文章摘要:公民意识是社会文明进程的内驱力,在中国探讨公民意识总是不可避免地需要与互联网联系在一起文章以CGSS2013为数据来源,研究互联网使用、社会资本与公民意识之间的关系研究发现群体因素对公民意识的政治态度和民主意识均存在显著性影响,互联网使用正向影响公民政治态度和民主意识此外,社会资本、心理因素对公民意识也具有重要意义,二者从多个方面对公民意识产生不同程度和不同方向的影响,但并不会削弱互联网使用对公民意识的影响力,今天小编就来聊一聊关于互联网时代对未成年人的影响?接下来我们就一起去研究一下吧!
互联网时代对未成年人的影响
互联网使用、社会资本与公民意识——基于CGSS2013数据的实证研究文章摘要:公民意识是社会文明进程的内驱力,在中国探讨公民意识总是不可避免地需要与互联网联系在一起。文章以CGSS2013为数据来源,研究互联网使用、社会资本与公民意识之间的关系。研究发现群体因素对公民意识的政治态度和民主意识均存在显著性影响,互联网使用正向影响公民政治态度和民主意识。此外,社会资本、心理因素对公民意识也具有重要意义,二者从多个方面对公民意识产生不同程度和不同方向的影响,但并不会削弱互联网使用对公民意识的影响力。
一、引言
中国互联网的发展促进了社会公共领域的建构,也唤醒了沉寂已久的公民意识。互联网不仅从技术层面打破了信息垄断的局面,实现了信息在社会各阶层之间的自由流通,更与政治、经济、文化因素相互作用,重塑了现代社会的生活场景。互联网作为公共舆论的主要载体和传播渠道为哈贝马斯所描述的公共领域在中国的建构与形成提供了空间与场域,越来越多的社会公众开始并习惯于通过互联网实现观点的交流和意见的流通。在这个由互联网重塑的生活场景之中,公众表达自身权益的能力增强,公众个人对自己在国家中的地位的自我认识和民主意识日渐清晰,公民意识正不断觉醒,并逐渐成为社会文明进程的内驱力。
项目
成份
如果有人在公共场所发布批评政府的言论,政府不应该干涉,你同意吗?
0.742
生多少孩子是个人的事,政府不应该干涉。您同意吗?
0.701
在哪里工作和生活是个人的自由,政府不应该干涉。您同意吗?
0.633
注: KMO = 0.717( sig < 0. 001)
民主意识主要包含公众对民主和权利的看法,参考CGSS13问卷设计,包含如下问题:b1802只有老百姓对国家和地方的大事都有直接的发言权或决定权,才算是民主(直接民主);b1803如果老百姓有权选举自己的代表去讨论国家和地方的大事,也算是民主(间接民族);b1804每个人无论水平高低,都有同样的权利讨论国家和地方的大事;b1806决定国家和地方上的大事,关键是看结果是否对大家有利。原问卷测量等级分为3项,3个水平表示民主意识的强弱程度其中1最强,3最弱。 其余3个负数项目为-3=拒绝回答,-2=不知道,-1=不适用,为了研究方便,同时考虑到负数选项的频数非常低,本研究在数据处理时,包括后文涉及到的所有变量的负数项均作为缺失值处理。
本文运用因子分析对与民主意识相关的4个项目进行降维处理。统计结果显示数据的KMO值为0.717,Bartlett的球形度检验显著性水平小于0.01,达到显著性水平,说明样本适合进行因子分析。通过主成分因子分析,提取到出一个特征值大于1的公因子,该因子解释了52.1%的方差,我们将其命名为民主意识因子,并保存因子分析得分作为一个新的变量,因子载荷量如表2所示。
表2 民主意识因子分析结果
项目 |
成份 |
只有老百姓对国家和地方的大事都有直接的发言权或决定权,才算是民主 |
0.721 |
如果老百姓有权选举自己的代表去讨论国家和地方的大事,也算是民主 |
0.796 |
每个人无论水平高低,都有同样的权利讨论国家和地方的大事 |
0.715 |
决定国家和地方上的大事,关键是看结果是否对大家有利 |
0.648 |
注: KMO = 0.717( sig < 0. 001)
2.自变量:互联网使用与社会资本。媒介接触行为是传播学研究的一个重要问题,互联网使用也属于媒介接触行为,一般来说包含媒介接触频率和偏向。本研究以问卷中a285“过去一年您对互联网(包括手机上网)的使用情况是?”作为互联网使用频率变量,测量级别分为1=从不,2=很少,3=有时,4=经常,5=非常频繁。
