随着互联网的普及和发展，网络舆情已经成为重要的一种舆情表达方式。习总书记在十九大报告中提出，坚定文化自信，推动社会主义文化繁荣兴盛。要求高度重视传播手段建设和创新，提高新闻舆论传播力、引导力、影响力、公信力。加强互联网内容建设，建立网络综合治理体系，营造清朗的网络空间。我国关于网络舆情的研究来看，大体经历了四个阶段：第一阶段：初始阶段(20世纪八十年代至九十年代)。主要探讨网络舆论会对人们生活各方面产生哪些影响?大众传播方式会发生哪些改变?第二阶段：网络舆情成为政治学和传播学的特定研究对象。第三阶段：社会性公共事件传播成为公众生活和学术研究的重心阶段。第四阶段：网络舆论在政府的适当监管下逐渐向成熟转变的稳定发展阶段。目前，我们正处于第四阶段，现阶段大学生是网络利用率极高的群体，大学生几乎离不开网络，而几乎所有高校群体性事件的发生发展也都离不开网络的传播。为什么有的大学生能理性对待网络舆情，有的大学生却可以在不确定网络信息真实性的情况下传播相关言论，这与大学生不同的人格特质是否有关系，是本研究想要探讨的主题。
一、研究工具
1.自编的《大学生网络舆情问卷》。共34个项目，问卷采用五级评分。问卷可以抽取出三个因子，累计解释方差变异量的84.036%。三个维度分别为：网络信息关注、网络信息传播和网络信息真实度验证，网络舆情总分为三个维度之和。三个维度的内部一致性系数范围是0.964-0.980，分半信度范围为0.953-0.961。三个分问卷与总问卷的相关值在0.906-0.951之间。2.大五人格问卷(简版)。问卷由Morrison在1996年翻译成中文，并进行修订。问卷共有5个维度，60个项目。5个维度分别为神经质、外倾性、开放性、宜人性、自觉性。问卷采用五级评分。
二、研究对象
随机选取某高职院校的学生为研究对象，被试共有750人，将信息不全、测谎题未通过的数据删除，共获得有效问卷659份。其中男性112人，占17%;女性547人，占83%。18岁的150人，占22.8%;19岁的255人，占38.7%;20岁的193人，占29.3%，21岁、22岁、23岁的分别有47人、10人和4人，共占9.2%。家庭地址为城市的144人，占21.9%;农村的319人，占29.7%;县城的196人，占29.7%。
三、数据统计
采用spss23.0和Amos21.0进行数据统计。
四、大学生人格特质与网络舆情的关系研究
(一)人格各维度高低分组在网络舆情上的差异分析
将被试在人格五维度上的得分划分为高低分组(平均值加一个标准差以上为高分组，平均值减一个标准差以下为低分组)。被试神经质得分平均值为34.59，标准差为6.48。对神经质高低分组的网络舆情进行差异分析。结果显示，仅在网络信息关注维度存在显著差异(df=168.58，P=0.032)，在网络信息传播(df=175.37，P=0.657)和网络信息真实度验证(df=175.62，P=0.556)以及网络舆情总分(df=165.99，P=0.171)上，神经质高低分组不存在显著差异。被试外倾性得分平均值为37.56，标准差为4.82。对外倾性高低分组的网络舆情进行差异分析。结果显示，在网络信息关注、网络信息传播、网络信息真实度验证和网络舆情总分四个方面，外倾性高低分组都存在显著差异，自由度和P值分别如下：网络信息关注(df=182.02P=0.000)、网络信息传播(df=191P=0.000)、网络信息真实度验证(df=190.40P=0.000)、网络舆情总分(df=186.12P=0.000)。被试开放性得分平均值为37.52，标准差为3.78。对开放性高低分组的网络舆情进行差异分析。结果显示，仅在网络信息关注维度，高低分组存在显著差异(df=120.49，P=0.007)，在网络信息传播(df=120.79，P=0.645)和网络信息真实度验证(df=123.56，P=0.475)以及网络舆情总分(df=113.79，P=0.092)上，开放性高低分组不存在显著差异。被试在宜人性上得分平均值为40.90，标准差为5.71。对宜人性高低分组的网络舆情进行差异分析。结果显示，在网络信息关注、网络信息传播、网络信息真实度验证和网络舆情总分这四个方面，宜人性高低分组都存在显著差异，自由度和P值分别如下：网络信息关注(df=202P=0.000)、网络信息传播(df=202P=0.014)、网络信息真实度验证(df=202P=0.000)、网络舆情总分(df=202P=0.000)。被试在自觉性上得分平均值为40.85，标准差为5.93。对自觉性高低分组的网络舆情进行差异分析。结果显示，在网络信息关注、网络信息传播、网络信息真实度验证和网络舆情总分这四个方面，自觉性高低分组都存在显著差异，自由度和P值分别如下：网络信息关注(df=162.62P=0.000)、网络信息传播(df=168P=0.000)、网络信息真实度验证(df=143.06P=0.000)、网络舆情总分(df=146.19P=0.000)。
