1. 引言
21世纪起，飓风、地震、COVID-19等各种突发事件频发，已成为当下风险社会的常态，如何更加有效地进行应急管理已经成为各国政府的重要课题之一[1]。因突发事件具有高度危害性、时间紧迫性及危害的不可预料性[2]，对人类社会的打击往往是巨大的，并构成了严重的威胁。而风险信息沟通贯穿着突发事件中应急管理的全过程，且伴随着互联网技术的高速发展的过程，快手、抖音、微信朋友圈等社交软件井喷式地发展并占据了公民的大量时间，风险信息传播的速度使得突发事件应急管理中的舆情压力更为紧迫[3]。政府能否进行有效的风险信息沟通，体现了政府的应急管理能力、合法性及公信力[4]。因此，在新媒体环境下，准确辨识并深入理解政府的风险沟通策略显得尤为重要，充分考虑政府应急管理中风险信息沟通的主体性和实践性，才能促使应急管理研究“脱虚向实”[5]，通过系统探究这些策略的效果差异及其背后的原因，我们能够更有效地识别并规避潜在的不良策略，从而最大限度地减轻由此产生的负面后果。
据此，在情境危机传播理论视角下[6]，以风险信息沟通有效性为研究对象，采用调查实验法，考察不同风险信息叙述方式及风险沟通策略对风险信息沟通有效性的影响，同时验证风险信息叙述方式及风险沟通策略两者在风险信息沟通有效性的交互效应，进而为优化政府应急管理体系及提升应急管理能力提供学术参考。
2. 文献回顾与研究假设
2.1. 风险信息沟通
风险信息沟通(Risk Information Communication)即在个体、群体和组织机构之间风险信息的传播与交流，同时也包括政府官方发布的风险应急管理层面的政策举措[7]。风险沟通中的风险一方面是真实具身的客观现象，同时也是公众风险感知的基础，更体现了风险信息沟通环境中公民态度的重要性[8]。
近年来，应急管理同管理学、传播学等多学科交叉的研究愈加广泛。已有文献关注到了风险沟通的概念内涵[9]-[11]、实践应用[12] [13]、影响因素[14] [15]、效果评价[16] [17]等多个维度。随着新媒体下的风险沟通研究不断发展，情境危机传播理论(SCCT) [6]被引入国内以充实当下社交媒体在风险信息沟通层面上的实践观察和理论诠释。从理论诠释层面来看，钟伟军[18]、汪臻真[19]介绍了SCCT理论的主要内容；从研究方法来看，宫贺[20]、唐雪梅[21]、陈经超[22]等利用定性研究方法，结合突发事件进行分析，同时也采用了调查实验法来探究中国实际国情下SCCT理论的使用情况与调整方向。
综上所述，相对于国外的文献，国内研究中对于新媒体背景下对于风险信息沟通的研究数量相对来说仍是较少。其次，目前现有文献重案例轻数据，运用问卷调查法、调查实验法等实证研究论文较少，因此，为丰富现有以风险信息沟通为主题的研究论文，本研究采用调查实验法，探究在新媒体背景下，不同风险信息叙述方式及风险沟通策略对风险信息沟通有效性的影响。
2.2. 风险叙述方式与风险信息沟通有效性
风险信息叙述方式通常可分为“叙事型(Narrative)”和“数据型(Statistic)”两种，又称“故事型(Tell a Story)”和“信息型(Information-only)”。随着对风险信息沟通有效性研究的深入，叙述方式与风险信息沟通有效性的关系逐渐受到学者的关注。Kuenzler认为对叙述方式的研究可以促进风险信息沟通有效性研究的深入[23]。本研究认为不同的叙述方式可以通过影响公众认知、态度、行为等进而影响风险信息沟通有效性。但是目前学术界对于何种风险信息叙述方式更加有效并没有形成统一看法。Tao等人通过一项关于叙事型和数据型叙述方式的对比实验发现与数据型叙述方式相比，叙事型叙述方式可以减少人们的信息回避，在风险传播中更加有效[24]。Wojcieszak也认为叙事型叙述方式与数据型叙述方式相比，更能让人们更加理解叙述者的观点，从而影响信息接受度和感知态度改变[25]。但是也有学者表示，与叙事型叙述方式相比，数据型叙述方式因其简短性，在诱导公众情感上更有影响力[26]。鉴于现有研究结果存在矛盾，本文将进一步在中国的背景下研究风险信息叙述方式对风险信息沟通有效性的影响，提出如下假设：
