果只对涉及城管形象表述的评论进行统计，对城管进行负面形象表述的评论占到了89.48%，网民支持率达96.75%。15起引起五千人以上参与的新闻事件中，城管的负面新闻占了三分之二，且其参与人数远超其他类别的参与人数，因此负面新闻的网民跟帖所反映的对城管的态度及对城管的形象描述，与总体数据很接近，不过负面的比例略高一些，其他比例略低。
（2）关于城管中性事件报道，网民评论也偏向负面。表2中有3个（第1、第2、第13条）是关于城管在执法过程中被民众打伤的新闻报道;还有1条标题中已经标明是“假”城管的新闻（河南商丘假“城管”驾无牌车执法遭市民围堵），实际与城管无关，但也有大量网民跟帖。这些新闻对城管来说，既不是正面的，也不是负面的，因此都归入中性新闻。关于城管的这4个新闻事件，或者实际与城管无关，或者城管是受害者，但也有56.79%的评论表达了对城管的负面态度，这些评论的网民支持率也超过半数，达52.29%。关于城管的形象描述，负面形象仍然是比率最高的，占44.44%，不过负面形象的网民支持率下降至31.58%。可见，只要涉及冲突的，不管城管是施暴者还是受害者，均引发负面评论。
（3）关于城管的正面新闻报道，网民评论以中立为主，有少部分负面评论。如前文分析的对污名化的定义，刻板印象是污名化过程中重要的一环，如人们对某群体在文化和心理上形成一种社会成见和思维定势后，污名随之产生。因此如果网民面对城管的正面新闻，仍然持负面态度，则这部分网民已经对城管形成刻板印象并产生偏见，城管在他们那里已经被污名化。“独家直击芦山震区：城管故事”是一则通过一组图片表现当地城管积极参加抗震救灾的新闻报道，对城管的报道是积极的、正面的。对这则新闻，网民也很关注，共计有970条评论，6552人参与。本文优先选择了14条“最热评论”，又另随机选择了500条评论，通过对这514条评论进行分析，发现网民对城管主要持中立的态度。就评论条数而言，对城管持正面态度的有26.85%，39.49%的网民持中立态度，但是仍有21.87%的评论持负面态度。从网民的支持率看，支持中立态度的网民占了大多数，有68.7%的网民支持表达中立态度的评论。有39.9%的网民支持对城管正面形象刻画的评论，负面形象的网民支持率为8.7%。 这表明，大部分的网民能够就事论事，不一概而论。即城管的污名化一定程度上存在，但是并没有广泛地引起网民对城管形成刻板印象。
在一部分网民那里，城管已经完全被污名化，他们对城管形成了稳定的刻板印象，“城管”一词就代表着暴力执法者、利用职务之便谋取私利者，他们即使看到对城管的正面报道和赞扬，也嗤之以鼻，持怀疑态度。不过这个比例只有将近10%，和大家通常认为的城管被大部分人认为是暴力的化身的感知有很大差距。
五、结 论
1.网络集群易发，且影响面广，需引起关注与引导。通过对一年的关于城管的新闻报道进行梳理，发现一条新闻尤其是负面新闻、甚至是“假”城管的负面新闻很容易就可引发一起网络集群行为。网络的普及，尤其是随着智能手机普及带来的移动网络普及，一条信息如果正好切中了民众的关注点，就可能引发网络集群行为。可以说，天天都在发生或大或小的网络集群行为。网络集群并不可怕，但是对某些网络集群需要关注甚至引导，引导其发挥积极的作用，同时控制其负面影响，因网络集群引起的对某些群体的污名化就是应该重点关注及引导控制的方面之一。