关于社会资本,本文在参考相关文献的基础上,本文将社会资本变量的操作化定义为:社会信任、社会参与网络和互惠。[23]
社会信任主要界定为被调查对象对社会成员的信任程度,题目为a33总的来说,您同不同意在这个社会上,绝大多数人都是可以信任的?测量水平分为1=非常不同意,2=比较不同意,3=说不上同意不同意,4=比较同意,5=非常同意,数值越大信任程度越高。
社会参与网络参考被调查者的社会交往和参与活动频率,具体题目为a30过去一年您是否常在空闲时间从事以下活动。考虑到该题目的测量目的是了解公众社会网络参与,因而在原问卷中剔除了一些个人独立活动的选项,如在家听音乐、读书\报纸\杂志。最后确定为出去看电影、逛街购物、参加文化活动、与不住在一起的亲戚聚会、与朋友聚会、参加体育锻炼、观看体育比赛等7项,测量水平为1=每天,1=一周数次,3=一月数次,4=一年数次或更少,5=从不,数值越大参与程度越低。
由于社会参与网络的考察项目多达7项,因而同样需要运用探索性因子分析以达到降维的目的。统计结果显示数据的KMO值为0.761,Bartlett的球形度检验显著性水平小于0.001,达到显著性水平,说明样本适合进行因子分析。通过主成分分析,经最大方差法旋转后,提取到出两个特征值大于1的公因子,共计解释52.645%的方差。旋转后的因子成分矩阵如表3所示。根据第1个因子所解释的项目,本文将其命名为参与文娱体育活动,第2个因子为参与聚会活动。
表3 社会参与网络因子分析结果
项目 |
成份 | |
1 |
2 | |
出去看电影 |
.720 |
.173 |
逛街购物 |
.204 |
.491 |
参加文化活动 |
.753 |
.193 |
与不住在一起的亲戚聚会 |
.079 |
.812 |
与朋友聚会 |
.152 |
.793 |
参加体育锻炼 |
.516 |
.307 |
观看体育比赛 |
.756 |
.026 |
注: KMO = 0.717( sig < 0. 001)
互惠主要表现为个人与其它社会成员之间的互助行为,因而互惠与个人与社会成员之间的接触和联系程度是相关的,本文以接触和联系程度测量互惠。b5您和亲人,朋友之间的接触和联系情况怎么样。测量水平1=非常不密切,2=不密切,3=一般,4=密切,5=非常密切,数值越大互惠程度越高。
3.控制变量:个体特征。本文在研究过程中将性别、年龄、教育水平、年收入、民族、是否党员、地区类型作为控制变量。其中性别使用虚拟变量:男=1,女=0;年龄为连续数值变量;教育水平按教育程度所需时间进行编码,没有受过教育=0,小学=6,初中=9,高中\技校\中专=12,大学专科=15,大学本科=16,研究生及以上=19;年收入为连续数值变量;本研究将民族变量进行重新编码,原数据中除开汉族以外的个案全部编码为少数民族,使用虚拟变量:汉族=0,少数民族=1;是否党员为虚拟变量,由原数据中“政治面貌”重新编码而来,将中共党员编码为1,民主党派、共青团员、无3个选项编码为0,其中是=1,否=0;地区类型为虚拟变量,由“受访者居住地区类型”变量改编,原数据中农村编码为0,其余类型编码为1,即1=城市,0=农村。不信任宗教为虚拟变量,1=是,0=否。
4.调节变量:心理特征。此外,由于公民意识常常受到个体心理因素的影响,因而本文将社会公平感、阶层认同、个人幸福感、从众心理作为调节变量。社会公平感、个人幸福感分别以a35、a36作为数据来源,社会公平感测量水平为1=完全不公平,2=比较不公平,3=说不上,4=比较公平,5=完全不公平,数值越大公平感越强;个人幸福感测量水平为1到5,数值越大幸福感越强;阶层认同数据来源于a43a,测量水平为1-10,数值越大代表认为从属的阶层等级越高;从众心理数据来源于b4题“根据您的一般印象您对一些重要事情所持的观点和看法与社会大众一致的时候有多少?”测量水平为1-5,数值越大代表从众心理越强烈。
五、数据统计分析
(一)不同群体的公民意识方差分析