(二)网络舆情与人格各维度关系的线性回归分析
将网络信息关注、网络信息传播、网络信息真实度验证和网络舆情总分分别作为因变量，将人格五维度为自变量，研究网络舆情与人格各维度的关系，建立了四个回归方程。首先将网络舆情总分作为因变量，人格五维度作为自变量，进行线性回归分析。R2=0.355，表示网络舆情总分有35.5%受人格的影响，ANOVA表格中显著性P值为0.000，表示回归方程有意义。进一步分析数据，神经质(P=0.012)、外倾性(P=0.000)、宜人性(P=0.000)、自觉性(P=0.000)可以显著预测网络舆情总分，而开放性(P=0.582)则无法显著预测网络舆情总分，固不进入回归分析方程。回归方程为网络舆情总分=-5.104+0.474*神经质+1.765*外倾性-1.760*宜人性+2.488*自觉性。将网络信息关注作为因变量，人格五维度作为自变量，进行线性回归分析。R2=0.340，表示网络信息关注有34%受人格的影响，ANOVA表格中显著性P值为0.000，表示回归方程有意义。进一步分析数据，神经质(P=0.036)、外倾性(P=0.000)、宜人性(P=0.000)、自觉性(P=0.000)可以显著预测网络信息关注，而开放性(P=0.120)则无法显著预测网络信息关注，固不进入回归分析方程。回归方程为网络信息关注=10.586+0.204*神经质+0.960*外倾性-1.048*宜人性+1.041*自觉性。将网络信息传播作为因变量，人格五维度作为自变量，进行线性回归分析。R2=0.326，表示网络信息传播有32.6%受人格的影响，ANOVA表格中显著性P值为0.000，表示回归方程有意义。进一步分析数据，神经质(P=0.001)、外倾性(P=0.000)、宜人性(P=0.000)、自觉性(P=0.000)可以显著预测网络信息传播，而开放性(P=0.638)则无法显著预测网络信息传播，固不进入回归分析方程。回归方程为网络信息传播=-12.853+0.196*神经质+0.394*外倾性-0.287*宜人性+0.835*自觉性。将网络信息真实度验证作为因变量，人格五维度作为自变量，进行线性回归分析。R2=0.302，表示网络信息真实度验证有30.2%受人格的影响，ANOVA表格中显著性P值为0.000，表示回归方程有意义。进一步分析数据，外倾性(P=0.000)、宜人性(P=0.000)、自觉性(P=0.000)可以显著预测网络信息真实度验证，而神经质(P=0.151)、开放性(P=0.696)无法显著预测网络信息真实度验证，固不进入回归分析方程。回归方程为网络信息真实度验证=-2.838+0.411*外倾性-0.424*宜人性+0.612*自觉性。四次回归分析的VIF值都小于5，表示自变量不存在多重共线性，可以做线性回归分析。
五、结论与分析
人格影响大学生的网络舆情特点，总体来说，大五人格中的开放性对网络舆情没有预测作用，宜人性对网络舆情的各维度有反向预测作用，即具有信任、利他、直率、依从、谦虚、移情等特质的大学生，在面对网络舆情的时候，相对比较节制，这可能与他们更愿意从别人的角度思考问题，且具有利他的特点，所以较少被网络信息引起消极情绪和行为。而外倾性和自觉性可以正向预测网络舆情各维度，即具备热情、活跃、乐观和自律、公正特点的大学生，在网络舆情的表现上相对比较活跃。具有敏感、焦虑等特质(即神经质维度得分较高)的大学生在网络舆情的表现上也是比较活跃的，但是相比于人格的其他几个维度，我们并不能确定神经质维度得分较高的学生是否会验证网络信息的真实度，事实上，很多时候，对信息真实性的不确定，也是引起焦虑、抑郁的原因。所以在日常思政教育工作中，高校教师可以结合学生入学的心理摸排量表，结合不同学生的人格特质，详略得当地进行交流。
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作者：唐玉
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