事實上,反對公平原則似乎已成兩黨共識,即便歐巴馬也不支援恢復這一原則。公衆意見則偏向於對廣播電視繼續實施公平原則。2008年8月對1000名選民進行的電話調查中,47%的被調查者支援政府要求廣播公司對自由派和保守派評論給予同樣時間,39%反對。另一方面,只有31%支援要求網站和部落格爲反對意見提供政治評論,57%反對。(注7)因此,對於網路這一當代新興媒體,多數美國公衆反對適用公平原則。
四、公平消失之後的困惑
該原則也無法適用。面對每天海量的部落格、朋友圈和羣聊天,政府機構如何實施公平原則呢?要求羣主不僅邀請左派、而且邀請右派?羣裏發一條右派言論,也要求「配套」一條右派言論?某些嚴肅的時政羣當然可以自己實踐公平原則,但要求政府強制實施顯然是荒誕和無法實現的。適用公平原則的前提條件也完全不存在。社群媒體時代,資訊不是不夠多元,而是過於多元,以至於網民們不知什麼可信、什麼不可信。今天確確實實達到了想聽什麼就聽什麼的境界,政府不需要管也無法管。
但弔詭的是,在資訊高度多元化的今天,懷特大法官所闡述的公平規則的目的並沒有實現,那就是透過平衡討論,造就一個「知情公衆」。相反,社會媒體時代卻完美做實了他的擔憂:如果只有觀點一致的人發表意見,公衆對有爭議的問題就很難進行公平而非偏袒的討論來形成自己的獨立見解。在這個年代,你確實可以想聽什麼就聽什麼,問題是你不會去傾聽那些讓你不舒服的觀點或正視「不方便」的事實;相反,你會「選擇性失明」,避免和不同意見的人接觸。衆所周知,高度個性化的社群媒體產生了一個個的「資訊繭房」,三觀一致的羣友在裏面「抱團取暖」。不僅價值觀相近的「朋友」扎堆在同一個圈或羣裏,而且爲了繼續呆在自我「正確」的繭房裏,甚至不在乎事實真相,從而讓三觀不同的人生活在一個個沒有交集、沒有對話乃至相互鄙視的「平行世界」。這種社會樣態不但不可能形成共識,而且生活在「平行世界」的人們會越走越遠、越來越極端、越來越分裂。
研究社群媒體樣態的學者總結出一個「道德基礎理論」,用以解釋社群媒體對社會共識的割裂。(注8)簡言之,「道德基礎理論」認爲志同道合、三觀相近的人扎堆在羣裏,容易產生相互鼓勵、相互激化的正反饋效應,結果在沒有反方制衡的情況下變得越來越激進。譬如相信大選舞弊陰謀論的人羣集在facebook和「瞎扯」(Gab)等社群平台的「停止偷票」#StoptheSteal羣下,越說越離譜、越說越激動、越說越像那麼回事。這類「烏合之衆」現象本身並不新鮮,但社群媒體卻使之極大便利化。羣是一個羣主行使自由裁量邀請或篩選羣友的半公開空間,一般會限於邀請三觀相近的人進羣,以避免不同意見爭論引起的不快。羣裏提供的資訊和觀點都大同小異,羣友的相互肯定進一步提升了個人的道德自信,堅定了自己道德正確、真理在握的信心。羣裏對不同信仰或觀點的攻擊即便是基於錯誤資訊,也不會得到及時糾正。相反,一致攻擊會進一步加深自己對其它族羣、信仰或觀點的惡感。事實上,羣裏的族羣和宗教仇恨言論不僅會加深社會偏見,有時甚至會產生物理暴力。調查發現,線上的仇恨言論未必直接導致個案,卻會影響線下犯罪的頻率。(注9)
社群媒體造成的社會分裂會直接影響政治生態乃至選舉結果。在政黨極化的大環境下,美國民主、共和兩黨都會動員各自的基本盤而非中間選民,但共和黨在這方面優勢明顯。近年來,美國社群媒體明顯趨向右傾保守,對川普的支援遠高於對民主黨的支援。這部分歸功於2021年「一•六事件」之後,川普及其支持者因發表煽動暴亂的言論而被推特等社群平台封號,於是轉而發展自己的社群媒體,譬如川普自己的Truth Social。(注10)相比之下,自由派則沒有專屬自己的社群媒體。這一短板在馬斯克收購推特並改名X之後尤其明顯,馬斯克的個人助選對川普勝選也功不可沒。右翼會激發族羣保守主義資源,而他們的投票率本來就更高——如前文「族羣態度及其政治影響」所述,族羣態度偏保守的共和黨更傾向於出來投票。民主黨也會這麼做,但顯然力不從心。(注11)譬如在Facebook上,川普在選舉日發佈的一條最受歡迎的貼文呼籲選民堅持排隊並投票。該帖獲得了近16萬次點贊,並被分享超過1.5萬次。相比之下,哈里斯最受歡迎的Facebook貼文僅獲得1.8萬次點贊,並被分享了1500次。(注12)
在某種意義上,社群媒體徹底拋棄了公平原則,實現了廣播電視在公平原則約束下實現不了的效果,那就是右翼言論氾濫。林堡就是川普的先聲,那個年代的地方小電臺已升格爲各種播客、抖音、粉絲羣。和小電臺時代一樣,社群媒體上的左右力量是不成比例的。右翼的聲音明顯佔據主導,其中不乏陰謀論和攻擊性言論,並有大量擁躉。我不知道這是因爲許多美國人對目前生活不滿意而一時產生的憤激情緒,還是因爲內在的「人性惡」——種族歧視、宗教仇恨或排外言論或許天然更具有戰鬥力和吸引力,尤其對於受教育程度較低的人羣。文明和包容的言論則似乎顯得有氣無力、不夠自信,因而吸引不了太多聽衆。如果主導原因是人性的內在缺陷,自由放任的社群媒體所帶來的很可能不是思想解放,而是難以打破的資訊繭房和不可彌合的社會分裂。
