媒體訊息傳遞和民眾的媒體認知,是造成黨派對立十分關鍵的環節。 整個環節中最重要的即是確認偏差(Confirmation bias),民眾在觀看新聞或是媒體訊息時, 一般只會挑選對自己有利或是符合自己原來價值觀的論點, 並過濾掉和自己立場對立的論點, 也就是說媒體訊息不論本身觀點中立與否, 民主黨支持者只會接收到對民主黨有利的資訊, 並進而強化自己對民主黨的支持,共和黨群眾反之亦然。 主要的原因可以用認知一致性(Cognitive consistency)來解釋, 當人們接受到和自己認知矛盾的觀點時,會產生緊張和不安, 為了避免這種認知上不一致的不舒服感,人們以選擇性暴露和記憶( Selective exposure / Selective recall)的方式挑選出可以支持他們一貫態度的論點。
而這樣的訊息挑選過程以及選擇性暴露的機制, 當遇到立場極端的主流媒體時又變得更為嚴重, 因為閱聽者不只挑選和自己認知共鳴的訊息, 他們還會挑選和他們立場相符合的新聞平台。 譬如說調查發現共和黨民眾多半觀看FOX頻道, 因為FOX新聞的立場是以親共和黨為主(見下圖), 共和黨支持者在收看時可以接收到和他們價值觀相近的資訊, 減少認知上的失調,但卻也因此強化他們的既有立場, 並進而拉開了和民主黨支持者之間的認知差異。 在台灣也是一樣的現象, 你會發現身邊民進黨支持者多半收看民視和三立電視台並訂閱自由時 報, 反之國民黨支持者則多喜歡收看TVBS和年代新聞並閱讀中國時報 ,漸漸地,民進黨支持者大多只看到和自己立場接近的觀點, 而國民黨支持者所接收到的訊息也多停留在對國民黨有利的資訊。
圖二、美國三家主流媒體新聞時間分配
有些人可能會好奇,這樣的狀況進入到網路時代是否有些改善呢? 當然網路媒體現在充斥大量的網路資訊和個人言論, 我們比過去傳統媒體(Traditional media)時代多了更多選擇, 但是很多媒體專家發現我們在網路上接收到的訊息其實並沒有我們想 的那麼多元。根據過濾氣泡(Filter bubble)理論, 網路上有許多的過濾氣泡會過濾我們能接收到的訊息, 取決於你在網路上和其他朋友的互動,甚至只是你日常上網行為。 譬如說民主黨支持者的臉書牆上大多是同為民主黨支持者的留言, 因為臉書會去計算你點開民主黨或共和黨相關連結的次數, 然後網路演算法會去定義你的喜好, 也就是說當你較常點進偏民主黨立場的網頁, 演算法會定義你為民主黨支持者,並進而過濾掉共和黨的資訊。 Google也有一樣的狀況, 每個人在Google搜尋相同關鍵字時大多會有不同的結果, 因為Google演算法會去記憶你的搜尋歷史, 並進而幫你決定你所需要的資訊。和傳統媒體一樣, 你開始接收到偏頗的資訊來源,更糟糕的是在網路世界中, 你連選擇FOX vs. MSNBC或是TVBS vs. 民視的機會可能都沒有,因為網路演算法都替你做好決定了。 其他像是回聲室效應(Echo chamber effect)也都點出網路世界中, 民主言論是如何走向兩極化甚至是封閉的空間。
進入了選舉倒數階段,大家大多在乎的是到底獎落誰家, 下個四年美國會是誰當家做主?但是在每一場選舉選戰背後, 如果兩黨的分裂持續擴大,其實人民都很難是贏家。 當人民的派系對立日趨嚴重,選票綁著政策和政黨走向, 兩黨之間也越來越難有合作空間或是達成共識的機會,兩黨妥協( Bipartisan compromise)在美國政黨間也開始帶有負面意義。 在今天選舉過後,我想民主並沒有因此暫告一段落, 我們離民主社會其實還有一段路要走。
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