一、引言

改革开放的30多年以来，中国在经济领域取得巨大成就的同时，社会领域也发生了巨大变化，一个重要表现就是社会成员的利益分化与思想多元化(马立诚，2014)。这一变化与近年来中国的一些现实问题结合在一起，构成了各种社会思潮得以涌现的社会基础。同时，互联网的迅速发展，为各种社会思潮提供了前所未有的表达空间和传播渠道(Esarey and Xiao, 2008，2011；Tong and Lei, 2013；Han，2015；Hyun and Kim, 2015)，并由此产生各种发人深省的政治社会现象。其中，最引人注目的是一大批被称为"左派"的网络人士的涌现与"左派"思想的异军突起。这一现象，是认识中国网络生态极为关键的一个切入点，也是理解中国社会的一个必要环节。遗憾的是，尽管这一现象是人们茶余饭后讨论的热点，也已被诸多(自)媒体所描绘，但目前在学术文献上还缺乏清晰、全面、严谨的实证研究。网络左翼的思想核心是什么？其对各项相关的议题的态度究竟如何？其社群互动结构具备何种特征？"左派"是否是一个统一的整体？对于这一系列问题，目前还没有较好的回答。本文就是要从实证上对这些问题进行探索性研究。

从学术研究角度看，不少研究将互联网看做在线的公共领域(Rauchfleisch and Schäfer，2015)，并考察不同行动者在网络空间中的争论，以及在争论过程中形成的公共舆论、集体行动和思潮社群(Tong and Lei, 2013；Bondes and Schucher, 2014；Gleiss，2015；Han，2015；Huang and Sun, 2016)。同时，互联网的进入门槛低、传播速度快、用户群庞大等特征强化了用户在在线公共领域中的参与度和影响力。社会舆论与社会思潮的生产与传播不再局限于精英用户群，其生产主体已日渐大众化和多元化，互联网用户主动或被动地参与各种公共争论，网民因此成为各种网络舆论和社会思潮的主导性力量(方付建、王国华，2010)。在线公共领域的表达具有选择性、个性化、约束弱等特点，因而加剧了在线争论的碎片化和极端化倾向(Damm，2007；Li，2010)。在信息超负荷的情况下，信息接受者往往倾向于依赖其固有的性情倾向或根据相似群体成员提供的思路来处理信息，这意味着互联网用户可能处于同质性的信息空间(黄荣贵，2010)。碎片化、同质性的在线空间有利于相似话语和观念的聚集，并进而培育了以观念为基础的在线社群。该过程的一个后果是群体观点形成派别，并处于两极或多极的对立状态，比如网络话语中的"乌托邦"和"阴谋论"等(Dimaggio, et al., 2001)。在此背景下，深入考察网络社会思潮及其可能的社会影响，在学术上具有重要的意义。

在与社会思潮有关的各种现象中，"左"与"右"以及两者之间的争论和冲突无疑最引人注目。随着互联网的广泛应用，现实中的"左""右"之争也逐渐渗透到网络空间。一些研究者对此进行了深入研究，并报告了一些有意思的发现。

第一，互联网上存在"左"与"右"的分野。马得勇等对中国网民政治立场的研究发现，网民表现出明显的"左""右"分野，在政治、经济、社会、外交等领域及相关政策上均出现了意见分裂和争论，偏向支持"自由主义"的右派网民在数量上多于"左派"网民；与右派相比，"左派"网民具有明显的威权人格，也持有更强烈的民族主义情感(马得勇、张曙霞，2014；马得勇、王丽娜，2015)。潘和徐轶青(Pan and Xu, 2018)利用一份网络调查的大样本数据，详细描述了保守主义思想与自由主义思想的特征及其相关人群，试图刻画互联网用户的"左倾"或右倾的程度。

第二，互联网上的确存在"左""右"之争。"左""右"两派在社交媒体上的较量是中国互联网研究的一个重要议题。早期的研究认为，随着社交媒体的发展，国家在一定程度上失去了在线空间的主导话语权，微博空间中的国家权威面临挑战，而批判性话语则日渐占据主导性地位，且带有较为明显的自由主义倾向(Tong and Lei, 2013)。新近的研究则揭示了更复杂的图景：网络社会思潮不再被自由主义话语所主导，民族主义话语和支持现有体制并为之辩护的话语也成为重要的在线力量(Han，2015；Cairns and Carlson, 2016)。在网络论战中衍生出自愿发表支持国家和现有体制观点的用户，并自称为"自带干粮的五毛党"(简称"自干五")。对"自干五"群体的网络民族志考察发现，该群体的政治认同是基于民族主义和理性，其中前者使他们区别于"自由主义用户"，而后者使他们区别于其他"左派"(Han，2015)。也有研究指出，"五毛党"主要通过转移注意力、转换主题、在线欢呼等方式，而不是通过理性辩论来引导正能量舆论(King，Pan and Roberts, 2017)。然而，该研究仅是以江西一个地区的数据作为分析的支点，且主要关注政务微博下的评论，其结论的外推性具有一定的局限。总体而言，已有的研究发现在一定程度上印证了如下观点，即，中国互联网空间的意识形态围绕民族主义和文化自由主义两极而逐步分化(Wu，2014)。

这些探索性研究揭示了一些颇有趣味的发现，具有重要的价值。当然，还需要指出的是，这些研究背后隐含着两个共同假设：第一，无论是"左"还是"右"，其背后都存在一套统一的、具有某些核心特征的认识体系，而"左"与"右"这两种认识体系在市场、民主、国家等少数重要的经济政治议题上具有相互冲突的观点；第二，既然无论左翼还是右翼，其思想体系都是统一的，那么左(右)翼内部具有高度的一致性，而"左""右"之间具有高度的差异性。也就是说，"左"与"右"的划线是最为关键的，而左(右)翼内部由于在核心问题上的认知一致性，其差异可以被忽略。上述两个假设的核心出发点是人们的思想认识仅具有单一的维度。或者说，人们在不同议题上的态度与倾向会聚拢在一条核心性的认知连续统上，且分别聚集于该连续统的两端。例如，潘和徐轶青(Pan and Xu, 2018)的研究结论实际上意味着人们在市场和民主两个议题上的态度取向具有某种一致性：自由的经济态度(倾向市场化)与自由的政治态度(倾向民主化)联系在一起，保守的经济态度(质疑市场化)与保守的政治态度(质疑民主化)联系在一起。

关于"左""右"两类社会思潮的单一维度观点尽管为建立学术性的分析框架提供了便利，但忽略了思想观念的复杂性，难以完整、真实地勾勒现实的社会思潮。"左""右"之间被视为分裂和冲突的，而左(右)翼内部则被视为相对像铁板一块的分析思路，的确比较适用于逻辑演绎式的理论发展，但这是一种更接近于研究脉络和文献脉络的思想演绎，而不是根据现实进行的经验归纳。这种模板化的分析框架与经验资料勾连起来时能够得到肯定性的结论，但在方法本质上就是把源于理论关于社会思潮的分析框架强行套入被观察对象的态度与倾向上，而不是从被称为"左派"或"右派"的人的思想倾向本身出发，以经验事实为依据的细致的提炼、归纳与概括。如果强调对微妙复杂的现实的观察的重要性，我们可以发现，在中国互联网的"左""右"思想分野中有两个问题非常值得注意：第一，"左"与"右"并非单维定位的，而是由多维、多主线构造的立体的思想空间；第二，"左"与"右"也并非一个具有高低序列属性的连续统，两类思想内部的差异性亦非常关键，部分情况下内部差异甚至大于"左""右"间的差异，此外，部分左翼思想与部分右翼思想具有一定的共通性，在特定情境下可能互相转化。

