网络代际沟通环境及特征研究——以B站老年UP主视频下的评论为例
时间：2023-06-15 09:35:20 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
◎李双余
自银发网红出现在各视频平台后，青年群体在老年UP主视频下的留言形成了全新的网络代际沟通现象。老年UP主在视频中的价值输出与年轻人在评论区的留言实现了代际价值观的碰撞与相互影响。在代际沟通缺失成为社会普遍问题的大背景之下，网络代际沟通在某些方面弥补了年轻人现实中对老年人缺失的情感共鸣。不同于现实生活中传统的跨代对话，网络代际沟通形成了别具一格的特征。
《中华人民共和国老年人权益保障法》第二条规定，老年人是指60周岁以上的公民，即我国老年人的年龄起点标准是60周岁。根据《2021银发经济洞察报告》，银发人群网络使用程度正在稳步加深。短视频是银发人群的主要娱乐方式，而在娱乐类应用中，银发人群对于短视频平台同样具有较高黏性。①老年群体在不断地融入媒介生活中，由浏览短视频逐渐发展到如今拍视频成为UP主，并收获百万粉丝。银发网红以别样的圈层气质不断颠覆人们的刻板印象，吸引了大批年轻粉丝。
哔哩哔哩弹幕视频网（以下简称“B站”）是国内第一家设立弹幕视频的网站，至今涵盖番剧、娱乐、体育等27个内容分类。自2009年创建以来，年轻用户在B站有很高的黏性和忠诚度。自2020年5月起，B站先后试图通过《后浪》《喜相逢》等作品走出单一的年龄覆盖层次和辐射范围，破壁融合追求更大的影响力和聚焦热度。其中，《喜相逢》以故事化的方式宣扬老年UP主“活到老，学到老”的理念。至此，老年人从短视频平台幕后逐渐走向台前，从旁观者到发布者，一定程度上打破了原有网络人群形成的圈子壁垒。而B站作为短视频平台之一，架起青年一代和老年一代之间的新桥梁，为网络时代的代际对话提供了全新的环境与场景。
目前，学界从老年群体短视频“使用潮”兴起的原因到银发网红视频的传播特点都做了详细的探究。从网络视频视角出发，不乏探究年轻人与老年人之间关系的文章，但大多数集中在家庭内年轻人对老年人数字反哺现象的讨论上。总体而言，既有相关研究大多单独从银发网红或家庭内部代际沟通方面展开，而鲜有融合老年视频使用者和青年群体二者的综合角度。本文以B站老年UP主视频下的评论区文本为研究材料，通过对其评论内容的情感极性判断、文本挖掘和主题分析，探究网络上年轻人与老年UP主之间代际沟通的态势，并从中窥探代际沟通在网络环境中的具体表现特征。
本研究利用Snow NLP情感分析模型，将老年UP主视频下的评论文本的情绪可视化，分析视频下评论数据的整体情感倾向，判断青年受众对老年UP主视频的情感态度。然后，通过LDA主题模型得到评论文本的关键词集合，归纳出老年UP主视频下评论的主题。最后，运用词频统计分析，了解年轻人评论文本内容的特征，描述和预测网络代际沟通的发展趋势。
（一）研究方法
1.Snow NLP情感分析模型
Snow NLP是专为中文设计的自然语言处理类库。利用Snow NLP对中文文本进行处理后，可帮助分析出文本情感，极大降低了文本情感处理难度。本研究通过Snow NLP将评论内容作为训练文本，进行多次深度学习后，读取每一条评论并依次为每条评论文本的情感倾向赋值。最终，每条评论生成一个0～1之间的值。数值越大，说明评论情感极性越积极；
数值越小，说明评论情感极性越消极。
基于最终计算出的情感极性分值，本文判定0～0.3为消极情绪，0.3～0.7为中性情绪，0.7～1为积极情绪。此外，研究者将消极情绪和积极情绪以0.1为一段对其分段，即0～0.1为高度消极情绪，0.1～0.2为中度消极情绪，0.2～0.3为一般消极情绪，0.7～0.8为一般积极情绪，0.8～0.9为中度积极情绪，0.9～1为高度积极情绪。
2.LDA主题模型
LDA主题模型（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分布模型）是通过机器学习方式挖掘文本中隐含语义信息的模型。根据期望生成的主题数，该模型可以在大量非结构化文档集合中归纳出不同的主题组合。LDA主题模型有助于研究者有效挖掘海量文本，统计文本数据中的主题分布。
3.词频分析法
词频分析法是指通过文本内容中出现的关键词或主题词出现的频次高低，确认研究热点和发展动向的研究方法。在新闻传播学研究中，学者们常运用词频分析法对挖掘到的文本数据进行网络舆情研究。
（二）案例选取及样本规模