H1：与数据型风险信息叙述方式相比，叙事型风险信息叙述更能提升风险信息沟通有效性。
2.3. 风险沟通策略与风险信息沟通有效性
本研究提出的风险信息沟通策略是对Coombs (1996)提出的危机回应策略(Crisis Response Strategies)的中国化[6]。危机回应策略，可分为否认型(attack the accuser, denial, and scapegoat)、减少型(excuse and justification)和重建型(ingratiation, concern, compensation, regret, and apology)三类。虽然道歉这一策略在过去西方学者的研究中被证明是好用的沟通策略[27]，能够有效回应危机。但现在也有不少学者提出相反观点，比如Fuoli等就提出在修复对被指控腐败的公司的信任方面，否认比道歉更有效，即使面对其有罪的有力证据[28]。甚至在某些情况下，道歉可能会变成负面情绪[29]。同时，对中国政府来说，考虑到政治影响及文化背景，很少会使用道歉这种方式与公众进行风险信息沟通[30]，使用否认型沟通策略和减少型沟通策略应对突发事件是中国政府更加常见的风险信息沟通方式。因此，本文选取否认型策略和减少型策略两种危机沟通策略探究其对政府声誉的影响，提出如下假设：
H2：与否认型风险信息沟通策略相比，减少型风险信息沟通策略更能提升风险信息沟通有效性。
还有一些研究发现，只有选择正确的、适合的风险应对沟通策略才能确保风险信息沟通有效性[31]。Christensen通过对挪威政府在新冠疫情期间的风险信息沟通行为的分析也证明明确、及时的风险信息沟通可以向公众传递联合和协调的信息，进而提升政府危机声誉[32]。Ma则发现风险信息沟通策略与风险信息沟通有效性呈现弱相关，归因责任对风险信息沟通有效性的影响更大，但两者可以形成相互作用，交叉对风险信息沟通有效性产生影响[33]。所以风险信息沟通策略可与其他影响因素结合交叉对风险信息沟通有效性产生作用，本研究则认为风险信息沟通有效性不仅与风险信息沟通策略有关，还和风险信息叙述方式有关。基于上述分析，本文分别将两种沟通策略放置于两种不同的叙述方式之中，探究在不同风险信息叙述方式下，不同风险沟通策略对风险信息沟通有效性的影响，并提出如下假设：
H3：风险信息叙述方式与风险沟通策略对风险信息沟通有效性的影响存在交互作用；
H3a：在叙事型风险叙述方式下，使用减少型风险沟通策略的风险信息沟通有效性比使用否认型风险沟通策略的风险信息沟通有效性更积极；
H3b：在数据型风险叙述方式下，使用否认型风险沟通策略的风险信息沟通有效性比使用减少型风险沟通策略的风险信息沟通有效性更积极。
H3c：在减少型风险沟通策略下，使用叙事型风险叙述方式的风险信息沟通有效性比使用数据型风险叙述方式的风险信息沟通有效性更积极；
H3d：在否认型风险沟通策略下，使用叙事型风险叙述方式的风险信息沟通有效性比使用数据型风险叙述方式的风险信息沟通有效性更积极。
3. 研究设计
3.1. 实验设计
针对上文的研究假设，采取2风险叙述方式(叙事型/数据型) × 2风险沟通策略(否认型/减少型)的组间实验，研究在不同类型的风险叙述方式下，不同的风险沟通策略对风险信息沟通有效性的影响。本文参照SCCT框架，在微观层面的要素中构建出4组干预材料和1组控制组：首先，基于风险信息叙述框架，区分出叙事型风险叙述方式与数据型风险叙述方式两类主体；其次，根据SCCT中风险沟通策略框架，分为否认型和减少型。将上述风险信息沟通中的信息叙述方式和沟通策略作为自变量，区分“叙事型 × 否认型”“叙事型 × 减少型”“数据型 × 否认型”“数据型 × 减少型”4种组合干预类型和1组无干预作为控制组。受访者被随机分配至任一情境中，阅读材料后回答问题。