1.群体与政治态度。群体特征与政治态度之间则表现出性别对政治态度不存在显著性影响,而其它因素均存在显著性影响的特征。如表4所示,具体来看,民族对政治态度存在着显著性差异,汉族在政治态度中表现出的自由意识更强;城市群体与农村群体相比,城市群体在政治态度中表现出的自由意识更强;年龄对政治态度存在显著性影响,90后群体、80后群体在政治态度中表现出的自由意识更为强烈;教育程度影响公民政治态度,教育程度越高的群体政治态度中的自由意识越强,大学本科以上教育水平的群体自由意识明显高于其它群体,其中研究生群体最强;收入水平对政治态度存在显著影响,高收入群体越倾向于赞同政府不应该干涉个人行为;与民主意识不同的是,非党员群体在政治态度中表现出的自由意识强于党员;宗教因素影响政治态度,不信教群体强于信教群体。假设1-1得到验证。
2.群体与民主意识。从表5可见,除汉族与少数民族外,其余群体之间的民主意识都存在着显著性差异。具体来看,男性和女性群体之间的
表4 不同群体与政治态度的方差分析
均值 |
F |
样本数 |
均值 |
F | ||
性别 |
教育程度 | |||||
男 |
2.97 |
0.104 |
小学 |
3965 |
2.90 |
22.784 |
女 |
2.98 |
Not sig |
初中 |
3284 |
2.97 |
sig*** |
民族 |
中专/高中/技校 |
2162 |
3.00 | |||
汉族 |
2.99 |
26.899 |
大学专科 |
921 |
3.02 | |
少数民族 |
2.85 |
sig*** |
大学本科 |
838 |
3.12 | |
地区类型 |
研究生及以上 |
90 |
3.56 | |||
城市 |
3.01 |
34.821 |
收入组 | |||
农村 |
2.92 |
sig*** |
低收入 |
6825 |
2.95 |
25.881 |
出生年份 |
中等收入 |
2447 |
2.95 |
sig*** | ||
1990- |
3.09 |
20.372 |
高收入 |
1994 |
3.09 | |
1980-1989 |
3.09 |
sig*** |
政治面貌 | |||
1970-1979 |
2.99 |
中共党员 |
1157 |
2.87 |
28.545 | |
1960-1969 |
2.97 |
非党员 |
10045 |
3.00 |
sig*** | |
1950-1959 |
2.95 |
宗教信仰 | ||||
-1949 |
2.85 |
信教 |
1257 |
2.93 |
6.464 | |
不信教 |
10003 |
2.98 |
sig* |
注: sig*表示P < 0. 05,sig**表示P < 0. 01,sig***表示P <0. 001
民主意识存在着显著性差异,男性的民主意识程度强于女性;城市群体与农村群体相比,城市群体的民主意识城市更强;1949年以前出生的群体民主意识最弱,其次90后群体的民主意识弱于70后、80后群体;教育程度的高低影响公民民主意识,教育程度越低的群体民主意识越弱,小学及以下教育水平的群体其民主意识程度明显低于其它群体,研究生群体民主意识最强;收入组则表现出两端较低,中间较高的形态,即低收入群体和高收入群体的民主意识弱于中等收入群体;政治面貌影响民主意识,党员群体民主意识高与非党员群体;宗教因素影响民主意识,不信教群体的民主意识强于信教群体。假设1-2得到验证。
(二)回归分析
完成了对主要变量的测量以及对群体与公民意识的方差分析后,为了全面探讨互联网使用、社会资本对公民意识的影响,根据研究策略,本文以政治态度和民主意识分别为因变量,以互联网使用、社会资本为主要的自变量,同时加入性别、年龄、地区、教育程度、是否信教、是否党员、收入水平等作为控制变量,以社会公平感、幸福感、阶层认同、从众心理作为调节变量建立多元线性回归模型。
1.互联网使用、社会资本与政治态度。首先
2.表5 不同群体与民主意识的方差分析
样本数 |
均值 |
F |
样本数 |
均值 |
F | ||
性别 |