上述分析意味着，有关中国互联网社会思潮的研究不仅需要考察"左""右"分野，而且还需要探索左(右)翼内部分野，只有这样，才能真正深刻理解中国互联网上的社会思潮。基于上述认识，本文试图从多维、立体的视角出发，聚焦网络左翼这一特定的思潮范畴，以探讨其内部的思想界限与人群分化。需要特别说明的是，本研究所针对的对象并非西方思想意义上的左翼，也不是特定文献中所指的左翼，而是在中国网络上被认为是"左"且其自身也认为是"左"的那些人群。具体而言，本文将通过个案观察与大数据分析来勾勒目前中国网络上被称为"左"的思潮所具有的关键内核，"左"的思潮内部所存在的分野，以及对应的网络人群的互动与冲突。

"左"与"右"的定义，在不同历史与社会语境中具有不同的含义，在极端情况下，同一概念所指称的实质思想可能完全相反。在西方传统的政治谱系中，"左"与"右"的差异体现在个人权利与国家权力、自由市场与政府干预等维度。"左派"往往较为激进，主张国家干预和通过"大政府"来推进社会平等和福利；右派则相对保守，认同传统社会价值，支持自由市场，反对政府干预和高福利(博比奥，2012；马得勇、王丽娜，2015)。在中国，"左"与"右"具有与西方完全不同的含义。例如，中国早年的思潮争论多以"新左派"与"自由主义"的对立为代表，前者提倡谨慎判断市场机制，批判"经济决定论"，后者则呼吁政治体制改革，反对权力与市场机制并存(朱学勤，2003)。大体上，当代中国的"左派"倾向于强调民族主义与国家利益，支持公有制及国家干预市场；"右派"则倾向于支持民主、自由和个人权利，肯定自由市场的重要性(陈炎，2004；张峰，2015)。由此可见，中国语境中的左翼思想与西方语境中的左翼思想完全是两回事。而且，笔者认为，互联网上的左翼思想可能比研究者对左翼思想的认识要复杂得多。因此，我们需要从经验事实本身出发，对网络左翼的核心特征进行系统的梳理与归纳。

此外，从关于中国互联网的经验观察来看，"左""右"之争中诸种议题的观点交错和众多派系的纵横捭阖让人头晕目眩，扑朔迷离。从观点看，不同思想的界限极不清晰；从人群看，阵营极为混乱。其中原因在于中国网络上的左翼与右翼之分并非单向度、直线式的，在左翼与右翼之间以及左(右)翼内部都呈现非常错综复杂的谱系关系。无论是左翼还是右翼，其内部的思想观点与人群聚集都并非铁板一块，而左翼与右翼之间，其思想也并非完全水火不容。这样，左翼内部存在哪几种不同的思想类型，这些不同类型在哪些议题上具有一致意见，在哪些议题上具有不同意见，以及这些不同类型所对应的网络人群之间的互动关系如何演变，这一系列的问题都值得我们深入探讨。

二、研究途径与方法

为了回答上述问题，本文将采取以归纳为主的研究途径，通过对经验现象的观察来提炼思潮的核心特征和思潮内部的分野。选择该途径主要是基于如下考虑：现有文献绝大多数采取"左—右翼连续统"的分析视野，如果采取基于演绎为主的研究途径，将容易陷入类似的分析思路，无法很好回答本文所提出的问题。在研究设计上，本文利用数据开放程度相对较高和思想与观点表达较为丰富的新浪微博平台，使用个案观察加大数据文本分析的混合方法对左翼用户进行研究。在这一研究设计中，个案观察是归纳分析的基础与前导。新浪微博的开放性与用户自由表达的特点有助于观察者切入用户自身的视角，部分克服学术研究所描绘的世界与"当事人"的世界之间的隔膜，并由此探寻不同左翼用户所表达的思想与态度的共性与特殊性，为类型学的建构提供经验基础，同时为后期的大数据文本分析提供引导。大数据分析则在一个更大的范围对个案归纳的发现进行检验与印证，同时从整体和结构上对左翼思潮的类型与互动作进一步深描。

(一) 个案观察

自2011年至今，笔者通过系统阅读博文的方式，对新浪微博上有较强烈的思潮表达特征的用户ID进行长期跟踪研究。经过对网络声援或论争关系的长期梳理，利用不断"滚雪球"的方法，逐步增加表达各种不同观点倾向的用户ID，获得200人以上的观察个案。因为不少ID在观察期间陆续被销号，所以最终的观察个案数量无法准确统计。

对新浪微博ID个案进行观察的目的是为了找到和辨识社会思潮的不同类型，尽可能获得一个饱和的类型学框架(Small，2009)。在长期的跟踪观察中，观察对象的选择遵循了如下原则：在观察对象积累到一定规模后，在梳理网络声援或论争关系时遇到观点和思想倾向与现有观察对象较为类似的新用户ID，不纳入观察范围；如果遇到观点和思想倾向截然不同于现有任何观察对象的新用户ID，则纳入观察范围，并对其进行长期跟踪观察。随着时间的推移，笔者所观察到的思潮类型趋向于饱和。在最近一年多来，原则上一直没有增加新的观察对象，这意味着没有发现与现有观察名单上思潮特征差异较大的新用户ID。

(二) 大数据文本分析

在多年个案观察的基础上，笔者选取代表不同左翼面相的多位用户，以用户昵称为关键词在"SMP2015微博数据集"中搜索，最终获得约15.8万条相关博文，这些博文是本文进行大数据分析的语料库。¹对博文语料库的描述分析(见表 1)显示，12.4%的博文发布于2012年及以前，70.4%的博文发布于2013年，剩余的17.4%发布于2014年。发布于2013年的博文数量远大于之前年份所发布的博文数量，这与微博平台的发展历程大体一致。2014年的博文数有所下降可能与两个因素有关：微博平台的整体活跃度在2014年有所下降；受数据收集过程的限制，2014年的数据仅包括前3个月的博文。

笔者通过社会网络分析法和监督性机器学习来处理语料库，从而呈现不同网络社群所持有的思潮倾向。由于字数限制，本文仅简要描述数据分析流程，对计算细节感兴趣的读者可向笔者索要计算程序。

笔者使用社会网络分析法确定被研究的用户群，步骤如下：第一，通过正则表达式从博文中抽取微博用户ID，并根据用户间的直接提及(@ID)关系建构有向互动网(不包括转发关系)。第二，考虑到部分用户间通过提及关系互动的频率非常低，并不能反映彼此持续而稳定的互动关系，而本文的目标是考察活跃的社会思潮表达者所构成的社群，经慎重考虑，作者删除了提及频率较低的互动关系²和由此而产生的孤立用户，最终获得一个包含745个用户和17 985对互动关系的互动网。后续分析将聚焦这745个用户所参与的博文。第三，对互动网进行"社群侦测"(community detection)来揭示用户之间的互动聚集结构。

监督性机器学习的主要步骤如下：第一，在博文语料库中随机抽取3 000条博文，根据下文所提出的六个核心议题对被抽取的博文进行人工编码(关于所选议题的适当性参见第四部分)。第二，使用人工编码的博文训练支持向量机模型，并使用训练所得的模型来判断语料库其他博文就这六个议题所表达的态度倾向。第三，对支持向量机模型所预测的态度倾向数据汇总，计算出每位用户就这些议题表达的特定态度倾向的频数，对汇总数据归一化后进行聚类分析，从而根据用户所表述的态度倾向将他们划分为不同类型。在此基础上，笔者进一步分析互动社群结构与用户所表达的思潮特征之间的对应关系。

三、思想理论资源与立场取向：网络左翼的三重面相

正如上文所提到，笔者对具有较为强烈的思潮表达特征的微博用户进行长期的个案观察和实质性的理解，并在此基础上构建了一个勾勒左翼内部关键性差异的类型学。该类型学指出，理论资源与立场取向是识别社会思潮的两大核心要素。根据这两个核心要素，笔者进而在经验上识别出网络左翼的三重面向。