2.网络集群会影响网民关于某群体的印象，如负面效果不断累积，会形成对该群体的污名化。在信息化的现代社会，个人越来越多地通过各种媒体了解世界。尤其是现在网络的普及，网络成为许多人社会信息的主要来源。而网络集群因大量网民的参与，网民通过网络互动，互相影响，因此，由某些群体的负面新闻引发的网络集群会影响一批人对该群体的印象。如文中分析的城管，通过网民的评论也可以发现，在实际生活与城管有过接触的网民只是小部分，大部分网民是通过各种新闻报道了解城管的工作范围与方式。而负面新闻，更能引起大家的关注，更易引发网络集群，因此负面新闻对城管的影响更大，这导致网民对城管的印象出现偏差，一定程度上形成刻板印象，由此污名化形成、扩大。通过案例分析，我们也发现，单个网络集群行为对群体的污名化影响面广，但程度不深。网络集群首先影响网民对事件中的当事人比如某个城管或者城管某方面的看法。比如城管暴力执法，网民会群起而攻之，恶评如潮;如果类似事件不断发生，其污名化的效果会累积，不断强化网民对这个群体的认知，给群体贴上特定标签，慢慢形成刻板印象。
3.网络媒体在网络集群形成及其污名化影响中起到了推波助澜的作用。网络媒体对热点新闻的选择、放置位置、最热评论的选择都会影响新闻的影响力。由于负面新闻更能博取网民的眼球，新闻网站往往将这些新闻放在显著位置，被大量网民关注与评论而被置顶或排在热门新闻的前几名，又引起更多网民阅读和评论，一旦大量网民聚集，网络集群就此形成。从本文分析的案例来看，负面报道所引起的跟帖更多的是对城管负面的表述与评价，城管被贴上“暴力”的标签，网民对城管的刻板印象随此类新闻报道的增多而加深，并逐渐稳定。网络媒体对“最热评论”的选择也一定程度上促进了网络集群的形成，扩大了网络舆论对群体的污名化影响。笔者在分析“独家直击芦山震区：城管故事”这条新闻的网民跟帖时发现，其中一条“做得不对我们要批评，做得好的我们应该表扬”的帖子的支持人数达1024人，是所有新闻跟帖中支持者最多的。但它却并未在新浪网推荐的“最热评论”之列。网站推荐的“最热评论”中，赞扬、中立及批评城管的评论持平，争论热烈，这样不仅可吸引更多网民参与评论，并且扩大了负面评论的影响力，影响网民对城管在社会中的形象的整体判断。
4.建立预警机制，倡导网络舆论新风尚。通过以上分析，可发现建立有效的网络预警机制，倡导网络新风尚显得迫切而重要。通过数据平台监测网络动态，对大量网民关注、评论的新闻事件进行分类，如果新闻事件是恶性的，尤其是可能引发社会冲突的，政府要及时公布事件的起因、发展过程、调查报告及处理进展，及时公开答复网民关注的焦点问题，进行舆情引导，抓住话语的主动权，这样才能阻止网络集群的形成或扩大。
通过本文案例分析发现，网民在发表评论时日趋理性，可望形成网络新风尚。有网民着眼于事件的发生原因，从政府职能设置、社会矛盾、城市发展与管理中的问题等角度，综合分析造成城管与小贩等民众冲突不断的原因，有些还提出一些解决问题的意见和建议。这类具有独立思考成分、闪耀着理性光芒的评论应加以提倡，可望引领网络舆论新风尚。
参考文献：
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[10]刘能.艾滋病、污名和社会歧视：中国乡村社区中两类人群的一个定量分析[J].社会学研究，2005（6）.
[11]董小玉，胡杨.风险社会视域下媒介污名化探析[J].当代传播，2011（3）.
[12]燕道成，黄果.污名化：新闻报道对网游青少年的形象建构[J].国际新闻界，2013（1）.
[13]崔岐恩，张晓霞.网络媒体与教师污名化现象解析[J].传媒观察，2010（8）.
[14]刘晓琼.探析新闻媒体对“城管”议题的污名化建构[J].新闻传播，2013（10）.
[15]刘晓伟.网络公共空间中城管形象的污名化与突围之路——以武汉“城管卧底”事件为例[J].新闻界，2014（1）.