教育 程度 | ||||||
男 |
5733 |
2.67 |
39.005 |
小学 及以下 |
4051 |
2.57 |
32.033 |
女 |
5665 |
2.61 |
sig*** |
初中 |
3316 |
2.69 |
sig*** |
民族 |
中专/ 高中/ 技校 |
2174 |
2.69 | ||||
汉族 |
10425 |
2.65 |
0.673 |
大学专科 |
924 |
2.67 | |
少数民族 |
961 |
2.63 |
Not sig |
大学本科 |
838 |
2.69 | |
地区类型 |
研究生及 以上 |
89 |
2.72 | ||||
城市 |
6992 |
2.66 |
16.834 |
收入组 | |||
农村 |
4046 |
2.62 |
sig*** |
低收入 |
6918 |
2.64 |
21.706 |
出生年龄段 |
中等收入 |
2458 |
2.69 |
sig*** | |||
1990- |
689 |
2.64 |
8.962 |
高收入 |
2022 |
2.60 | |
1980-1989 |
1698 |
2.66 |
sig*** |
政治面貌 | |||
1970-1979 |
2246 |
2.65 |
中共党员 |
1153 |
2.75 |
59.332 | |
1960-1969 |
2293 |
2.66 |
非党员 |
10179 |
2.63 |
sig*** | |
1950-1959 |
2215 |
2.59 |
宗教信仰 | ||||
-1949 |
2256 |
2.64 |
信教 |
1268 |
2.62 |
4.897 | |
不信教 |
10123 |
2.65 |
sig* |
注: sig*表示P < 0. 05,sig**表示P < 0. 01,sig***表示P <0. 001,Not sig表示不显著
对互联网使用、社会信任、参与文体活动、参与聚会、互惠与政治态度建立一个简单回归模型1。其次建立基准模型2,将代表个体特征的人口统计学变量包括性别、年龄、年收入、地区类型、教育程度、是否党员、宗教信仰、民族纳入模型中。模型3在模型2的基础上加入互联网使用频率。模型4 在模型3的基础上加入社会资本。模型5在模型4的基础上加入个人心理因素。
多元回归分析各个变量的方差膨胀因子均在1左右,不大于5,因而不存在多重共线文体。从模型1来看,除了互惠变量外,政治态度与互联网使用、社会信任、社会网络参与建立的回归方程中其回归系数与零存在显著性差异,即各变量与政治态度存在显著的线性相关关系,且为正向影响。作为只引入控制变量的基准模型,模型2的分析结果显示在个体因素中城市、民族、年收入、政治面貌、年龄、年龄平方、受教育年限对政治态度存在显著性影响,其中党员(政治面貌的虚拟变量)对政治态度的影响方向为负,说明非党员在政治态度中表现的自由意识更为强烈,与方差分析结果一致。由于年龄的回归系数为负,年龄平方的回归系数为正,表明年龄和因变量政治态度之间存在U型关系。模型3中,互联网使用作为自变量,在控制变量作用下,互联网使用对政治态度有着显著的正向影响,本文假设2-1得到验证。
模型4中引入本研究的第二类自变量社会资本,在控制其它变量作用下,社会资本中的三个因素除互惠外均对因变量存在显著性影响,影响方向为正向。根据变量赋值,社会网络参与的数值越大,代表参与社会活动的频率越低,该项目所包含的两个变量参与文体活动、参与聚会的回归系数为分别为0.033、0.047,说明个人的社会参与越不频繁,其政治态度中的自由意识越强烈。另外,模型4中也反映出社会信任程度越高,政治态度中的自由意识也越强烈的特征。
由于个人心理因素有可能影响政治态度,因而模型5充分考察了在这种情况之下的互联网和社会资本对因变量的影响。研究结果显示,城市、民族、年收入、党员、互联网使用、参与文体活动、参与聚会、社会信任、社会公平感、幸福感、阶层认同与因变量政治态度有显著的线性相关关系。其中党员、社会公平感、幸福感、阶层认同的影响方向为负。说明社会公平感越低的人政治态度中的自由意识越强,幸福感越低的人政治态度中的自由意识越强烈,自认从属的阶层越低的人,其政治态度中的自由意识越强烈。根据回归系数,心理因素的加入并没有明显削弱互联网使用以及社会资本对因变量的影响。本文假设3-1得到部分验证。