在呈现本文的类型学之前，有必要简要回顾左翼思潮研究的已有文献，以便更好地展开学术对话。大致而言，现有的文献可以分为三类。第一类文献仅介绍西方左翼思潮的发展(柯卡、殷叙彝，2005；张纯厚，2014)。第二类文献聚焦中国左翼知识分子的思想和理论(Mierzejewski，2009；马立诚，2014；Li，2015)，它们将左翼思潮分为"旧左翼"和"新左翼"，前者是毛泽东思想的坚定捍卫者，后者则是一个松散的群体，其思想来源包括西方的多种批判理论、毛泽东思想、民粹主义、国家主义和民族主义。然而，这些文献并未系统研究左翼思潮在多大程度上被一般网民所接受或传播，而且，将左翼思潮划分为"新左派"和"旧左派"尚未能为网络左翼社群的经验研究提供准确而全面的分析框架。第三类文献从"左—右连续统"的角度描述中国网民的左翼倾向或深入描述某种具有"左"的特征群体(马得勇、张曙霞，2014；Han，2015；King，Pan and Roberts, 2017；Pan and Xu, 2018)。该视角将"左倾"看做一种程度的差异，不仅忽视了左翼内部的质性分化(参见第二类文献)，也难以解释为什么部分左翼群体和右翼群体在特定议题上持有相似立场。为了超越连续统的分析视角，考察不同类型的左翼思潮在网民中的影响，有必要提出一个辨识思潮体系的分析框架。

(一) 辨识思潮体系的核心要素

考虑到近两三年来网络左翼内部思想分化剧烈，部分左翼之间的观点争斗和立场冲突甚至到了不可调和的地步，且不同左翼人士所关注的议题和所持有的立场也千差万别，本文认为，建构社会思潮类型学的关键在于选择能反映不同立场和观点的核心议题及态度倾向。即，提取网络社会思潮的核心要素是划分左翼思潮内部分化的关键，否则，简单地选择众多的议题将会产生无数种可能的类型，而这些类型将会很琐碎，缺乏理论穿透力，且难以把握不同类型的思想本质。

那么，如何确定网络左翼思潮的核心要素呢？本文认为，理解社会思潮的关键在于识别思潮的内核，即思潮体系中最为根本的思想理论与话语符号资源。在网络空间中，思潮内核是社会思潮体系的核心，经由支持者的解读和阐释，思潮内核得以以具体而通俗的方式传播，并被更广泛的网民所接触或接受。思潮内核以及相关的解读和阐释进一步影响人们对具体社会问题的理解，最终形成具体的社会态度。思潮内核、对内核的阐释和思潮内核影响下的社会态度将共同构成特定的思潮体系。当然，对内核的解读和阐释存在很大的自由空间，一般网民对解读和阐释的接受也存在很大的自由空间。阐释和解读的具体角度和接受的具体内容均受到阐释者和接受者自身所处的群体位置与立场的影响(见图 1)。

在一个思潮体系中，社会态度受思潮内核及其阐释的影响，但两者并不存在一对一的决定性关系，因此，我们需要采取整体性视角同时分析思潮内核以及思潮阐释者(接受者)的具体立场。换言之，对社会思潮进行类型学划分需要同时考虑两个方面内容：第一，具有抽象性、系统性的思想理论资源与话语体系；第二，思想理论资源的阐述解读者和接受者的立场。

什么样的观念体系才能被称为社会思潮？我们认为，社会思潮是与现实接壤的、有一定社会影响力的观念体系，是社会性的思潮而非"书斋思潮"或"口炮思潮"。不能与普通民众的社会心态产生共鸣的，就不是真正的社会思潮，而仅仅是一种思想理论资源。社会思潮的背后是不同社会阶层或社会群体的利益反映，是不同阶层或群体在具体经济社会环境中所产生的心态的极端表达。一种思潮如果产生较大的社会影响，那有很大的可能是因为它与具有一定规模的群体和较为广泛的利益产生了共鸣。因此，如果要对一种思潮体系进行分析，在辨明具体的思想理论资源后，还必须要说清楚这种思想理论资源在阐释解读与接受两个环节是如何逐步往具体问题上"降维"的，即，必须说清楚：是谁，站在什么样的立场上解读和阐释；是谁，站在什么样的立场上接受。

以特定的思想理论资源与话语符号体系为根基，站在特定立场取向上阐释解读相应的思想理论资源，或站在特定立场取向上接受相应的阐释解读，这就构成了一个自洽的体系，且具备相当的传播与说服潜力，才可能在互联网上形成声势浩大的左翼(或右翼)思潮。基于上述分析思路，下一小节将具体归纳网络左翼的核心思想资源与立场倾向。

(二) 网络左翼的三种类型及其核心思想

1.网络上的三种思想理论资源与三种立场倾向

从笔者对网络社会思潮多年的跟踪研究来看，目前隐含于"左""右"两种具体观点背后的思想理论资源大致可以分为三类，立场取向也大致可以分为三类。具体而言，近现代资本主义意识形态话语体系、经典马克思主义(或兼具马克思主义与近现代资本主义意识形态色彩的话语体系)、中国革命传统话语体系构成了盛行于中国网络空间的三种思想理论资源与话语体系。在第一种情况下，宣传阐述者与接受者倾向于从近现代资本主义发展中所形成的理念与理论体系中去寻求系统的思想支持，并吸收和运用上述理论体系中有关个人权利、"国家—社会"关系、法律体系、国家运作机制等领域的符号话语来分析、解释现实问题；在第二种情况下，宣传阐述者与接受者倾向于从经典马克思主义中寻求系统的思想支持，或融合部分近现代资本主义发展中所形成的理念与理论体系，以平等、自由、弱者关怀等价值观为导向，分析和解释劳工群体、弱势群体、社会不平等等诸多社会现象；在第三种情况下，宣传阐述者与接受者从中国革命领袖的相关论述与行动中汲取思想资源，并大量运用革命传统话语和革命传统分析框架，分析、解释各种国际、国内现象(马立诚，2014；Li，2015)。

不同的思潮可能具有不同的立场取向。立场取向是建构社会思潮类型学必不可少的要素，因为同一种思想理论资源的宣传阐述者与接受者完全有可能站在不同立场上解读相关思想理论资源，而不同解读可以是南辕北辙的，以至于我们无法把它们放在同一类型中来理解。当然，不同类型的思想理论资源的宣传阐述者与接受者也有可能具有共同的立场取向，这也为貌似水火不容的不同思潮的演变融合提供了可能性。³而且，特定思想理论资源要想成为一种社会思潮，必须要采取某种立场，只有这样，才能够引起广泛的社会共鸣，支持或合法化特定对象的利益和权利。从近几年互联网上的各种观点来看，国家立场、底层或弱势群体立场、社会中上层立场构成了网络社会思潮的三种主要立场。⁴其中，国家立场是指以政权、党和政府为出发点来考虑问题，倾向于对现有体制肯定和为其辩护(Han，2015)；底层或弱势群体立场是指以底层或相对弱势的群体为出发点来考虑问题，倾向于批评社会的不平等(Li，2015；黄荣贵，2017)；社会中上层立场是指主要站在现存社会结构中资源相对较丰富、拥有相对高位的群体的角度来分析问题。值得一提的是，尽管立场取向与持有者的社会地位具有一定的关联，但两者并不存在一一对应关系。比如，知识分子群体可以持有底层立场取向，同情并支持处于弱势地位的工人群体(黄荣贵，2017)。

根据上述三种思想理论资源与三种立场，我们构建了关于网络左右翼社会思潮的类型学框架(见表 2)。值得一提的是，并非每种立场取向与思想理论资源都能构成一种现实的思潮类型。一方面，有些是在经验上尚未观察到，或者说尚未成为一个有一定影响力的网络思潮。另一方面，有些是因为特定的理论资源、符号话语体系与具体立场取向在逻辑上无法兼容。虽然有些左翼立场倾向于国家，有些左翼立场倾向于底层与弱势群体，但很难想象某种左翼以社会中上层为立场，因为这与左翼整体上对不平等问题的强调是不相容的。又比如，经典马克思主义的思想在逻辑上也很难与国家立场或社会中上层立场协调一致。