[责任编辑：东方绪]
关键词：网络集群;污名化;城管
中图分类号：G201 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2015）03-0049-04
网络的普及使得信息的传播与获取变得空前便捷，为网民在虚拟空间的集聚提供了条件，又因我国正处于社会转型期，社会基层矛盾较多，导致由社会事件或社会问题引发的网络集群行为极易发生。可以说，每天都在发生大大小小的网络集群行为。网络集群引发了广泛而多样的社会影响，通过网络舆论对某群体的污名化便是其一。有学者指出一些群体被网民贴上标签，并以定势思维来看待他们，这些群体主要包括官员、富豪、明星、医生、警察、城管等[1]。
通过网络舆论形成的网络集群，由于参与人数众多，对某个人或某群体的污名化影响也更大，迄今为止，从网络集群行为的社会影响的角度来研究污名的文献较为鲜见。在很多人的眼里，城管俨然已经被“污名化”，但是对此进行实证性的经验研究还有所欠缺。本文试图将二者结合，从关于城管的网络集群行为出发，对网络舆论进行内容分析，探讨网络集群行为对群体污名化的影响。
一、文献回顾
1.网络集群行为及其社会影响。网络集群行为是“一定数量的、相对无组织的网民针对某一共同影响或刺激，在网络环境中或受网络传播影响的群体性努力。它既包含了网络上的言语或行为表达，同时也包含了涉及现实行为的群体活动”[2]。网络集群行为区别于现实社会的集群行为的一大特征就是网民主要通过共同关注某一事件或话题，通过网络舆论的形式形成网络集群，即行为互动符号化[3]。
我国正处于社会的转型期，各种社会矛盾集聚、多发，一些社会矛盾引发的社会问题借助网络传播极易引发网络集群行为。网络集群行为频发产生了不小的社会影响，既有积极的也有消极的。从积极方面来看，它是“社会安全阀”的一种，一定程度上释放社会矛盾产生的压力，有利于社会的稳定;有可能培育出公民理念，促进公民社会的发展和完善[4]，促进了网民公民权利意识的觉醒，拓宽了网民的政治参与，一定程度上瓦解传统媒体的话语霸权[5]，为草根阶层提供了话语空间[6]， 促使旧文化的消亡，带来新文化形态的诞生[7]。从消极方面看，由于网络集群往往掺杂着不理性的行为，也容易滋生一些网络暴力、网络谣言、民粹主义[4，5]、网民个人责任感的缺失，产生消极的传播效果[7]。
网络集群也会引起对某个人或某个群体的污名化，比如，2011年一则对武汉“五道杠”少年的新闻报道而引发的对该少年的污名化，影响更为广泛的则是对某些群体的污名化。通过网民广泛参与评论而形成的网络集群行为，因人数众多，对某个人或群体的污名化会更广泛。不过目前的研究文献尚比较缺乏从此角度切入的研究。
2.大众传播与污名化。污名化（ stigmatization） 由社会学家戈夫曼提出，他认为由于个体或群体具有某种社会不期望的特征，而使其社会地位受损的过程[8]。污名就是社会对这些个体或群体的贬低性、侮辱性的标签。后来有学者把污名化过程视为社会标签化的过程，分别由5个相互关联的社会要素所构成，分别是：贴标签、刻板印象、孤立、状态缺失和歧视[9]，即污名开始于对该群体“贴标签”，当把被贴标签的人分在负面一类，并在文化和心理上形成一种社会成见和思维定势后，污名随之产生;与污名相联系的人也被分在“他们”的群体中，导致社会隔离，并由此导致被污名的个人丧失许多生活机会和社会地位，遭受歧视和区别对待[10]。
关于媒体对某群体污名化影响的研究，主要集中在大众媒体对某群体的污名化报道及形象建构。有学者从风险传播的角度分析了大众媒体带有污名化倾向的报道会影响公众的风险认知和决策，进而可能引发严重社会后果[11];燕道成等通过内容分析的方法展现了新闻报道对网游青少年的片面的形象建构，造成了对网游青少年的污名化[12]，还有学者发现网络媒体的新闻报道对教师的污名化[13]及对城管的负面形象建构[14，15]。