在不可能透過政府實施公平原則的言論生態下,如何實現平衡、寬容和多元性?如何打破「資訊繭房」,讓不同意見理性交集並對話?如何讓選民接觸不同資訊之後,形成負責任的價值觀和是非判斷?這是社群媒體帶給人類的時代挑戰,也是對人的理性判斷能力以及民主可行性的考驗。
註釋:
注1:Mattia Retta and John Benjamins, A pragmatic and discourse analysis of hate words on social media, Internet Pragmatics, 6 (2), 197-218 (2023). https://doi.org/10.1075/ip.00096.ret.
注2:United States Supreme Court, in Red Lion Broadcasting Co. v. FCC, 395 U.S. 367 (1969).
注3:Miami Herald Publishing Co. v. Tornillo, 418 U.S. 241 (1974).
注4:FCC v. League of Women Voters of California, 468 U.S. 364 (1984).
注5:Thomas W. Hazlett, The Fairness Doctrine and the First Amendment, The Public Interest, Summer 1989, p. 105.
注6:Adam Thierer, Why the Fairness Doctrine Is Anything But Fair, 29 October 1993, https://www.heritage.org/government-regulation/report/why-the-fairness-doctrine-anything-fair.
注7:Victor Pickard, America』s Battle for Media Democracy: The Triumph of Corporate Libertarianism and the Future of Media Reform, Cambridge University Press (2014); Thomas E. Patterson, We the People: An Introduction to American Government (10th ed.), McGraw-Hill (2013): 336.
注8:Hate speech on social media is fueled by users』 shared moral concerns, USC study shows, December 16, 2021, https://today.usc.edu/hate-speech-on-social-media-is-fueled-by-users-shared-moral-concerns-usc-study-shows/.
注9:Matthew L Williams, Pete Burnap, Amir Javed, Han Liu, Sefa Ozalp, Hate in the Machine: Anti-Black and Anti-Muslim Social Media Posts as Predictors of Offline Racially and Religiously Aggravated Crime, The British Journal of Criminology, 60 (1), 93-117 (2020), https://doi.org/10.1093/bjc/azz049.
注10:同上。
注11:Carlos Algara and Isaac Hale, Race, Partisanship, and Democratic Politics: The Role of Racial Attitudes in Motivating White Americans』 Electoral Participation, Journal of Race, Ethnicity and Politics 8(3): 301-323 (2023), doi:10.1017/rep.2023.16.
注12:Sheera Frenkel, Liberals Are Left Out in the Cold as Social Media Veers Right, November 17, 2024, https://www.nytimes.com/2024/11/17/technology/election-right-wing-social-media.html.
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