2.网络左翼的三重面相

结合上述类型学以及笔者长期的个案观察，我们可以辨识出三种左翼社会思潮，并分别命名为"国家主义左翼思潮""民粹主义左翼思潮"和"自由主义左翼思潮"(表 2字体加粗部分)。这些不同的类型构成左翼的完整体系，也可以称为网络左翼的"三重面相"。这三类思潮的基本思想脉络如下：

自由主义左翼思潮在思想立场、理论资源与网络互动方面呈现相对独立于其他两类思潮的发展态势。这一派别从经典马克思主义中汲取了一些包含现代自由主义要素的理论养分，同时也大量融入了与近现代资本主义意识形态相关的话语，并站在底层与弱势群体的立场上来阐释、发展相关思想理论资源与话语体系。大体而言，这一派别存在代际与知识背景的内部分异：年龄相对较大的知识分子，或者来自于实际工作第一线的人，所引用的思想资源更接近于经典马克思主义，所关注的议题主要围绕劳工问题等传统领域；⁵而青年知识分子所关心的议题与所引用的思想资源更接近网上俗称的"白左价值观"，有一定平等主义色彩，大力声张个人权利，同时强调社会的责任与国家的责任，所关注的议题更具现代色彩，分布于较广阔的"弱势群体"领域，有少量人士甚至使用女权话语体系和LGBT话语体系。⁶

国家主义左翼与民粹主义左翼在思想立场、理论资源方面拥有更多共性，其网络互动也相对密切，不过，随着时间的推移，双方也渐行渐远。就具体思想特征而言，国家主义左翼与民粹主义左翼都从革命传统中寻求思想支撑，并大量运用相关的话语体系来分析解释理论与现实问题。当然，两者也存在一个关键区别：国家主义左翼分析问题思路从"国家"出发，民粹主义左翼分析问题的思路从"人民"出发。国家主义左翼更多站在国家的立场上来引用、阐释相关思想资源与话语体系，并由此对现实问题进行分析与解释；民粹主义左翼则更多地站在底层与弱势群体的立场上来引用、阐释相关思想资源与话语体系，并由此对现实问题进行分析与解释。具体而言，国家主义左翼与民粹主义左翼在以下多个方面存在着差异：

第一，无论国家主义左翼还是民粹主义左翼，其中相当一部分人具有崇拜革命领袖的表现，但国家主义"左派"更多地体现为怀念过去的时代与过去的人物，而民粹主义左翼则更多看到革命领袖思想中强调底层和工农的一面，以及给反抗精神和打破不公平结构所赋予的合法性。

第二，国家主义左翼更多把"左"作为一种符号和象征来处理，强调社会主义道路与共产党组织的历史继承性，以及老一辈革命家和历史给现有体制赋予的合法性与正统性；而民粹主义左翼则更重视底层和目前中国社会所面临的一些实际问题，认为中国的问题及现存的不平等结构源于资本家与官僚阶级的共同作用，其立场与革命传统中的革命性、群众路线、直接民主等理论要素相兼容。

第三，两个派别分析问题的一个重要价值基点都是不平等，但国家主义左翼更强调不平等的国际维度与经济维度，民粹主义左翼则同时强调不平等的国际维度、经济维度和政治维度，有时甚至把政治维度置于其他两个维度之上。事实上，前者的一个代表性表现是民族主义，而后者的代表性表现则是民粹主义。对网络民族主义支持者而言，"国家荣誉""中美关系""反韩""反日""涉台"等问题是最常见且争论不休的话题，不站在国家利益的立场上论辩的人常被视为"汉奸"。网络民族主义思潮的共同点在于，优先考虑国家利益而不是个人或特定社会群体的利益。与此相对，网络民粹主义则更为关注现实社会的底层群体以及相关的社会问题和事件，是一种和精英本位相对抗的草根本位。⁷

无论是从思想理论资源、焦点议题上看，还是从人员组织、网络互动结构上看，自由主义左翼一直按照自己的逻辑在独立发展，与国家主义左翼、民粹主义左翼都是相对泾渭分明的。而国家主义左翼与民粹主义左翼在早期还勉强存在一个可称之为"泛左翼阵线"的统一体，当时一些网站所传播的文章凝聚了这两个派别的共识，并在不同文章的作者之间、作者与读者之间、读者与读者之间构造了一个相对统一的思想网络。但近年来，特别是在一些重大现实事件之后，这个"泛左翼阵线"实际上已经分裂(详见第五部分第三小节)。

四、不同左翼思潮关注的议题及态度 (一) 不同左翼思潮在不同议题上的态度

为了能够通过经验研究来识别左翼思潮的三重面向，我们需要提炼出在操作层面上反映思想理论资源与立场倾向的核心议题及态度倾向。为此，作者对长期观察的上百个被称为"左派"的网络ID在网络上表达的态度进行经验概括，整理出不同类型的网络左翼对一些相关议题的关注程度与具体态度(见附表1)，具体操作流程如下：首先，由长期阅读这些网络ID的一位作者列出左翼各派的重要议题，并描述不同派别在这些议题上的具体态度；然后，选出各派中最有代表性的网络ID，由另一位作者在仔细阅读这些网络ID的博文后独立作出关于不同派别在这些议题上的具体态度的描述；最后，再对两位作者的描述进行比较。结果表明，两位作者对不同派别在不同议题上的态度的判断具有高度一致性。从整理的结果可以看出，这些议题在网络公共讨论中都具有重要性。鉴于不同派别在一些议题上具有共同态度，在另一些议题上态度存在差异，甚至可能是截然对立的，这需要结合所选择的重要议题进行整体性判断。

当然，在描述和识别具体的思想类型时，并非所有的议题都是等价的，其中一些议题具有核心性质，能较好地反映不同左翼思潮类型之间观点的差异。基于经验观察与理论思考，本文认为，分别对"国家""底层/弱势群体""资本"三个对象的态度、对第一代领导人的态度、对美国的态度、对个人权利的态度等六个议题具有核心性质。根据网络左翼对这六个议题的不同态度，我们可以比较清晰地判断相关网络ID属于哪种左翼思潮类型。其中，对国家和底层/弱势群体的态度直接反映了相关网络ID所发博文所表达的立场取向；对第一代领导人和个人权利的态度更多反映了相关博文所依赖的理论资源与使用的符号话语体系。这四个议题与上文的左翼思潮的类型学划分直接对应。此外，对资本和美国的态度则非常鲜明地反映了部分网络左翼的关键态度倾向。其中，对美国的态度测度了左翼网民对西方的态度，这在某种程度上间接反映了他们对国家的立场。此外，虽然对西方态度和对资本态度并非直接与类型学划分对应，但质性分析表明它们与左翼思潮的不同面向有紧密的关系。具体而言，三个左翼派别在这六个核心议题上的态度如下：

1.对国家的态度

国家主义左翼在这一议题上表现出明显的国家主义倾向，强调国家利益至上及对现有国家权威进行肯定与辩护。国家主义的具体表现包括维护国家利益与统治权威(如国家主权、国家安全、国家集体性政治和经济利益等)，对当前体制的稳定性、合法性、优越性大力声张。与此相对应，民粹主义左翼也主张积极维护国家利益，同时也强调1949年后所建立的政权的合法性，但对国家这个抽象的概念与具体的政治经济现象有明晰的区分，维护抽象的国家而批评具体的人物、制度或政策。他们分析国家问题的逻辑思路具有典型的"人民至上"视角，而非国家主义视角的特征，因为在他们看来，国家的合法性来源于为人民服务。自由主义左翼则对国家抱有一定的警惕心理，认为国家有时没有尽到自己的责任。