除了关注新闻报道对某些群体的污名化外，也有学者注意到了网络舆论带来的污名化效应。王眉指出，在网络舆论中，网民将某些特定群体贴上标签，并以定势思维来看待这些群体。这些特定群体主要包括官员、富豪、明星、医生、警察、城管等，而由此衍生出“官二代”、“富二代”、“星二代”等标签。一旦被标签化，一些网民可以不顾事实就给人定性，并由此呈现出网络暴力倾向。一些媒体通过议程设置和报道框架的选择，甚至不惜文题不符，断章取义，加剧“污名化”过程[1]。
通过网民广泛参与评论而形成的网络集群行为，因人数众多，更易形成对某个人或群体的污名化。不过目前的研究文献尚比较缺乏从此角度切入的研究。
二、研究背景与思路
在日常生活经验中，有人认为城管被污名化，比如网络转载、评论超百万次的对城管的戏谑式定义“城管的优秀历史”、小说《城管无敌》、“借我三千城管，复我浩荡中华”仿古诗句到“清明上河图之城管来了”仿古画等，都把城管描述成了暴力的化身。而有人却认为新闻报道或网络中的城管形象反映的就是真实的城管形象。
那么，从统计数据看，网民对城管的态度如何？对城管这个群体的印象如何？即，网络上城管的暴力形象是个别人塑造的，还是大部分人心中的城管形象？及城管群体是否被网民及在多大程度上被污名化？网络集群由于有大量网民参与，为该命题的验证提供了较好的切入点。
通过抽样选取一年内关于城管的新闻报道作为样本，然后选取参与人数在五千人次以上的新闻事件作为个案，对网民的跟帖进行内容分析：1.关于城管的哪些新闻会引起网络集群;2.这些以网络舆论方式呈现的网络集群行为中，网民是否给城管贴上了某些负面的标签;3.有多少网民已经对城管形成了刻板印象。 三、研究设计
1.研究样本与抽样设计。本研究选取新浪网为分析样本。新浪是我国四大门户网站之一。根据百度百科上的数据，新浪在全球范围内注册用户超过6亿，日浏览量超过12亿次。且新浪的新闻网页中设置有“我有话说”功能，可供读者对新闻发表评论或支持、分享已有评论。因此，便于统计分析一则新闻的网民关注度及评论内容。
采用系统随机抽样法，首先在样本第一个月中随机选取一周，在根据这个样本周的排序，在下一个月中选取下一周为样本，如此滚动抽样。抽取的自然周，不够7天的则在下一周补取，如至月末则从头开始算。在新浪新闻网页上，以标题中有“城管”一词的新闻作为抽样的对象。从2012年8月1日至2013年7月31日，以一年为期，每月选取其中一周的新闻。通过高级搜索在新浪新闻网页按抽取的时间段搜索新闻，取得最初的大样本。
2.网络集群案例选取及内容编码。在大样本抽样完成后，对每条新闻的评论条数和参与人数进行统计，属于同一个事件的新闻的评论数和参与人数分别进行合并统计，参与人数超过五千人次的新闻事件作为进一步内容分析的个案样本。
笔者将网民的新闻跟帖进行编码。跟帖所体现的对城管的态度分为4类：（1）持正面态度，比如对城管表示支持、理解、同情等;（2）持中立态度，就事论事;（3）持负面态度，对城管表示厌恶、憎恨、讽刺等;（4）无关，评论不涉及对城管的态度。将评论对城管的形象表述分为5类：（1）正面形象，如把城管描述成乐于助人者、公正的执法者、城市管理的卫士等;（2）弱者形象，把城管描述成值得同情的弱者，从事的工作待遇低、风险高，容易遭人误解、惹麻烦、受欺负等;（3）中立，和普通大众一样，有个体差异，既有“好”城管，也有“坏”城管;（4）负面形象，城管暴力执法者，欺负商贩，利用工作便利鱼肉百姓，谋取私利等;（5）无关，没有对城管形象进行描述。
由于同一条新闻被多家媒体报道，有些新闻报道无跟帖，有些新闻报道跟帖很多，本文只对引起100人次以上参与的新闻报道的跟帖进行内容分析。因跟帖数量巨大，选择其中新浪网推荐为“最热评论”的帖子，这类新闻跟帖的支持人数普遍较高，排列在评论的最上端，最容易引起网民的关注。
通过以上方法选取的最热评论共有903条，网民参与人数为59782（很多网民自己不发表评论，而是直接支持已有的评论）。
四、样本及案例分析
1.媒体对城管的新闻报道无选择偏向，但网民更关注关于城管的负面新闻。通过抽样，共抽到新闻标题中有“城管”二字的新闻780条，按新闻主题分为四类，统计发现，媒体在报道关于城管的新闻时，对其正面、中性、负面各方面的事件均衡报道，三类之间没有明显差别，但引起网民关注的新闻中，负面新闻比例很高，通过对正面、中性、负面三类新闻在总体中的比例与有评论的这三类新闻在各自类别中所占的比例数据进行t检验，负面类新闻统计结果显著，其他两类不显著。
