【编译】舆论博弈中的标签劫持：注意力、叙事和社交机器人

作者：赵蓓（天津大学）、任吴炯（北京师范大学）、何苑（河北大学）和张洪忠（北京师范大学）

编译：赵修齐

编校：朱泓宇

原文载于：Information, Communication & Society，2025年，在线首发。

在社交媒体时代，标签（hashtag）既用于信息分享，也成为政治声明、社会运动和娱乐传播的核心工具。标签并非总能凝聚共识，也可能演化为对立观点相互争夺的舆论战场。“标签劫持”（hashtag hijacking）作为一种新兴的舆论操纵策略，指的是通过抢占原始标签的话语空间，在其中植入对立或无关内容，进而破坏原有叙事，影响公众认知。本研究以俄乌冲突初期的“”标签为例，系统分析了标签劫持中的注意力动态、叙事策略，以及社交机器人的作用。

标签劫持是支持者与劫持者之间的竞争，双方运用不同的叙事策略。然而，竞争的动态和影响机制仍不清楚。本研究引入博弈论中的“零和博弈”（zero-sum game）与“变和博弈”（variable-sum game）概念作为理论框架，前者认为一方的收益必然导致另一方的损失，后者则允许双方存在共同收益或损失。本研究也注意到社交机器人（social bots）在标签劫持中的作用。社交机器人是算法生成的自动化账户，可以模仿人类行为并在社交媒体上与用户互动，常通过放大特定信息、传播虚假信息等策略来操纵舆论。

据此，本研究提出以下问题：

研究问题一：对“”的标签劫持是如何演变的？此过程遵循零和还是变和逻辑？

研究问题二：“”的劫持者和支持者采用了哪些叙事策略？

研究问题三：社交机器人是否在标签劫持中扮演了关键角色？效果如何？

研究者收集了2022年2月至3月期间推特平台上带有“”的326701条英语推文，并且使用了以下四种研究方法：首先，采用GPT-3.5模型进行零样本提示分类，将推文划分为“被劫持”（支持乌克兰）、“未被劫持”（支持普京或俄罗斯）、“无关”和“不确定”四类，识别出21.91%的被劫持推文和77.94%的未被劫持推文，并通过人工编码验证了GPT-3.5模型的可靠性。其次，使用Botometer v4工具识别社交机器人，发现机器人在被劫持和未被劫持推文中均较为活跃，占比24-28%。再次，通过向量自回归（VAR）和脉冲响应函数（IRF）分析推文及互动（点赞、转发、评论）的动态关系，并使用格兰杰因果检验探究机器人对人类行为的影响。最后，构建被劫持与未被劫持推文的标签共现网络，识别核心叙事主题与内容社区结构。

就研究发现而言，首先，标签劫持的“注意力动态”（attention dynamics）并不是完全的零和博弈，而是零和与变和的混合。在推文层面，未被劫持推文的增长在短期内可能促进被劫持推文的传播（变和），但被劫持推文对未被劫持推文则表现出显著的抑制作用（零和）。这表明，标签劫持会破坏原始叙事的传播。在互动层面，两者关系呈现交替的竞争与合作。例如，未被劫持的互动的增加可能在短期内刺激或抑制被劫持的互动，反之亦然。这反映出，对用户注意力资源的争夺虽以零和博弈为主，但在特定条件下也可产生协同效应。

其次，策略方面，通过标签共现网络分析，研究揭示了劫持者和支持者使用的三种核心叙事策略：一，对抗。构建“我们vs他们”的二元对立，以强化自身立场并削弱对方合法性。例如，双方分别使用“”和“l”，将领导人置于道德对立面。

二，关联。将议题与更广泛的政治、社会或文化话题相连接，以扩大可见度。例如，劫持者将“”与“体育”（）、“流行文化”（）甚至“加密货币”（）关联，以触达更广泛受众。

三，污名化。通过负面标签破坏对方形象。例如，劫持者使用“”和“”，而支持者则使用“”和“”反击。

再次，在社交机器人的非对称作用方面，研究发现，在被劫持的语境中，机器人行为先于人类活动，表明机器人是话题的发起者和放大器；在未被劫持的语境中，机器人则跟随人类行为，更多扮演响应角色。此外，不同阵营的机器人之间存在竞争关系。这些发现表明，社交机器人不仅仅是被动的工具，某些情况下也是主动的行动者，已经成为数字信息战的一部分。

概括地看，本研究揭示了标签劫持作为一种现代信息战策略的复杂性，其中混合了零和与变和逻辑，叙事策略涵盖对抗、关联与污名化。社交机器人则通过非对称参与进一步扭曲舆论场。对于社交媒体平台而言，需要提升对标签劫持和机器人的检测能力；对政策制定者而言，应鼓励平台建立针对标签劫持和社交机器人的监督机制；对公众而言，需要提高数字素养和批判性思维以抵抗信息操纵。

本研究的局限在于，仅分析了推文的时间关系和标签网络，未充分考虑其他因素；在标签分类时可能忽略了温和的反对内容；还有其他未挖掘的叙事策略需进一步探索。未来研究可结合深度学习与跨平台数据，进一步揭示生成式人工智能对政治活动的影响。

总之，标签劫持已成为数字时代舆论博弈的重要手段。理解其机制与策略，对于维护健康的舆论环境具有重要现实意义。

论文来源：Zhao, B., Ren, W., He, Y., & Zhang, H. (2025). Demystifying hashtag hijacking in the public opinion game: attention, narratives, and social bots. Information, Communication & Society, 1–23. https://doi.org/10.1080/1369118X.2025.2531130