2.对底层/弱势群体的态度

民粹主义左翼与自由主义左翼高度关注与维护对底层/弱势群体，这与西方的"左派"有一脉相通之处。两个派别在这一问题上都表现出明显的"草根主义"倾向，即同情、认同或支持社会底层与弱势群体，倾向于站在底层立场上分析问题，并以底层的平民利益为首要衡量标准。他们的博文充满了与外来务工人员、清洁工、农民、残疾人、贫苦人口等相关的内容，经常撰写或转发描述其权利受侵害事件或生活困境的帖子。国家主义在这一议题上的态度与上述两个派别截然不同。对国家主义左翼来说，底层/弱势群体并不必然是一个需要讨论的议题。有些时候，国家主义左翼会探讨如何维护底层/弱势群体的利益，例如，当资本侵犯底层/弱势群体的利益时，但更多时候则不会对这些事情予以太大关注。如果是底层/弱势群体与国家权威发生冲突时，国家主义左翼一般会站在后者的立场上来分析问题。甚至在一些与国家权威和资本都没有关系的事件中，国家主义左翼会认为遭受不幸的对象之所以遭受不幸，是因为当事人个人没有对自己负责。这也是国家主义左翼被其他左翼认为并不是真正"左派"的原因。

3.对第一代领导人的态度

第一代领导人给中国留下了大量影响巨大的思想理论资源，实际上构成了革命传统的核心理论，是当代网络左翼思潮中最为引人注目的理论资源与符号话语体系。国家主义左翼与民粹主义左翼对此高度推崇，并应用相关理论视角与话语符号来分析、评判大量国内与国际的经济政治问题。在这一问题上，国家主义左翼与民粹主义左翼的不同在于，国家主义左翼突出了第一代领导人的民族主义立场及给政权赋予的合法性，其伟大精神具有象征性；民粹主义左翼则更多看到第一代领导人反对权威、反对官僚作风，强调群众路线与为人民服务的一面，认为应该发扬其关注底层民众利益和追求平等的实质精神。当然，无论是国家主义还是民粹主义，其推崇第一代领导人的态度在自由主义左翼方面并不存在。

4.对个人权利的态度

强烈提倡和维护个人权利是自由主义左翼的鲜明特点，这一派别充分借鉴和运用强调个人权利(特别是弱者权利)的思想理论资源与符号话语体系，对各种经济社会现象进行分析与评价。他们声张与集体利益相对的个人与公民利益，并在经济权益平等化、言论自由、教育普及、外来人口融合、性别平等等多个现实问题上强调这一观点。民粹主义左翼也强调社会成员的权利，但他们并不是在与集体利益相对的个人与公民利益的角度理解这种权利，而是从人民这个相关抽象的概念的基础上理解这种权利。国家主义左翼对提倡个人权利的思想理论资源与话语体系抱持警惕与批评的态度，把使用相关话语的人视为需要批判的"公知"。

5.对资本的态度

资本、资本家，甚至市场经济都是国家主义左翼与民粹主义左翼高度反感的对象，他们对资本运作以及资本家持有强烈的负面态度，强调资本与资本家逐利与"原罪"的一面，强调资本的剥削性质或资本家利用各种手段从国家和民众手中获得不当利益，并认为资本与资本家应对社会财富分配的不公和社会的各种乱象负责。自由主义左翼对资本和市场经济的态度则相对更宽容和友好，尽管这一派别中一部分积极关注工人、工人组织和工人维权的人对资本家也颇有微词，认为资本是造成工人权益受损的部分原因，但这一派别的思想体系中资本家与其他群体的共生关系也是一个潜在前提。

6.对以美国为代表的西方世界的态度

自由主义左翼在关注本民族利益的同时，对西方国家、西方文化相对更为宽容和友好，甚至主张有选择的效仿。国家主义左翼与民粹主义左翼对于与中国意识形态不一致但在历史上或国际局势上可能构成对抗的西方国家，如日本、美国等，具有强烈的排斥、防范意识。这两个派别认为一直存在打压中国的"西方阴谋"，而且西方世界会通过安插人员和传播特定价值观来渗透、颠覆中国。当然，在对待西方世界的态度上，民粹主义左翼与国家主义左翼也存在一个微妙的差别：民粹主义左翼对待西方的态度以及相应的民族主义思想，与其对待政治权威性的态度是相分离的，而国家主义左翼的民族主义思想与对政治权威性的维护紧密结合在一起，衡量个人以"爱国"为第一标准，批判一切亲美、亲日或支持西方敌对势力和理念的言论及个人，视这些人物为"汉奸"或"卖国者"。

(二) 六个议题的"核心性"

以上是对不同网络左翼在几个重要问题上的态度进行经验归纳的结论。那么，这六个议题是否真的构成了对不同左翼派别具有足够区分度的核心变量？根据不同网络左翼在这六个核心议题上的具体态度，是否真能准确地判断相应的网络ID所属的派别？

我们尝试用数据分析方法对这六个议题的核心性进行检验。首先，我们找出18个特别了解其思想倾向的网络左翼ID，并根据对这些ID所发博文反映出来的思想倾向进行人工判断，把每个ID划入三类左翼中的一类，以建立一个数据分析结果赖以比较的标准。然后，我们用监督性机器学习技术和聚类分析对每个ID进行思潮类型的归类，并与人工判断的结果进行对比。

监督性机器学习的基本步骤如下(参见"研究方法"部分)：对一定数量的博文进行人工标注，并用这些标注训练"支持向量机模型"，然后用训练后的模型对所有博文所表达的态度倾向进行预测，并根据预测结果计算每个用户在六个核心议题的表达频数而得到一个以用户为分析单位和以议题表达频数为变量的数据集。考虑到议题表达频数不仅反映了议题的相对重要性，还反映了用户的活跃度差异，我们将每个议题的表达频数除以用户在六个议题上表达的总频数，从而得到表达的相对频率，最后通过聚类分析来划分思潮群体。从聚类分析结果中提取上述18个ID的思潮类型与人工判断结果比较，从而评价所选的六个核心议题以及机器学习模型的有效性。⁸

在用人工标注的微博作为训练集来拟合"支持向量机模型"时，我们根据卡方统计量选择最优的特征词并评估模型预测的准确度。具体而言，我们使用五折交叉验证(5-fold cross validation)得分作为选择标准，对最优的特征词的数量进行网格式搜索来确定每个指标对应的模型所选取的最优的特征词的数量。网格式搜索的范围设定为5%—100%，搜索步长为5%。即，选择5%、10%、……、95%、100%的最优特征词进行交叉验证，选择验证得分的最高模型对应的特征词数量作为最终的最优特征词数。以"对国家的态度"这一指标为例，选取45%最优特征词对应的校验效果最优，校验平均得分为0.916(详见表 3)。确定最优特征词数量后，笔者就训练"支持向量机模型"，并使用这些模型来预测(未人工标注的)检验集博文在上述六个核心议题上的表达倾向，从而得到用于聚类分析的数据集。

从聚类分析的结果来看，以上述六个核心议题为基础进行监督性机器学习的数据分析结果是非常令人惊讶的：聚类分析把18个ID分成三个类型以后，聚类结果中A、B、C三个类型中各自包含的ID与人工观察所判断的自由主义左翼、国家主义左翼、民粹主义左翼三个类型中各自包含的ID是完全对应的(见表 4)。⁹这意味着，监督性机器学习加聚类分析的结果与长期观察后人工判定的结果具有高度的一致性。因为监督性机器学习和聚类分析是以六个议题为基础的，这也充分反映了六个议题的"核心"性质，即这些议题的确能够有效地反映不同网络左翼思潮的关键观点。如果将校验的网络左翼ID数增加到30多个，监督性机器学习加聚类分析的结果，与人工判定的结果的一致性仍高达84.6%，这样的一致性程度还是能够接受的。事实上，监督性机器学习加聚类分析所得到的结果，与人工判定的结果不一致的个案大多属于国家主义左翼或民粹主义左翼，监督性机器学习加聚类分析的结果有时会把实际上属于国家主义左翼的人判断为民粹主义右翼，或把实际上属于民粹主义左翼的人判断为国家主义右翼。这一点是可以理解的，因为这两个派别在早期思想实际上同出一源，只是随着时间的推移而演进为两个迥然不同的派别。

五、网络左翼思潮谱系特征与社群"圈子"