Table 1. Experimental materials
表1. 实验材料表
自变量 |
子变量 |
情景材料描述 |
风险叙述方式 |
叙事型 |
经调查，该批次食品为当日生产，三证齐全。凌晨，在进行机器加工后，未做散热处理并用双层塑料袋分装，并在塑料袋及食堂室温中摆放多时，因运输及存储不当导致变质变臭。 |
数据型 |
经第三方专业机构X市食品药品检验所、W市技术检测有限公司同步检验，该批次食品的挥发性盐基氮指标(23.8 mg/100g)超出国家规定标准(≤15 mg/100g)，判定为不合格。 |
风险沟通策略 |
否认型 |
政府在食品安全的日常监测及政府与学校的采购上并不存在问题，请市民不要相信谣言。此次食品突发事件中涉事企业B厂责任重大，接下来有关部门将深入调查，并严肃追究有关单位及个人。 |
减少型 |
食品问题主要与本次天气异常与存放不合理相关，政府未尽到全面的监管义务。但食品安全问题政府早有预案，已采购新鲜食品，不存在食品安全危机，目前还没有学生因食品问题而不适。 |
根据实验设计，实验问卷包含干预材料和问项，其中干预材料共包括两个部分：第一部分以虚拟的Y大学食品安全为突发事件背景，这一部分均无区别；第二部分实验干预材料的内容为Y市针对Y大学食品安全问题进行的通报说明。实验材料共分5组：第1组为控制组，也即仅传达、解释突发事件信息；第2组为叙事型 × 否认型组，该组通过叙事型方式叙述政府在突发事件发生后的风险信息解释与传达，并通过否认型风险信息沟通策略同公众进行风险沟通。第3组为叙事型 × 减少型组，该组通过叙事型方式叙述政府在突发事件发生后的风险信息解释与传达，并通过减少型风险信息沟通策略同公众进行风险沟通。第4组为数据型 × 否认型组，该组通过数据型方式叙述政府在突发事件发生后的风险信息解释与传达，并通过否认型风险信息沟通策略同公众进行风险沟通。第5组为数据型 × 减少型组，该组通过数据型方式叙述政府在突发事件发生后的风险信息解释与传达，并通过减少型风险信息沟通策略同公众进行风险沟通。具体材料参见表1。
同时，为确保问卷操纵的有效性，对情景材料进行了有效性检验。各实验组被试在阅读完实验材料后，需要回答两道操纵材料有效性检验题目：“您是否同意Y市政府关于Y大学的食品安全突发事件的风险叙述方式是通过[叙事型]/[数字型]的叙述方式展开？”“您是否同意Y市政府关于Y大学的食品安全突发事件的风险沟通策略是通过[否认型]/[减少型]的风险沟通策略展开？”两个题项均采用正误题，只有当选择“同意”时本问卷才生效。
3.2. 样本数据获取
参考Faul等人的做法[34]，研究者通过G*Power 3.1软件对实验所需样本量进行预估。设定效应量ƒ为中等水平0.25，检验功效power不低于0.95，单侧检验显著性水平α为0.05，计算得出进行双因素被试间方差分析所需样本量不能少于210。本研究团队在Y市开展调研实验问卷发放，共计发放600份问卷。问卷在情境阅读后设置了样本材料有效性检验题以及注意力检查陷阱题，以剔除无效作答样本，最后获得了有效问卷572份，有效问卷回收率为95.33%。具体各实验小组被试人数见表2。
Table 2. Subjects in the experimental group
表2. 实验小组被试人数表
序号 |
实验分组 |
被试人数 |
1 |
控制组 |
69 |
2 |
叙事型 × 否认型 |
73 |
3 |
叙事型 × 减少型 |
88 |
4 |
数据型 × 否认型 |
69 |
5 |
数据型 × 减少型 |
67 |
3.3. 变量测量
3.3.1. 因变量