2.关于城管的负面新闻更易引起网络集群行为。通过对有网民参与评论的样本新闻的筛选，将关于同一事件的新闻归入一组，以新闻事件为单位进行统计，其中参与人数在五千人次以上的新闻事件有15件。
其中，一万人次以上参与的新闻事件有10个，均为关于城管的负面新闻。其中延安商户遭城管踩头新闻事件、西宁城管围殴民警新闻事件、临武瓜农被城管殴打致死新闻事件、哈尔滨城管围殴卖瓜小贩及推搡记者等这些城管暴力执法的新闻事件的网民参与数均在十万人次以上。
可以发现，越是关于城管的负面新闻越是引起更多网民的关注，越是恶性的事件越可能引发众多网民参与评论，引起大规模网络集群行为。
3.根据引起网络集群行为的新闻事件不同，网民评论所表现对城管的看法有所变化。
（1）总体而言，网民对城管的评论以负面为主。本研究统计了表达对城管的态度及对城管进行形象描述的评论在所有最热评论中所占的比例，同时统计了各类评论的网民支持率。因引起网络集群的新闻事件多为城管暴力执法或违法的事件，因此统计数据显示，大多数评论对城管持负面态度，占最热评论的69.5%，这些评论的网民支持数达74.7%;支持或同情城管的网民只有1.18%。有51.83%的评论对城管的形象进行了负面描述，且此类评论的支持人数比例有所增加，而支持正面或弱者形象评论的人数比例均所有下降;另有42.08%的评论没有涉及对城管形象的描述，如果只对涉及城管形象表述的评论进行统计，对城管进行负面形象表述的评论占到了89.48%，网民支持率达96.75%。15起引起五千人以上参与的新闻事件中，城管的负面新闻占了三分之二，且其参与人数远超其他类别的参与人数，因此负面新闻的网民跟帖所反映的对城管的态度及对城管的形象描述，与总体数据很接近，不过负面的比例略高一些，其他比例略低。
（2）关于城管中性事件报道，网民评论也偏向负面。表2中有3个（第1、第2、第13条）是关于城管在执法过程中被民众打伤的新闻报道;还有1条标题中已经标明是“假”城管的新闻（河南商丘假“城管”驾无牌车执法遭市民围堵），实际与城管无关，但也有大量网民跟帖。这些新闻对城管来说，既不是正面的，也不是负面的，因此都归入中性新闻。关于城管的这4个新闻事件，或者实际与城管无关，或者城管是受害者，但也有56.79%的评论表达了对城管的负面态度，这些评论的网民支持率也超过半数，达52.29%。关于城管的形象描述，负面形象仍然是比率最高的，占44.44%，不过负面形象的网民支持率下降至31.58%。可见，只要涉及冲突的，不管城管是施暴者还是受害者，均引发负面评论。
（3）关于城管的正面新闻报道，网民评论以中立为主，有少部分负面评论。如前文分析的对污名化的定义，刻板印象是污名化过程中重要的一环，如人们对某群体在文化和心理上形成一种社会成见和思维定势后，污名随之产生。因此如果网民面对城管的正面新闻，仍然持负面态度，则这部分网民已经对城管形成刻板印象并产生偏见，城管在他们那里已经被污名化。“独家直击芦山震区：城管故事”是一则通过一组图片表现当地城管积极参加抗震救灾的新闻报道，对城管的报道是积极的、正面的。对这则新闻，网民也很关注，共计有970条评论，6552人参与。本文优先选择了14条“最热评论”，又另随机选择了500条评论，通过对这514条评论进行分析，发现网民对城管主要持中立的态度。就评论条数而言，对城管持正面态度的有26.85%，39.49%的网民持中立态度，但是仍有21.87%的评论持负面态度。从网民的支持率看，支持中立态度的网民占了大多数，有68.7%的网民支持表达中立态度的评论。有39.9%的网民支持对城管正面形象刻画的评论，负面形象的网民支持率为8.7%。 这表明，大部分的网民能够就事论事，不一概而论。即城管的污名化一定程度上存在，但是并没有广泛地引起网民对城管形成刻板印象。