为了系统地检验上文关于三类左翼思潮在不同议题上态度的论断，以及从宏观的角度来揭示左翼思潮内部及不同左翼思潮间的网络互动结构，我们在机器学习和聚类分析的基础上，进一步使用社会网络分析技术来考察微博用户的网络互动模式，以及互动模式与议题立场之间的对应关系。本部分所分析的对象是根据用户之间直接提及关系(@ID)所建构的互动网，该互动网由745个用户、17 985对互动关系所构成(详见"研究方法"部分)。下文第一小节将汇报聚类分析结果，这是本文对网络互动结构做实质性解读的基础，第二小节和第三小节将分别聚焦网络社群互动结构及其演进动态。

(一) 思潮谱系特征：基于议题表达的聚类分析

为了分析不同类型的微博用户的思潮谱系特征，笔者根据聚类结果对各议题的表达频数汇总，计算用户群的平均表达频数和相对频率。结果显示(参见图 2)，第一个用户群的明显特点是持有较强的反西方的态度，同时对第一代领导人持有强烈的正面感情，且具有国家主义价值观。值得一提的是，尽管该用户群支持国家主义的表达频数小于反西方态度的对应频数，但通过对三个用户群的横向比较可以发现，第一个用户群对国家主义的支持最强烈，这在相对频数图中尤其明显。基于上述分析结果，本文将第一个用户群称为"国家主义左翼群体"。

不管是表达频数还是相对频率均清晰地表明，第二个用户群持有强烈的底层立场且明确地肯定个人权利的重要性，同时该用户群对其他四个议题的关注度非常低。这些特征与上文分析框架中的自由主义"左派"思潮相吻合，因此本文将第二个用户群称为"自由主义左派"。

第三个用户群最鲜明的特征是他们对第一代领导人持有强烈的正面感情，不管是绝对的表达频数还是相对频率，均远高于该用户群对其他议题的关注度。通过进一步分析可知，该用户群在一定程度上也表达了对草根底层的支持。总体而言，第三个用户群的思想谱系具有较为明显的民粹主义色彩。

(二) 社群互动结构及宏观解读

笔者从博文中提取用户之间的直接提及互动网，并通过社群侦测技术揭示用户之间的互动结构。在社群侦测分析中，彼此之间存在密切互动关系的用户将被划分为同一社群。侦测结果显示，本文所考察的745位微博用户构成了五个互动社群(图 3上图，颜色深浅度表示互动社群隶属)。在此基础上，作者使用不同的形状表示微博用户的思潮类型，将用户思潮特征信息覆盖互动社群结构(图 3下图)，从而直观显示思潮特征与社群互动结构之间的关系。¹⁰

分析结果显示，"民粹主义左派"(图 3上图上方的菱形)用户大体上在微博空间中构成一个互动社群，"自由主义左派"(图 3下图左边和下方的圆形)、"国家主义左派"(图 3下图中间和右边方形)用户则分别形成了两个相对独立的互动社群。这表明，具有相同思潮特征的用户可以围绕不同的关键人物形成相对独立的在线社群。此外，"自由主义左派"存在两个相对独立的互动社群还可能反映了如下社会事实：现有政策环境在一定程度上隔离了维护和倡导社会底层群体权益(如工人权益)的行动空间，具有自由主义思潮的人就如何利用现有政治机会来推动底层群体权益、如何规避政治风险具有不同的理解，从而阻碍了他们形成紧密的单一社群。

在这五个互动社群中，以方形标示的"国家主义左派"社群居于中心位置，其他四个社群与这个"国家主义左派"社群均存在一定的互动关系。这在一定程度上表明，网络"左派"思潮的争论或多或少与"国家—社会"关系这一核心议题紧密相关。有意思的是，以蓝色方形标示的"国家主义左派"主要与红色方形标示的"国家主义左派"发生在线互动，与"自由主义左派""民粹主义左派"用户之间并没有太多的互动关系。通过进一步分析可以发现，"国家主义左派"和"自由主义左派"之间的互动主要围绕对西方的态度而发生在线论战。可见，并非所有持有"国家主义左派"立场的用户都积极、主动地与其他思潮派别用户展开论战(Han，2015)，研究者需要同时分析微博用户的思潮特征与互动模式才能全面地呈现微博空间的观念属性与政治意涵(Garcia, et al., 2015)。

通过比较"民粹主义左派"与"自由主义左派"可以发现，"民粹主义左派"与"国家主义左派"之间存在更为密切的关系。统计分析显示(见表 5)，有13.3%的互动关系由民粹主义用户指向国家主义用户，而只有5.0%的互动关系由自由主义用户指向国家主义用户。指数随机图模型分析结果也支持这一发现，在控制互惠效应和网络密度的条件下，若以后者为参照组，前者对应的系数为1.07且高度显著(见表 6)。类似地，有11.3%的互动关系由国家主义用户指向民粹主义用户，而仅有7.5%的互动关系由国家主义用户指向自由主义用户。指数随机图模型分析结果显示，若以后者为参照组，前者对应的系数为0.45且高度显著。¹¹对于"民粹主义左派"与"国家主义左派"之间相对密切的在线互动关系，我们认为存在两方面的原因：一方面，两个网络"左派"均从中国革命传统中汲取理论资源，这意味着两个派别都无法完全忽视对方的主张与诉求，从而存在交流和辩论的空间，同时，这一发现也反映了革命传统理论资源不同要素之间的内在紧张关系；另一方面，民粹主义者在众多舆论事件中扮演监督者的角色，他们的部分诉求与国家现有的一些政策(如反腐)具有某种选择性亲和(Tai，2015)，这也在一定程度上解释了这两个"左派"之间较为紧密的在线互动。尽管从逻辑上说，"民粹主义左派"与"国家主义左派"的互动更有可能是出于相兼容的理论资源和立场，但我们并不能完全排除思潮社群之间的互动是论战，因此，今后的研究有必要结合互动的内容深入探讨社群间互动的属性。

尽管"自由主义左派"与"民粹主义左派"均持有底层/弱势群体立场，"自由主义左派"与"民粹主义左派"之间并不存在密切的互动关系。统计分析显示(见表 5)，仅有2.2%的互动关系由"自由主义左派"用户指向"民粹主义左派"用户，4.1%的互动关系由"民粹主义左派"用户指向"自由主义左派"用户，这两个比例明显低于其他"左派"社群之间的互动关系的对应比例。指数随机图模型分析(见表 6)进一步支持上述发现，若以"自由主义左派"指向"民粹主义左派"的互动关系为参照组，其他派别间互动关系对应的系数均大于零，且高度显著；而在派别间互动关系对应的系数中，"民粹主义左派"指向"自由主义左派"的互动关系对应的系数最小(系数等于0.70)。一个可能原因是这两个左翼派别汲取不同的理论资源，运用不同的符号与价值体系来维护底层与弱势群体的权益。对"自由主义左派"而言，维护弱势群体权益的关键在于建立有效地保护个人权利的规则和制度，而"民粹主义左派"则更强调弱势群体的道德制高点，质疑权威，并将一般老百姓的直接参与看做问题的解决之道。这一发现在一定程度上与框架化理论相一致(Benford and Snow, 2000)，即行动者在面对相同的社会问题时有不同的诊断方式和解决方案，而后者将在很大程度上影响行动者的行动和行动者合作的可能性。

(三) 社群结构的演进

接下来，我们将进一步分析社群结构在2012—2014年的演进趋势。为此，我们以年份为单位建构了三个互动网，在建构年度互动网时遵循如下规则：第一，社群边界局限于图 3右中具有鲜明的思潮特征的用户，这一限定条件有助于我们考察社群成员在思潮特征构成方面的历时性变化；第二，考虑到2012年和2013年的博文数量较少，我们选择6次作为高频互动的临界点，互动次数小于临界点的互动关系将被删除。¹²