郑桂贤(2023)指出，有效的风险信息沟通机制可以体现为风险情境建构、风险感知调节及风险规避指导实践特征，并能充分回应政府应对突发事件中的外在诉求，更有效地进行风险信息沟通[35]。鉴于此，本研究因变量风险信息沟通有效性通过风险情境建构、风险感知调节及风险规避指导三个维度来体现，题项采用7点计分，从“1”(非常不满意)到“7”(非常满意)来表示行为意愿，得分越高表明风险信息沟通的有效性越高。
3.3.2. 自变量
研究自变量为2风险叙述方式(叙事型/数据型) × 2风险沟通策略(否认型/减少型)的调查实验法，探究风险信息沟通中叙述方式和沟通策略对风险信息沟通有效性之间的关系。根据Coombs (1996)的情景危机沟通理论(SCCT)将政府应对突发事件中的风险信息沟通策略分为否认型和减少型两种策略[6]。
3.3.3. 控制变量
在控制变量方面，本研究共选取7个人口学控制变量，包括性别、年龄、受教育程度、年收入水平、政治面貌、工作状态、户籍。变量详细说明见表3。
Table 3. Research variables
表3. 研究变量汇总表
变量 |
维度 |
题项 |
因变量 |
风险情境建构 |
风险区域的划定与调整 |
风险认知的初步稳定 |
风险感知调节 |
搭建渠道 |
情绪安抚 |
认知塑造 |
风险规避指导 |
风险潜在人群确定 |
风险规避行动促成 |
自变量 |
风险叙述方式 |
叙事型/数据型 |
风险沟通策略 |
否认型/减少型 |
控制变量 |
性别、年龄、受教育程度、年收入水平、政治面貌、工作状态、户籍 |
/ |
3.4. 信效度检验
本研究在进行区分效度和聚合效度检验之前，对题项进行KMO检验，所得KMO指数为0.842 (p < 0.01)，因此各变量适合做因子分析。经过验证性因子分析，得到各个变量的CR值和AVE值，由表4可见，CR均大于0.7，AVE均大于0.6，且AVE平方根大于其所在行与列的潜变量的相关系数的绝对值(见表5)，聚合效度和区别效度通过检验。总体模型的数据拟合指标检验结果均符合适配指标的要求，表明变量之间具有较好的区分效度。
Table 4. Cronbach’s α, combined reliability, convergent validity and fit index
表4. Cronbach’s α、组合信度、收敛效度及拟合指数
变量名称 |
Cronbach’s α |
CR |
AVE |
模型拟合指标 |
风险信息沟通有效性 |
0.703 |
0.818 |
0.778 |
χ²/df = 2.138 SRMR = 0.048 RMSEA = 0.053 CFI = 0.968 TLI = 0.946 |
风险信息沟通有效性：风险情境建构 |
0.794 |
0.778 |
0.724 |
风险信息沟通有效性：风险感知调节 |
0.837 |
0.812 |
0.732 |
风险信息沟通有效性：风险规避指导 |
0.713 |
0.705 |
0.654 |
风险叙述方式 |
0.768 |
0.788 |
0.695 |
风险沟通策略 |
0.829 |
0.794 |
0.745 |
Table 5. Differentiation validity test
表5. 区分效度检验
|
M |
SD |
风险信息沟通有效性 |
风险叙述方式 |
风险沟通策略 |
风险信息沟通有效性 |
5.92 |
1.023 |
0.724 |
|
|
风险叙述方式 |
5.28 |
1.127 |
0.649 |
0.757 |
|
风险沟通策略 |
5.67 |
0.912 |
0.386 |
0.486 |
0.754 |
4. 实证研究
4.1. 样本平衡性检验