在一部分网民那里，城管已经完全被污名化，他们对城管形成了稳定的刻板印象，“城管”一词就代表着暴力执法者、利用职务之便谋取私利者，他们即使看到对城管的正面报道和赞扬，也嗤之以鼻，持怀疑态度。不过这个比例只有将近10%，和大家通常认为的城管被大部分人认为是暴力的化身的感知有很大差距。
五、结 论
1.网络集群易发，且影响面广，需引起关注与引导。通过对一年的关于城管的新闻报道进行梳理，发现一条新闻尤其是负面新闻、甚至是“假”城管的负面新闻很容易就可引发一起网络集群行为。网络的普及，尤其是随着智能手机普及带来的移动网络普及，一条信息如果正好切中了民众的关注点，就可能引发网络集群行为。可以说，天天都在发生或大或小的网络集群行为。网络集群并不可怕，但是对某些网络集群需要关注甚至引导，引导其发挥积极的作用，同时控制其负面影响，因网络集群引起的对某些群体的污名化就是应该重点关注及引导控制的方面之一。
2.网络集群会影响网民关于某群体的印象，如负面效果不断累积，会形成对该群体的污名化。在信息化的现代社会，个人越来越多地通过各种媒体了解世界。尤其是现在网络的普及，网络成为许多人社会信息的主要来源。而网络集群因大量网民的参与，网民通过网络互动，互相影响，因此，由某些群体的负面新闻引发的网络集群会影响一批人对该群体的印象。如文中分析的城管，通过网民的评论也可以发现，在实际生活与城管有过接触的网民只是小部分，大部分网民是通过各种新闻报道了解城管的工作范围与方式。而负面新闻，更能引起大家的关注，更易引发网络集群，因此负面新闻对城管的影响更大，这导致网民对城管的印象出现偏差，一定程度上形成刻板印象，由此污名化形成、扩大。通过案例分析，我们也发现，单个网络集群行为对群体的污名化影响面广，但程度不深。网络集群首先影响网民对事件中的当事人比如某个城管或者城管某方面的看法。比如城管暴力执法，网民会群起而攻之，恶评如潮;如果类似事件不断发生，其污名化的效果会累积，不断强化网民对这个群体的认知，给群体贴上特定标签，慢慢形成刻板印象。
3.网络媒体在网络集群形成及其污名化影响中起到了推波助澜的作用。网络媒体对热点新闻的选择、放置位置、最热评论的选择都会影响新闻的影响力。由于负面新闻更能博取网民的眼球，新闻网站往往将这些新闻放在显著位置，被大量网民关注与评论而被置顶或排在热门新闻的前几名，又引起更多网民阅读和评论，一旦大量网民聚集，网络集群就此形成。从本文分析的案例来看，负面报道所引起的跟帖更多的是对城管负面的表述与评价，城管被贴上“暴力”的标签，网民对城管的刻板印象随此类新闻报道的增多而加深，并逐渐稳定。网络媒体对“最热评论”的选择也一定程度上促进了网络集群的形成，扩大了网络舆论对群体的污名化影响。笔者在分析“独家直击芦山震区：城管故事”这条新闻的网民跟帖时发现，其中一条“做得不对我们要批评，做得好的我们应该表扬”的帖子的支持人数达1024人，是所有新闻跟帖中支持者最多的。但它却并未在新浪网推荐的“最热评论”之列。网站推荐的“最热评论”中，赞扬、中立及批评城管的评论持平，争论热烈，这样不仅可吸引更多网民参与评论，并且扩大了负面评论的影响力，影响网民对城管在社会中的形象的整体判断。
4.建立预警机制，倡导网络舆论新风尚。通过以上分析，可发现建立有效的网络预警机制，倡导网络新风尚显得迫切而重要。通过数据平台监测网络动态，对大量网民关注、评论的新闻事件进行分类，如果新闻事件是恶性的，尤其是可能引发社会冲突的，政府要及时公布事件的起因、发展过程、调查报告及处理进展，及时公开答复网民关注的焦点问题，进行舆情引导，抓住话语的主动权，这样才能阻止网络集群的形成或扩大。
通过本文案例分析发现，网民在发表评论时日趋理性，可望形成网络新风尚。有网民着眼于事件的发生原因，从政府职能设置、社会矛盾、城市发展与管理中的问题等角度，综合分析造成城管与小贩等民众冲突不断的原因，有些还提出一些解决问题的意见和建议。这类具有独立思考成分、闪耀着理性光芒的评论应加以提倡，可望引领网络舆论新风尚。
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