对三个年度互动网构成的分析表明(见图 4)，2012年的互动网包括237位微博用户，其中"自由主义左派"用户占57.8%，"国家主义左派"用户占31.2%，"民粹主义左派"占11.0%；2013年的互动网包括596位用户，其中"自由主义左派"用户占36.3%，"国家主义左派"用户占33.6%，"民粹主义左派"占29.9%；2014年的互动网包括294位微博用户，其中"自由主义左派"用户占12.9%，"国家主义左派"用户占40.1%，"民粹主义左派"仅占46.9%。比较网络成员的相对构成可以发现，"自由主义左派"用户早在2012年就在微博空间形成较为紧密的两个社群，并持续到2013年，然而这一类型的用户所占的比例在2014年明显下降，且不再构成相对独立的互动社群。

类似的变化也反映在用户间关系类型的变迁上。统计分析显示(见表 7)，2012年间"自由主义左派"用户内部之间的互动关系占53.1%，这一比例逐年下降，到2014年已下降为1.4%，2014年的比例甚至低于由"自由主义左派"用户指向"国家主义左派"用户的互动关系所占的比例(3.0%)。表 8的指数随机图模型分析结果显示，"自由主义左派"内部互动的同质性效应从2012年的0.92下降到2013年的0.81，然而该效应在2014年不再显著(系数为0.12)。社群结构的这一变化可能与对劳工组织等持有自由主义思潮的用户的网络监管加强有关。其次，2012—2013年"民粹主义左派"用户之间逐渐发生紧密的互动，并于2013年形成三派平分秋色的局面。从表 7可知，2013年，民粹主义、自由主义和国家主义"左派"用户与本思潮内部的用户之间发生的互动关系分别占16.0%、22.6%和17.2%，这些比例明显大于不同思潮用户之间的互动关系。指数随机图模型分析显示，民粹主义、自由主义和国家主义思潮内部互动的同质性效应分别为0.86、0.81和0.72，且高度显著。就2014年的互动网而言，"民粹主义左派"用户所占的比例最高(46.9%)，"民粹主义左派"用户内部之间的互动关系的占比也最大(32.8%)。指数随机图模型显示，民粹主义思潮内部互动同质性效应(系数为0.67)强于国家主义左翼思潮和自由主义左翼思潮的同质性效应(系数分别为0.56和0.12)。这些发现在某种程度上印证了"网络民粹主义躁动"这一判断(陈尧，2011)。

分析不同左翼派别用户之间的互动关系可以发现两个有意思的模式：第一，不同思潮派别之间的互动关系主要发生在国家主义与民粹主义"左派"用户之间，且占比呈现上升的趋势；第二，由"民粹主义左派"用户指向"国家主义左派"用户的互动关系略多于后者指向前者的互动关系，这一关系得到指数随机图模型的支持(见表 8"民粹主义—国家主义"的系数)。此外，描述统计数据显示，2012年间有6.9%的互动关系由"民粹主义左派"用户指向"国家主义左派"用户，在2014年上半年则上升为16.6%；相类似地，由"国家主义左派"用户指向"民粹主义左派"用户的互动关系所占的比例也由2012年的4.8%上升到2014年的13.4%，但后两个比例均略小于前两个比例。这一研究发现表明，网络左翼的不同面相之间的争辩随着外部社会环境而变化，这种变化也从一个侧面表明分析左翼思潮内部分化的必要性。值得一提的是，民粹主义左翼和国家主义左翼之间的互动模式可能反映了两者之间的分化与冲突。从我们对多个微博账号的观察来看，正是在这几年中同源而生的民粹主义与国家主义左翼裂痕逐渐扩大，从而在多个议题上均发生观点冲突，国家主义左翼更多聚焦于公知、民族主义、历史等话题，底层视角的民粹主义左翼则开始更多注意到社会的不公正现象、底层群体、工人运动、国家权力等话题上。由于这些根深蒂固的分歧的存在，尽管双方秉承同一思想资源与话语体系，国家主义左翼与民粹主义左翼在近年来互相进行讽刺与批判，甚至是谩骂与攻击，分裂之势非常明显，部分年轻的民粹主义左翼甚至对部分国家主义左翼产生了强烈憎恨，并在网络上主动发难。以北京某事件为例，国家主义左翼强调便衣警察依法执行公务的正确性，指责死者在嫖娼犯法之后妨碍公务，其所受的强力控制程度完全是因为反抗的力度决定。民粹主义左翼则认为国家主义左翼的言论是"看人下菜"，强调死者与执法刑警的平等性，指责国家主义左翼的言论已经丧失人民群众的基本是非情感。

六、总结与讨论

本文提出一个由立场取向与思想理论资源两个维度构成的理论模型，用以建构关于网络左翼思潮的类型学。我们在长期跟踪研究多个新浪微博ID的基础上，根据这个理论模型辨识出三种左翼社会思潮，即国家主义左翼思潮、民粹主义左翼思潮与自由主义左翼思潮。其中，自由主义左翼思潮从经典马克思主义和近现代资本主义意识形态中汲取了理论资源养分，并站在底层与弱势群体的立场上来阐释、发展相关思想理论资源与话语体系；国家主义左翼与民粹主义左翼都从中国革命传统中寻求思想支撑，不过，国家主义左翼更多站在国家的立场上来引用、阐释相关思想资源与话语体系，而民粹主义左翼则更多地站在底层与弱势群体的立场上来引用、阐释相关思想资源与话语体系。

本文用个案观察加大数据文本分析的混合方法对三种网络左翼思潮进行研究。这三个派别在对国家的态度、对底层/弱势群体的态度、对第一代领导人的态度、对个人权利的态度、对资本的态度、对以美国为代表的西方世界的态度等六个核心议题上具有明显的观点差异。我们用监督性机器学习技术和聚类技术进行分析的结果也支持了这一点。结合利用监督性机器学习技术与社群侦测技术，我们辨识了各个网络左翼派别的社群结构，并分析了它们彼此之间的网络互动与社群结构的演进。研究发现，随着时间的推移，"自由主义左派"逐渐式微，且不再构成相对独立的互动社群，而"民粹主义左派"与"国家主义左派"之间存在更为密切的关系，但两者裂痕的扩大也带来了网络冲突的增加。

基于上述研究，本文认为有一些问题值得进一步讨论：

第一，从本文发现可以作出的一个重要推论是，从线性思维模式来理解网络上的思潮分化具有明显的局限性。思想观念具有多元、立体的特征，给具体的思想观念作类型学的定位需要从多元维度而不是单一维度出发。同时，不同思想类型的序列关系也不是完全从某一端到另一端或按照特定属性数量多少排列而成的。我们没有办法从静态的角度对不同思潮作出纯粹线性的区分。

不同思潮总是在变动中确定自己的边界，定义自己的盟友与敌人。在我们研究的网络左翼中，即使同样以中国革命传统为话语体系，被认为是同一类左翼的思想派别，其内部也存在国家主义左翼与民粹主义左翼这两个截然不同的派别，在近几年"公知"和自由主义左翼网络话语权式微的背景下，目前已经发展成彼此攻击的对立方。又比如，常识上被认为是水火不容的"左""右"两派，其中各自的某些亚类型在部分议题与思想观点上也可能会站在同一立场。在一些网络事件中，右翼中持有资本主义个人主义意识形态的"温和派"往往看到事件与现代个人主义的法理逻辑和道德逻辑有关的要素，而左翼中的国家主义者则看到了和体制有关的要素，而这两类不同的要素最终都指向对现存秩序的肯定与支持，部分右翼与部分左翼在此奇妙地达成了共同认识。

如果说国家主义左翼与保守主义右翼只是在部分议题上的立场与态度偶然相合，在思想逻辑上仍存在根本差异的话，那左翼中的民粹主义与右翼中的民粹主义则有更多的相合之处，近些年来甚至可以说有潜在的合流可能。本文没有对网络右翼思潮进行讨论，因为这是一个更为复杂、分化，以及特征也更不鲜明的多种思想观念的混杂物，但是，右翼中的确存在一个思维模式(甚至是社会背景)与左翼中的民粹主义非常接近的派别。尽管右翼民粹主义使用的是西方近现代意识形态的话语体系，左翼民粹主义使用的是中国革命传统话语体系，但两者在对问题的定义方面有广泛交集，且均默认底层/弱势群体具有天然的道义制高点。就双方关于维护底层/弱势群体利益的思路而言，民粹主义左翼思想理论资源中的的群众路线、人民至上与西方近现代意识形态中的民主其实殊途同归。当然，双方在思想上要达成完全的一致，目前还存在一些难以克服的障碍，因为毕竟大家所使用的话语体系存在内在冲突，除非有一方愿意主动转换自己的话语体系，或者大家都力求凸现各自话语体系中能合作共处的部分以达成共识。但无论如何，需要注意的是，双方在基本思路上其实是一脉而生，背后都有民粹主义的影子，只是大家寻找了不同的符号话语资源来表述而已。如果忽略程序正义本身的话，民粹与民主就只有一墙之隔，无论两者使用的话语体系来自于中国还是西方。