尽管问卷系统自动进行随机分配，但仍需要对样本的性别、年龄、受教育程度、收入水平、工作单位类型/状态、政治面貌、户籍、风险信息沟通有效性等维度进行样本平衡性检验，以保证完全随机效果，避免其他变量对实验结果的影响。结果显示，性别、年龄、受教育程度、收入水平、工作单位类型/状态、政治面貌、户籍等人口统计变量以及风险信息沟通有效性前测不存在显著的组间差异，说明随机化实验得到了保证，样本平衡性检验通过(见表6)。
Table 6. Sample balance test
表6. 样本平衡性检验
控制 变量 |
控制组 |
实验组1 |
实验组2 |
实验组3 |
实验组4 |
显著性检验 |
N = 69 |
N = 73 |
N = 88 |
N = 69 |
N = 67 |
性别 |
男性 |
30 |
37 |
30 |
32 |
35 |
p = 0.27 |
女性 |
39 |
36 |
58 |
37 |
32 |
年龄 |
Age1 |
53 |
49 |
73 |
49 |
25 |
p = 0.37 |
Age2 |
16 |
17 |
14 |
16 |
23 |
Age3 |
0 |
7 |
1 |
4 |
19 |
受教育程度 |
Edu1 |
0 |
5 |
0 |
1 |
2 |
p = 0.77 |
Edu2 |
0 |
4 |
2 |
4 |
4 |
Edu3 |
4 |
19 |
6 |
18 |
11 |
Edu4 |
64 |
40 |
73 |
36 |
34 |
Edu5 |
1 |
5 |
13 |
7 |
16 |
收入 |
Inc1 |
55 |
43 |
48 |
35 |
14 |
p = 0.92 |
Inc2 |
8 |
11 |
15 |
7 |
9 |
Inc3 |
4 |
9 |
15 |
2 |
20 |
Inc4 |
1 |
5 |
6 |
1 |
10 |
Inc5 |
0 |
0 |
3 |
16 |
4 |
Inc6 |
1 |
5 |
1 |
8 |
10 |
工作状态 |
Job1 |
0 |
2 |
6 |
5 |
6 |
p = 0.76 |
Job2 |
2 |
14 |
16 |
13 |
28 |
Job3 |
65 |
41 |
55 |
40 |
19 |
Job4 |
1 |
5 |
6 |
0 |
5 |
Job5 |
1 |
9 |
5 |
10 |
5 |
Job6 |
0 |
2 |
0 |
1 |
4 |
政治面貌 |
Pol1 |
1 |
8 |
17 |
11 |
12 |
p = 0.72 |
Pol2 |
52 |
26 |
55 |
24 |
16 |
Pol3 |
0 |
2 |
0 |
0 |
0 |
Pol4 |
16 |
37 |
14 |
34 |
39 |
户籍 |
城镇 |
46 |
39 |
48 |
33 |
49 |
p = 0.48 |
乡村 |
23 |
34 |
40 |
36 |
18 |
风险沟通有效性 |
前测 |
5.37 ± 1.444 |
5.45 ± 1.268 |
5.48 ± 1.025 |
5.34 ± 1.168 |
5.47 ± 1.278 |
= 0.28 |
后测 |
5.42 ± 1.551 |
6.12 ± 1.412 |
6.38 ± 1.135 |
5.99 ± 1.123 |
6.15 ± 1.135 |
= 0.14 |
注：M = 均值；SD = 标准差；控制组 = 无干预材料；实验组2 = 叙事型 × 否认型；实验组3 = 叙事型 × 减少型；实验组4 = 数据型 × 否认型；实验组5 = 数据型 × 减少型；Age1 = 18-28岁；Age2 = 19-38岁；Age3 = 39-45岁；Edu1 = 小学及以下；Edu2 = 初中；Edu3 = 高中/中专；Edu4 = 本科/大专；Edu5 = 研究生及以上；Inc1 = 1万及以下；Inc2 = 1万~3万；Inc3 = 3万~10万；Inc4 = 10万~15万；Inc5 = 15万~25万；Inc6 = 25万及以上；Job1 = 党政事业机关单位；Job2 = 企业员工；Job3 = 学生；Job4 = 社会团体、个体；Job5 = 其他；Job6 = 失业；Pol1 = 中共党员；Pol2 = 共青团员；Pol3 = 民主党派；Pol4 = 群众。