3.互联网使用、社会资本与民主意识。首先建立一个简单回归模型6,其次建立基准模型2,将代表个体特征的人口统计学变量包括性别、年龄、年收入、地区类型、教育程度、是否党员、宗教信仰、民族纳入模型中。模型6的分析结果显示互联网使用、参与文体活动、社会信任、互惠与民主意识之间存在显著的线性相关关系。其中互联网使用、参与文体活动、互惠对民主意识的影响为正向,而社会信任的影响为负,即社会信任程度越高,民主意识越低,这与对政治态度的分析结果存在差异。模型7为基准模型,在个体特征中男性、年收入、党员、年龄平方、受教育年限影响民主意识,其中年收入、年龄平方的影响为负项。数据结果还显示,年龄对民主意识的影响不属于线性,呈现出倒U型变化趋势,即年龄小的人民主意识弱,随着年龄增长,民主意识增加,但是到一定程度又开始呈下降趋势。
4.表6 互联网使用、社会资本与政治态度的回归模型
变量 |
模型1 简单回归 |
模型2 基准模型 |
模型3 互联网 |
模型4 社会资本 |
模型5 心理因素 |
城市 |
0.036*** |
0.024** |
0.036*** |
0.025** | |
男性 |
0.001 |
0.000 |
-0.003 |
-0.005 | |
汉族 |
0.041*** |
0.039*** |
0.034*** |
0.031*** | |
不信仰宗教 |
0.012 |
0.013 |
0.012 |
0.013 | |
年总收入 |
0.019** |
0.018 |
0.02** |
0.016* | |
党员 |
-0.06*** |
-0.063*** |
-0.061*** |
-0.057*** | |
年龄 |
-0.096*** |
-0.042** |
-0.051** |
0.017 | |
年龄平方 |
0.074*** |
0.033 |
0.04** |
-0.042 | |
受教育年限 |
0.038*** |
0.014 |
0.025 |
0.022 | |
互联网使用 |
0.125*** |
0.077*** |
0.086*** |
0.088*** | |
参与 文体活动 |
0.022** |
0.033*** |
0.026** | ||
参与聚会 |
0.038*** |
0.047*** |
0.04*** | ||
社会信任 |
0.032*** |
0.037*** |
0.056*** | ||
互惠 |
-0.013 |
-0.005 |
0.001 | ||
社会公平感 |
-0.085*** | ||||
幸福感 |
-0.019* | ||||
阶层认同 |
-0.028*** | ||||
从众心理 |
0.007 | ||||
常量 |
-0.219 |
-0.092 |
-0.235*** |
-0.337*** |
-0.102 |
调整后R2 |
0.014 |
0.015 |
0.018 |
0.021 |
0.030 |
F值 |
31.847*** |
20.199*** |
21.417*** |
17.852*** |
19.712*** |
注: *表示P < 0. 05,**表示P < 0. 01,***表示P <0. 001,Not sig表示不显著
模型8中引入互联网使用变量,但研究结果发生了非常大的变化,互联网使用与民主意识关系显著,但是回归系数为负数,这与模型6的分析截然相反。为了深入了解其变化的主要原因,我们进行了多重共线性诊断,但是各变量的方差膨胀因子均小于2。最后通过不断的剔除控制变量检验模型,发现年龄与教育年限两个变量的引入会严重影响互联网使用与民主意识的关系。因而,本文认为互联网使用对民主意识存在显著性的正向影响,但是这种影响需要排除年龄和教育年限因素。即在同一年龄段,或者同一教育水平下,互联网使用频率的增加会导致民主意识的增强。