网络社会思潮内部的多重面相以及各面相的历时性演进表明，研究者需要结合网络生态的具体脉络来具体理解言论、态度的真实含义，以及背后复杂的运作机制。由于不同区域和层级的政府部门，甚至不同的商业公司都以不同的方式影响网络舆论(Yu，Asur and Huberman, 2015)，且网络舆论的竞争同时受媒介生态和线下社会、政治、商业环境的影响并持续演化，研究者有必要从观念、行为、动机等多个角度"深描"不同网络社会思潮的复杂面相，而不仅使用抽象的理论模型来刻画某种社会思潮的共同模式。¹³

第二，在面临汹涌如潮的跨界竞争的时代，传统社会学研究手段如何与大数据分析有效结合，在尽力开放的同时保持社会学的竞争能力，是一个迫切需要社会学进行探讨的问题。本文采取了以个案观察作为基础与前导来指引大数据分析的研究设计，目前来看还是有一定效果的。首先，经验研究的社会学家应该采取开放的态度拥抱大数据(孙秀林、施润华，2016)。正如本研究所展示的，文本大数据的分析有助于研究者通过实证研究的方式系统地刻画文化社群及其变化，从而使得社会学的文化与观念研究具有更加坚实的经验基础(Bail，2014)。同时，社会化媒体所产生的文字和关系使我们能够从思潮与互动模式两个角度考察不同思潮群体的互动。思潮倾向与互动行为之间存在紧密的联系，但两者并不存在完美的对应关系，通过大数据的方法同时考察这两个维度有助于加深我们对思潮社群演进的趋势和动力的理解(Garcia, et al., 2015；黄荣贵，2017)。从这个意义上说，仅从行动者的发帖行为来定义"五毛党"(King，Pan and Roberts, 2017)是一个虽有价值但并不完整的研究路径。其次，本研究也显示，质性分析在基于大数据分析的社会学研究中依然扮演不可忽视的角色。前期探索性质性分析不仅有助于研究者提出清晰而有意义的研究问题，对文本数据进行准确的人工标注，判断大数据分析结果的合理性和有效性，还有助于研究者将分析结果重新置于研究对象所嵌入的情景下进行准确的理解和解读(boyd and Crawford, 2012)。最后，对于混合方法下的大数据分析如何进行深度挖掘，如何同时兼顾数据分析的形式主义特点与个案分析的实质主义特点以增加数据挖掘的准确性，以及大数据分析与传统方法应该如何分工合作以达到效率、成本—收益、深度与准确度等多方面的平衡，这样一系列问题都有待进一步的深入探讨。

值得指出的是，我们在本研究中仅描述了网络左翼内部不同类型的思想特点及其网络互动结构，但这一描述对我们深刻理解网络社会思潮是远远不够的，还有大量相关问题需要继续探索。这里指出一个学术意义更为明显的问题和一个现实意义更为明显的问题。

从学术研究来看，在分析不同思潮的思想特点后，一个很自然的问题就是：为什么会存在这些思想差异？这些不同思想的社会根源是什么？作为社会学出身的研究者，我们希望得到一个社会学式的回答，即在思想观念这样充斥主观性的要素背后，是清晰可见的群体分界、阶层分界、利益分界，或任何制度性与结构性的客观因素，例如，不同人的思想差异来源于家庭出身、教育水平、工作职业、所处区域等。但也许思想观念有其特殊性，对其差异的解释并不那么社会学。从我们对另一项线下访谈资料的初步分析来看，在多个观念变量上都没有发现明显的群体差异与制度差异。这暗示，社会学关于思想观念的研究可能需要更为微妙复杂的分析手段。

未来左翼往何处去可能是一个影响中国社会现实的重要问题。一种思潮如果产生较大社会影响，那有很大可能是因为它与具有一定规模的群体和较为广泛的现实利益产生了共鸣。到目前为止，网络左翼主要还体现为一种网络上的思想现象，与不同群体和现实的利益结构还有一定距离。从长远来看，产生重要社会影响和具有历史意义的社会思潮并非一些特定人物或特定观点，而是那种能够引起广泛的群体共鸣和代言广泛利益的思想体系，而且，这种社会思潮可能会以部分丧失其观念独立性为前提，而跟现实的利益、组织与群体构成一体多面的混合体。那么，左翼思想本身是否将与特定群体和现实利益相结合？左翼思想又将如何与群体和现实利益相结合？这些问题的现实答案与大量复杂的因素相关，也许不是关于思想体系或阶层结构、利益结构的简单理论模型能概括和推演的。

注释：

1.SMP2015微博数据集由中国中文信息学会社会媒体专委会所发布，共包含20多亿的微博内容。基于研究伦理的考虑，这里并不详细罗列种子用户的名字。

2.笔者在选择互动频率的临界点时综合考虑如下因素：第一，临界点足够大以保证用户间的互动关系可以看做一个相对稳定的网络联系；第二，临界点足够小以保证最终的互动网络包括足够多的用户；第三，充分考虑到微博语料库规模。对语料库的描述分析显示，有36个月份的微博数大于100，25个月份的微博数大于500，22个月份的微博数大于1 000，16个月份的微博数大于2 000。综合上述考虑，本文最终选择18次作为高频/低频互动的临界点。互动次数小于18的互动关系将被删除。

3.这实际上意味着没法以自"左"到"右"的单一线性思维来理解中国的网络思潮。

4.需要指出的是，划分这三种立场的目的在于准确地描绘左翼网民脑海中的思维模式。国家、底层或弱势群体、社会中上层等概念是左翼网民用于理解中国社会的认知图式，并不完全等同于国家理论和分层理论中的概念。

5.关于劳工议题可参见黄荣贵(2017)的相关研究。

6.LGBT是女同性恋者(Lesbians)、男同性恋者(Gays)、双性恋者(Bisexuals)与跨性别者(Transgender)的简称，这是当代群体平等权的一个新议题。

7.关于网络民族主义和民粹主义的经验研究，可参见桂勇等(2015)、王志强(2009)、柴恩斯和卡尔森(Cairns and Carlson, 2016)等人的研究。

8.在聚类分析前，笔者从200多个熟悉的ID中精心挑选出来在类型学意义上具有典型性的样本作为评估准则。

9.笔者对不同聚类数的模型进行比较，其中"肘部法则"(Elbow Method)显示三聚类或者四聚类数是一个拐点，Gap统计量(Tibshirani，Walther and Hastie, 2001)则表明四聚类略优于三聚类。对四聚类模型进行深入分析表明，"民粹主义左派"和"自由主义左派"保持不变，"国家主义左派"被细分为两个略有不同的子类型，其中，规模较大的子类型更强调国家利益的优先性，而规模略小的子类型具有更强的反西方倾向。可见，四聚类的分析结论与三聚类分析结果一致。

10.图 3下图仅保留626位具有鲜明的思潮特征，即用户的思潮特征能够通过机器学习方法从该用户所发布的博文中推断出来的微博用户。

11.在表 6模型的基础上，作者改变了参照组并重新拟合模型得到本结果。由于模型拟合算法具有一定的随机性，所得系数不完全等于表 6对应系数之差。下同。

12.我们同时选择了3和9作为临界点并进行类似的分析，所得结果基本一致。

13.比如，金等(King，Pan and Roberts, 2017)对"五毛党"的大数据研究。