以风险信息沟通有效性为因变量，风险叙述方式和风险沟通策略为自变量进行描述性统计分析(见表6)。结果显示，在叙事型风险信息叙述方式中，采取减少型风险沟通策略使风险信息沟通有效性(M = 6.58, SD = 1.135)提升最为明显。且不管用何种风险信息叙述方式和风险沟通策略均能提升风险信息沟通有效性。
4.2. 独立样本T检验
使用独立样本t检验(见表7)来研究风险叙述方式对风险信息沟通有效性的影响发现：在风险叙述方式中，叙事型风险信息沟通有效性高于数据型风险信息沟通有效性(p < 0.05)，因此，不同风险叙述方式会对风险信息沟通有效性产生显著影响，假设H1得到验证。
使用独立样本t检验(见表7)来研究风险沟通策略对风险信息沟通有效性的影响发现：在风险沟通策略中，减少型风险信息沟通有效性高于否认型风险信息沟通有效性(p < 0.05)，因此，不同危机类型会对风险信息沟通有效性产生显著影响，假设H2得到验证。
Table 7. Independent samples’ t-test (Compared to the control group)
表7. 独立样本t检验(同控制组相比)
组别 |
差分 |
|
Cohen’s d |
M |
SD |
95% CI |
实验组1 |
0.628 |
0.175 |
[0.064, 0.628] |
0.103** |
0.021 |
实验组2 |
0.852 |
0.196 |
[0.109, 0.966] |
1.424** |
0.247 |
实验组3 |
0.604 |
0.211 |
[0.044, 0.879] |
2.189** |
0.441 |
实验组4 |
0.631 |
0.190 |
[0.444, 1.308] |
2.360** |
0.271 |
注：***p < 0.01，**p < 0.05，*p < 0.1。
4.3. 双因素方差分析
选择双因素方差分析，检验风险信息叙述方式和风险沟通策略对风险信息沟通有效性的主效应和交互效应，研究结果如下表8所示。结果显示：风险信息叙述方式的主效应显著(F = 28.236, p < 0.01)，即不同的风险信息叙述方式对风险信息沟通有效性产生显著影响；风险沟通策略的主效应显著(F = 16.784, p < 0.01)，即不同的风险沟通策略对风险信息沟通有效性产生显著影响；风险信息叙述方式与风险沟通策略的交互作用显著(F = 9.386, p < 0.01)，说明风险信息沟通有效性受到风险信息叙述方式与风险沟通策略的交互影响，因此假设H3a得到验证。
Table 8. The role of risk narrative mode and risk communication strategy on the effectiveness of risk information communication
表8. 风险叙述方式和风险沟通策略对风险信息沟通有效性的作用
方差来源 |
Type Ⅲ Sum of Squares |
df |
均方 |
F |
R2 |
风险叙述方式 |
23.132 |
1 |
12.132 |
28.236*** |
0.214 |
风险沟通策略 |
31.147 |
1 |
17.147 |
16.784*** |
风险叙述方式 × 风险沟通策略 |
11.001 |
1 |
5.634 |