根据《2021中国网络视听发展研究报告》②中用户上传短视频的内容分类，并结合B站对内容频道的划分，本文将研究内容定位于“美食”“生活”“游戏”“影视”“音乐”“数码”6个频道。为了判别UP主的年龄，研究者对各位老年UP主网络公开的年龄信息、视频标题及简介和视频内容反复进行观阅。在参考B站微信官方平台发布的文章《B站老年UP主的快乐生活》③和《B站的爷爷奶奶UP主，有点东西》④的基础上，选取了出现频率较高并具有代表性的8位60岁以上的UP主，并选择他们最具频道代表性作品中播放量最高的视频作为样本案例（见表1）。
表1 8位UP主的典型视频案例（数据截至2021年11月29日）
在样本规模方面，本文通过Python工具共收集了这8条视频下47613条评论，累计2772984字。在此说明，数据采集时间为2021年11月27日至29日，在忽略采集过程中平台和信息的动态变化的前提下，本研究范围内的文本数据均为静态样本。
（一）SnowNLP情感倾向性得分分段统计
基于前文对情感极性分值的分段可知，在47613条评论中，大部分评论处在积极情绪分层，积极情绪词条频次约为消极情绪的6倍，频次占比为64.01%。在消极情绪分段中，消极情绪偏高的词条约为2071条，频次占比最高约为4.35%。老年UP主视频下的评论留言整体上呈现出一种欢迎与鼓励的氛围（具体数据详见表2）。
表2 情感分析数据表
（二）LDA主题模型构建结果
本研究在对数据进行预处理后，在Python环境中编写语言程序运行LDA主题模型。经多次模型训练和调试后，本研究将本文主题数目确定为4组，主题下关键词数量为10个。计算结果见表3。结合关键词和原评论内容，本文将主题分别描述为“祝福与鼓励”“回忆与共情”“表情符号”和“积极情感表达”。
表3 主题模型及关键词分布
（三）词频统计分析
经过数据预处理后，本文对样本中的关键词进行词频统计分析，经统计共得到有效词汇20325个。按照词语出现频率高低，此处选取前30个高频词予以呈现（见表4）。由表格中评论文本出现频率排名前30的词汇可以看出，“爷爷”“奶奶”以绝对优势频率出现，直接表明视频主角“老年UP主”。另外，[打call]、[doge]、[星星眼]等表情符号名列前茅，体现了年轻人对emoji网络表情符号语言的使用。同时，“欢迎”“喜欢”“加油”“谢谢”等关键词的高频出现表现出年轻人对老年UP主的支持和喜爱，“身体健康”“寿比南山”“福如东海”等关键词表达了年轻人对老年UP主的祝福，“我们”“孙子”“小时候”等分词是老年UP主和青年群体的别样情感连接和身份认同。
表4 词频统计表
经过以上对老年UP主视频下评论内容的文本分析，一方面运用Snow NLP情感模型分析结果，可以从宏观角度把握青年群体对老年UP主的情感态度；
另一方面，可以通过LDA主题模型构建结果和词频统计分析，从微观角度进一步明确网络环境中代际沟通的具体特征。
（一）代际沟通环境呈积极态势
根据评论区64.01%的积极情感评论内容，总体上，青年群体对于老年UP主的情感态度呈现出强积极性。这是年轻人中的普遍情感需求以及文化心理投射的结果。
其一，一部分老年UP主积极采用年轻化语态与活泼的表达方式呈现自我，主动拥抱和融入青年文化，有助于网络代际壁垒消解。“演员董祁明”在网络上发布风趣幽默的娱乐表演等个性化内容，不断在视频中融入并创造时下流行用语，引发青年群体关注与热议。
其二，银发网红作为当下理想化老年形象缺失现状的应对方案，成为不少年轻人自身的心理投射。⑤“骨灰级游戏玩家_杨老头”凭借游戏通关攻略等系列视频塑造了自身热爱游戏、“老有所乐”的老年形象，极大程度上融入“网络游戏”这一青年亚文化圈层，因此受到了大批年轻粉丝的热爱。
其三，中国传统思想一向对老年人持正面的看法。他们认为老年人经过长期的历练，应该是最有人生智慧和道德修养的一群人，也是最值得尊敬的人。⑥“敏慈不老”就是这类老年UP主的典型代表。在其发布的视频内容中，她总是亲切和蔼地与网友们分享人生经验，设身处地地对年轻人的生活进行潜移默化的指引，收获了无数青年粉丝的支持和欢迎。
（二）情感传播引发回忆与共情
基于评论区内容主题模型构建结果，主题2表明老年UP主引发了不少青年粉丝的回忆与共情。
首先，青年群体的过往记忆被老年UP主视频内容唤醒，年轻人的情感在视频中得到寄托。许多网友在老年UP主视频下的留言区中评论表示，UP主使其联想到了自己的老年亲人。“爷爷”“奶奶”等评论中的高频词不仅出现在对老年UP主的欢迎与祝福中，也频繁出现在年轻人对自己爷爷奶奶表达思念的文字中。这说明，通过观看老年UP主的视频，不少年轻人被触发了共情心理，构成强烈的情感认同，从而对老年UP主产生情感寄托。例如，老年UP主“农乡大爷酱”以制作的美食作为共同的情感体验，唤醒了大量青年粉丝对自己亲人的思念和回忆。