模型9、模型10、模型11在分析互联网、社会资本、心理因素与民主意识的关系时,我们将年龄和受教育年限两个变量剔除,即是在不控制年龄和教育年限的条件下探讨上述变量之间的关系。模型9分析结果显示在控制城市、男性、党员、民族、宗教信仰、年收入的条件下,互联网使用与民主意识存在显著线性相关,且互联网对民主意识的影响为正向,及互联网使用频率越高,民主意识越强烈。由此,本文假设2-2得到验证。
模型10引入社会资本因素,研究结果显示在控制其它变量条件下,参与文体活动、社会信任、互惠与民主意识之间存在显著的线性相关关系,其中社会信任对民主意识的影响为负向,本文假设3-2得到部分验证。模型11则全面分析了互联网使用、社会资本、心理因素对民主意识的影响。研究结果表明,城市人口的民主意识强于农村人口;男性民主意识强于女性;收入对民主意识的影响为负向;党员民主意识强于非党员;互联网使用频率越高,民主意识越强烈;参与文体活动频率越高,民主意识越低;社会信任对民主意识的影响为负向;互惠程度越高,民主意识越强;幸福感越强,民主意识越强;从众心理正向影响民主意识。
表7 互联网使用、社会资本与民主意识的回归模型
变量 |
模型6 简单回归 |
模型7 基准模型 |
模型8 互联网 |
模型9 互联网 |
模型10 社会资本 |
模型11 心理因素 |
城市 |
-0.010 |
-0.010 |
0.023*** |
0.032*** |
0.031*** | |
男性 |
0.030*** |
0.030*** |
0.043*** |
0.05*** |
0.045*** | |
汉族 |
-0.01 |
-0.001 |
-0.002 |
0.006 |
0.006 | |
不信仰宗教 |
0.005 |
0.005 |
0.011 |
0.009 |
0.009 | |
年总收入 |
-0.057*** |
-0.057*** |
-0.059*** |
-0.051*** |
-0.049*** | |
党员 |
0.039*** |
0.039*** |
0.057*** |
0.058*** |
0.054*** | |
年龄 |
0.014 |
0.014 | ||||
年龄平方 |
-0.041* |
-0.041** | ||||
受教育年限 |
0.116*** |
0.116*** | ||||
互联网使用 |
0.06*** |
-0.037*** |
0.034*** |
0.046*** |
0.039*** | |
参与文体活动 |
0.041*** |
0.049*** |
0.05*** | |||
参与聚会 |
0.008 |
0.013 |
0.016 | |||
社会信任 |
-0.064*** |
-0.065*** |
-0.070*** | |||
互惠 |
0.079*** |
0.078*** |
0.065*** | |||
社会公平感 |
-0.012 | |||||
幸福感 |
0.039*** | |||||
阶层认同 |
-0.006 | |||||
从众心理 |
0.046*** | |||||
常量 |
-0.215*** |
-0.265*** |
-0.145*** |
-0.328*** |
-0.553*** | |
调整后R2 |
0.013 |
0.022 |
0.012 |
0.024 |
0.026 | |
F值 |
30.334*** |
28.890*** |
21.143*** |
25.457*** |
20.123*** |
注: *表示P < 0. 05,**表示P < 0. 01,***表示P <0. 001
五、结论与讨论
本文基于互联网促进社会变革的视角研究互联网使用、社会资本对公民意识的影响。研究过程中将公民意识分为公民的政治态度和民主意识两个部分,通过对CGSS2013数据的实证研究分析互联网、政治态度、民主意识之间的复杂关系。研究发现,互联网使用和社会资本对公民政治态度和民主意识都产生着重要影响。主要结论如下:
(一)群体因素对互联网时代的公民意识产生重要影响
为了了解在互联网传播时代,群体对公民意识是否存在着这种影响,不同群体之间的公民意识是否存在显著性差异,本文首先将性别、民族、教育程度、宗教信仰、年龄、政治面貌、地区类型作为区分群体标准的自变量,均值处理后的民主意识和政治态度作为因变量,分别进行单因素方差分析。方差分析结果显示,群体因素对互联网时代的公民意识具有显著性影响。首先,除性别外,城市群体与农村群体之间,汉族与少数民族之间,有宗教信仰群体和无宗教信仰群体之间,党员群体与非党员群体之间,低收入群体、中等收入群体、高收入群体之间,不同年龄段群体之间,不同教育程度的群体之间的政治态度存在差异,群体因素是影响公民政治态度的一个重要因素。其次,除民族外,其余群体因素对公民民主意识也存在显著性影响。
(二)互联网使用正向影响公民意识,但年龄和教育程度对互联网使用与民主意识之间的关系起较大调节作用
本文通过回归分析研究互联网与政治态度和民主意识之间的关系,研究结果显示互联网使用对政治态度和民主意识作用显著,且呈正向影响。在控制个体因素、社会资本、心理因素多种情况下互联网使用对政治态度的影响显著而正向,同时不会被社会资本、心理因素削弱。但是值得注意的是,互联网使用与民主意识之间的关系会受到年龄和受教育程度两个变量的较强影响,一方面在控制年龄和受教育程度变量的情况下互联网使用对民主意识的影响显著,但呈负向影响,另一方面在将受教育程度纳入模型,不控制年龄的情况下,互联网对民主意识的影响并不显著。研究者重新诊断了变量之间的多重共线性,发现这一变化并不是由回归分析中多重共线的原因所导致的。因而本研究认为在研究互联网使用与民主意识之间的关系时,需要将年龄和受教育程度剔除模型,不将其作为控制变量。即在年龄相同水平、教育程度相同水平的情况下,互联网对民主意识影响显著,且随着公民互联网使用频率增加其民主意识会增强。这一发现也能为该领域的继续研究提供参考。
(三)社会信任、社会参与网络与互惠三个社会资本因素对公民意识存在显著性影响,但是它们对于政治态度和民主意识的影响各有差异
首先互惠变量对政治态度不存在显著性影响,但是对民主意识存在正向影响。其次,参与文体活动因子正向影响政治态度和民主意识,但参与聚会因子与民主意识的关系不存在显著性。再次,社会信任对政治态度的影响为正向,即社会信任程度越高,政治态度观念越强,而社会信任对民主意识却呈现负向影响,即社会信任程度越高,民主意识越弱。作为个体心理特征的心理因素对公民意识存在一定影响,这种影响并不会削弱互联网使用对公民意识的影响,同时各因子对政治态度和民主意识的影响之间具有差异。社会公平感、幸福感、阶层认同对政治态度存在显著性影响,且均为负向,即社会公平感越低,公民政治态度观念越强。而社会公平感对民主意识不存在显著影响,民主意识受到幸福感和从众心理的影响较大,幸福感越强,公民民主意识却强,从众心理越强,民主意识越强。
本文的理论意义在于运用实证研究的方法从传播学研究的角度发现了在互联网时代的中国,互联网使用与社会资本对公民的政治态度和民主意识起正向的显著性影响。本文扩展了对公民意识影响因素的认知,将群体因素纳入了互联网对公民意识影响的过程,同时还考察了社会资本和心理因素在这种相互影响过程中的作用。研究发现,公民意识不仅仅受到互联网使用这一大众传播工具的影响,还受到群体因素的影响。政治态度和民主意识是互联网使用、群体、社会资本、个体特征、心理因素多方变化的结果,其中互联网使用影响贯穿始终。最后,本研究的不足之处是忽略了对互联网使用偏好的具体测量,对公民意识的测量也不全面,回归分析仍然存在着一些遗漏变量偏误的问题。由于数据的限制,本文无法研究互联网使用偏好对公民政治态度、民主意识的影响影响,也无法研究公民意识包含的其它方面,诸如法治观念的测量,这些都是未来可以进一步研究的问题。
作者简介:黄丽娜,贵州民族大学传媒学院副教授
盛兰,贵州师范大学文学院讲师
文章来源:《新闻界》杂志(2017年第7期 63—72页)
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