9.386*** |
残差 |
91.771 |
337 |
0.272 |
|
注：***p < 0.01，**p < 0.05，*p < 0.1。
4.4. 简单效应分析
首先，研究在不同风险信息叙述方式中，采取否认型沟通策略或者减少型沟通策略对因变量风险信息沟通有效性的影响。结果(见表9)表明，当采用叙事型风险叙事方式时，采取减少型策略的风险信息沟通有效性高于采取否认型沟通策略的风险信息沟通有效性(F = 49.236, p < 0.01)，假设H3a得到验证。当采用数据型风险叙事方式时，采取减少型策略的风险信息沟通有效性高于采取否认型沟通策略的风险信息沟通有效性(F = 9.386, p < 0.01)，假设H3b得到验证。
其次，研究在不同风险沟通策略中，采取叙事型风险叙述方式或者数据型风险叙述方式对因变量风险信息沟通有效性的影响。结果表明(见表10)，政府采取减少型策略时，叙事型风险叙述方式中的风险信息沟通有效性明显高于数据型风险叙述方式中的风险信息沟通有效性(F = 18.271, p < 0.01)。假设H3c通过验证。当政府采取否认型策略时，不管是叙事型风险叙述方式还是数据型风险叙述方式中的风险信息沟通有效性没有显著差别(F = 2.535, p = 0.114 > 0.05)。假设H3d不通过验证。本文的假设检验情况汇总见表11。
Table 9. Simple effect test (risk narrative mode)
表9. 简单效应检验(风险叙述方式)
风险叙述方式 |
|
平方和 |
自由度 |
均方 |
F |
显著性 |
叙事型 |
对比 |
23.168 |
1 |
23.168 |
49.236*** |
0.000 |
误差 |
462.481 |
462 |
1.203 |
|
|
数据型 |
对比 |
4.126 |
1 |
4.126 |
9.386*** |
0.000 |
误差 |
462.481 |
462 |
1.203 |
|
|
注：***p < 0.01，**p < 0.05，*p < 0.1。
Table 10. Simple effect test (risk communication strategy)
表10. 简单效应检验(风险沟通策略)
风险沟通策略 |
|
平方和 |
自由度 |
均方 |
F |
显著性 |
减少型 |
对比 |
18.524 |
1 |
18.524 |
18.271*** |
0.000 |
误差 |
462.481 |
462 |
1.203 |
|
|
否认型 |
对比 |
2.214 |
1 |
2.214 |
2.535 |
0.114 |
误差 |
462.481 |
462 |
1.203 |
|
|
注：***p < 0.01，**p < 0.05，*p < 0.1。
Table 11. Summary table of hypothesis tests
表11. 假设检验汇总表
序号 |
假设 |
假设内容 |
验证
情况 |
1 |
H1 |
与数据型风险信息叙述方式相比，叙事型风险信息叙述更能提升风险信息沟通有效性。 |
通过 |
2 |
H2 |
与否认型风险信息沟通策略相比，减少型风险沟通策略更能提升风险信息沟通有效性。 |
通过 |
3 |
H3 |
风险信息叙述方式与风险沟通策略对风险信息沟通有效性的影响存在交互作用。 |
通过 |
4 |
H3a |
在叙事型风险叙述方式下，使用减少型风险沟通策略的风险信息沟通有效性比使用否认型风险沟通策略的风险信息沟通有效性更积极。 |
通过 |
5 |
H3b |
在数据型风险叙述方式下，使用减少型风险沟通策略的风险信息沟通有效性比使用否认型风险沟通策略的风险信息沟通有效性更积极。 |
通过 |
6 |
H3c |