其次，老年UP主向上的人生态度对青年粉丝产生激励作用。美国社会学家兰德尔·柯林斯提出的互动仪式链理论，在今天也常常被用于解释网络中的各种互动。兰德尔·柯林斯认为，人们分享共同的情绪或体验是互动仪式初始条件之一。老年人不断学习新技能、新知识的行为呼唤了与年轻人相同的积极情绪。在“乙未爷爷”的音乐演奏视频的评论区中，不少青年网友表达出“学习永远不晚”的倾向。“自己”这一高频词也再度说明了青年网友对自己学习和工作的发展规划与美好愿景。在网络代际交往中，老年UP主和青年粉丝之间承载的不仅是简单的符号沟通，更是一种新的情感共同体的构建。
（三）表情符号助力代际沟通
在主题模型构建结果中，表情符号占据了评论内容的主题之一，说明了表情符号是网络环境中代际沟通不可或缺的一部分。但从年轻人表情符号使用习惯这一角度来看，网络代际沟通中年轻人对表情符号的使用也产生了相应变化。
一方面，表情符号助力网络代际环境中的情感沟通，是年轻人交流时的文化表征之一。网络表情符号包含着丰富的内涵，而在与老年UP主互动沟通时，这种具有年轻气息的话语形式依然存在。涂尔干、帕森斯、韦伯等社会学家都曾在其社会学理论中或隐或显地谈及促使社会结合的因素，情感成为古典社会学理论涉及的一个重要概念。年轻人通过运用表情符号，以更加具象和立体的方式直接向老年UP主表达情感信息。相比于文字符号，表情符号直接刺激视觉中心，可以超越语言限制表达丰富的情感，成为网络环境中代际沟通的情感补偿，对网络代际沟通起着积极作用。
另一方面，表情符号使用习惯让步于代际沟通。根据美国学者蒂奇诺等人的“知沟”假说，信息社会的基本矛盾是“信息富有者”和“信息贫穷者”之间的两极化问题。而在网络代际沟通中，作为“信息富有者”的年轻人和作为“信息贫穷者”的老年UP主需对表情符号的意义阐释达成共识，才能避免“知沟”的产生，达到良好的跨代对话效果。而高频出现的[打call]、[星星眼]、[爱心]、[微笑]等表情符号均能直观表达出正面的情绪。这说明，年轻人刻意避免使用易产生解码失误的表情符号，为良好的网络代际沟通创造了条件。
（四）消极评论同质化程度较高
研究结果显示，老年UP主的评论区中消极情绪评论占比低，且内容同质化程度高。负面关键词主要是“财富”和“密码”，分别呈现918次和934次。另外，占比少数的负面评论中还存在大量相同的文字内容，不同用户发表的复刻版评论内容的情况比比皆是。网络水军是消极评论同质化现象形成的原因之一。部分网红会雇佣水军对与其存在竞争关系的UP主的视频发表负面评论，动摇那些还没看过视频的用户的观看意向。这种不良现象不但严重影响了行业生态，还在一定程度上对网络代际沟通产生了负面影响，应当严厉打击与制止。
总体来说，数字媒体时代，各类新媒体平台不断促进代际对话和交流方式的转变。老年人是社会中的一个群体，同时与其他群体是命运共同体。积极拥抱老年人在数字时代发出的话语符号是当前良好的实践，在流动液化的过程中促进代际间年龄代沟和数字鸿沟的消融是各个群体要持续进行的变革。
注释：
①2021银发经济洞察报告[EB/OL].Quest Mobile,2021-12-07.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1718477478204337257&wfr=spider&for=pc.
②2021中国网络视听发展研究报告[EB/OL].中国网络视听节目服务协会,2021-06-05.https://www.cnsa.cn/attach/0/2112271351275360.pdf.
③粤利粤.B站老年UP主的快乐生活[EB/OL].哔哩哔哩,2021-01-06.https://mp.weixin.qq.com/s/38Hpo2KEJqaSV9sFFdg6MA.
④过节的.B站的爷爷奶奶UP主，有点东西[EB/OL].哔哩哔哩,2021-10-14.https://mp.weixin.qq.com/s/ftPjZ_Y9F19PLu5m3ZYbJA.
⑤吴炜华,姜俣.银发网红的网络实践与主体追寻——基于视频社交场景中的“老年UP主”族群研究[J].新闻与写作,2021(03):14-21.
⑥冯涛,顾明栋.莫道桑榆晚，人间重晚情——中西思想和文学中的老年主体性建构[J].学术研究,2019(09):166-176+178.
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