在减少型风险沟通策略下，使用叙事型风险叙述方式的风险信息沟通有效性比使用数据型风险叙述方式的风险信息沟通有效性更积极。 |
通过 |
7 |
H3d |
在否认型风险沟通策略下，使用叙事型风险叙述方式的风险信息沟通有效性比使用数据型风险叙述方式的风险信息沟通有效性更积极。 |
不通过 |
5. 结论与展望
5.1. 研究结论
通过2叙述方式(叙事型/数据型) × 2沟通策略(否认型/减少型)的组间实验，来探究风险信息叙述方式和风险沟通策略对风险信息沟通有效性的影响。研究结果显示，不同的风险信息叙述方式及风险沟通策略对风险信息沟通有效性影响不同，并且风险信息叙述方式与风险沟通策略的交互作用显著。在不同的风险信息叙述方式中，政府采取风险沟通策略对风险信息沟通有效性产生显著影响，具体来说：
首先，在突发事件风险信息沟通中，采用一定的风险叙述方式及合适的沟通策略相较于控制组更能显著提升风险信息沟通的有效性。这凸显了风险叙述方式及风险沟通策略在提升风险信息沟通有效性中的独特的助推力量。就如研究所揭示的：风险信息沟通通过真实客观的话语描述以及合适的沟通策略，在具身情境认知过程中，公民同政府更容易进行有效的风险信息沟通[36]-[38]。
其次，与数据型风险信息叙述方式相比，叙事型的风险信息叙述方式对风险信息沟通有效性的影响更大。这可以证明在风险沟通过程中，运用旁白式的信息叙述方式比科学地列举数据更为有效。一方面，叙事型的风险信息叙述方式涵盖了事件的时间线及简洁的内容，更为清晰地展示了突发事件的全面貌[35]。另一方面叙事型的风险信息叙述方式，以第三人称视角呈现出所有角色及背后复杂的因果关系，让公民能够充分理解，进而达成了一种具有主观归因功能的共享模式[39]。但是数据显示，不管何种风险沟通策略，数据型的风险信息叙述方式对风险信息沟通有效性仍是显著的正面影响。这可能与本文的实验预设背景有关，食品安全问题历来是一项重大的突发事件，公民对第三方检测机构数据的真实性持有较为信任的态度，因此同样提升了风险信息沟通的有效性。
最后，使用减少型风险沟通策略的风险信息沟通有效性比使用否认型风险沟通策略的风险信息沟通有效性更积极。政府部门在突发事件中积极主动承担与自身相关的责任，通过辩解、合理化等途径最小化政府责任的同时最大化减少人们感知到的突发事件所造成的危害。这也充分说明了在突发事件中，政府采用减少型风险沟通策略能最有效地提升政府的公信力。值得注意的是，不管何种风险信息叙述方式，否认型风险沟通策略对风险信息沟通有效性没有显著影响。否认型风险沟通即政府对外宣传危机不存在或者宣称突发事件应有个人或政府以外的组织承担责任进而将责任归因与存在过错的一方且否定了指控者的不正确言论。在突发事件中，政府对自身责任的承担越少，更容易陷入“塔西佗陷阱”[40]。文章的研究结果印证了Coombs在SCCT理论中提出的结论[6]。
5.2. 研究展望
本文借用SCCT这一包容力较强的理论，对风险信息沟通进行了结构化操作，从风险信息叙述方式及风险沟通策略探究其对风险信息沟通有效性的影响，并运用调查实验法进行了实证检验。本研究结合虚拟风险情景，为突发事件下风险信息沟通的有效性提供了实证依据。然而，本研究还存在以下局限：首先，本文聚焦的是风险信息叙述方式和风险沟通策略两大方面，但是具体风险信息沟通中可能还存在更多需要把控的构成元素；其次，风险信息叙述方式是一个比较复杂、多元的行为，当下政府在突发事件过程中往往同时使用叙事型和数据型的风险信息叙述方式，这有待后续对两种风险信息叙述方式同时采用的探索。
致 谢
本文感谢Y市所有匿名实验参与者，感谢张宇教授的全文指导以及韩悦同学的校对工作。
基金项目
扬州大学商学院研究生创新项目“突发事件中有效信息沟通网络机制研究”(编号：SXYYJSKC202322)；扬州大学大学生科技创新基金重点项目“突发事件中有效信息沟通网络机制研究”(编号：XCX20230913)。