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杨雅，博士，北京师范大学新闻传播学院讲师。本文为第11批中国博士后科学基金特别资助成果（资助编号:T）。
一
研究缘起
盖茨（）在《未来之路》中曾经预言过技术所带来的便利，在未来我们可以实现智能设备的自动定位，通过手机软件可以随时随地转账给他人，观看电影时可以亲自体验明星的视角，可以亲自进入地图之中、方便地找到每一条街道或每一座建筑。有学者发现，智能手机能够轻易地塑造一个聊天的环境。在这种媒介化的“在场”中，聊天内容不再是重点，而是通过每次的沟通让双方处于一种“连接”之中，更深刻地卷入彼此的生活（黄思齐,）。媒介技术正在为我们打开生活中种种无法设想的界限，超越传统界面的薄膜，跨越当下与未来、现实与虚拟。“技术是遗忘存在最终极的形式”（杨庆峰,:7），随着虚拟技术的发展，随时在场正在成为人们的日常生活状态，并影响着人们对于世界的感知。
媒介将“无形无象”之人融于技术的环境背景之中。沉浸（immersion）是指逼真的虚拟环境使得受众获得有如“身临其境”的真实体验。这可以追溯到李普曼于年在《公共舆论》中提出的“拟态环境”（pseudo-environment）的概念，以及随后藤竹晓提出的“拟态环境的环境化”。新技术手段构建出的虚拟环境具有模仿人的听觉、视觉、触觉等感知功能的能力，具有使人可以亲身体验沉浸在这种虚拟环境中并与之相互作用的功能。蒙福德（:15）的观点代表了很多媒介效果研究者的看法，认为“媒介融入了日常生活的经纬和体验，发挥着一种温和的效力”。因此，当受众感知技术所带来的在场状态时，会呈现怎样的认知图景，是本文着重探讨的问题。
“人们对于事物或者观点的感受，有很多来自于他们内心深层，这项想法无法直接由文字的表达来获得，因此很多研究者从这样那样的角度发展出不同的研究方法来探析潜意识，以及揭露受访者内心的真实想法，这样的方法即包含隐喻抽取法。”（刘明德等，）本研究运用半结构化访谈与隐喻抽取的方法，试图经过抽丝剥茧，为描述和探讨人们认知沉浸式交往的“在场”呈现出较为清晰的解释图景；通过同义复现的“隐喻”的关键词的抽取，构建受众对于新媒介所带来的“在场”效应的感知地图。
二
文献回顾：隐喻抽取法（ZMET）
ZMET，也即是ZaltmanMetaphorElicitationTechnique，隐喻抽取法，是在年由哈佛商学院的Zaltman教授发明，是一种结合非文字语言（图片）与文字语言（深入访谈）的受众/用户研究技术。该研究认为，受众内心真正的想法，常常隐藏在文字背后，甚至连他们自己也无法总结出这些潜意识（ZaltmanCoulter，）。那么，将外在行为的研究与内在心智的不同面向上的研究结合起来，才能分析出受众行为背后的真正想法（Blackmore，）。ZMET在很多研究文章中被用以抽取在受访者潜藏于内心的构念（construct），以及分析构念与构念之间的关系，进而描绘出受众对特定主题的心智地图（mindmapping）。
（一）ZMET：一种半结构化访谈的方法
国外很多学者运用ZMET做了很多研究。国内来说，以台湾学者的研究较多（如钟季桦，；刘明德等，），且主要集中在“行销”领域，结合心理学等领域的理论，揭开消费者的内心想法；在新闻传播领域，这种方法被用于研究数字科技对于新闻从业者工作行为的影响（蒯光武,罗绮文,），以及大学生的传播伦理与素养（李建坤，张瑞观，）；大陆也有少量的研究，如描摹消费者的心智模型（罗文军，），形象传播研究（张媛，；黄琴，），用户潜在的期望值研究（谢彦君等，）等。
李明镜（）以ZMET隐喻抽取技术探讨移动互联网对受众的影响，最终提取出六个主要构念，分别是“方便日常生活”“改变交往方式”“改变媒介使用习惯”“提高受众主体认知行为”“碎片化”与“真实生活虚拟化”；他认为用户习惯了移动互联网的使用模式之后，其行为模式和思维模式也会产生相应的变化，进而易形成媒介对人的绑架、信息爆炸时代里失去质量的符号、思维浅薄与思维碎片化，以及真实环境虚拟化造成的人与社会关系的疏离等等。
Sander（）认为，大部分人习惯经由视觉印象来表达，比用文字来表达更自在些。并且大脑接收到的刺激有六成是通过视觉神经系统的。如Knapp（）所说，非语言的暗示，其接受程度超过语言，当文字不见了，受众则选择印象来作为进入他们思想的窗口。这些能够与语言结合起来，进而挖掘和探求表面之下更深层的感受。因此，ZMET认为文字及语言的沟通，不足以代表受众真正的想法，需要依赖视觉影像的传递。这种方法通过受众讲述故事以及回答问题来联结他们所提供的图片，并试图找出心智地图与所提供图片之间的关联性，进而更深入地去洞察受众的深度想法、态度和感觉。这种隐喻抽取的方法，也是第一项在美国取得行销专利的技术（刘明德等，）。ZMET的基本假设是：隐喻是思考的基本单位，感官影像是隐喻的表现，心智模型如同故事的表现，兼顾感性与理性的思考等（ZaltmanCoulter，）。
（二）ZMET与扎根理论的关系
扎根理论是指“研究者在研究开始之前一般没有理论假设，直接从实际观察入手，从原始资料中归纳出经验概括，然后从下往上，上升到理论模型构建的一种研究方法。主要目的是寻找核心概念，然后构造这些概念之间的相互关系”（陈向明，）。
扎根理论是质化研究中非常重要的一种研究方法，在复杂的研究现象内进行资料收集、分析、整理，寻找现象中的意涵，进而构建理论，其中开放性解码是扎根理论中的基本分析策略，也就是将基础材料分解、检视进而为现象命名（GlaserStrauss，），这种研究方式与ZMET将图像分解为隐喻、构念抽取、共识地图这三步骤的操作，有异曲同工之处。不过，扎根理论与ZMET的方法也有所差别。其中最主要的是，扎根理论所需要的资料包含技术性文献和非技术性文献，以语言分析为主；而ZMET则是以运用图片讲故事以及抽取其中所隐含的隐喻为主，语言分析与图像分析兼有（刘明德等，）。
总之，ZMET方法与扎根理论在研究原理、步骤等方面具有兼容性，两类方法在操作步骤上的关联如表1（陈向明，；胡幼慧,姚美华，；刘明德等，）所示。在本研究中，可以将二者结合起来，同样采取开放式、关联式、核心式三次编码的方式，抽取共同构念，找寻构念之间的联系，最终建立受访者的构念图示。
三
研究方法与设计
（一）半结构化访谈
首先，研究运用滚雪球的方法确定被采访者。在开始正式访谈之前至少一周，研究者需与被访对象说明研究主题，邀请其参与访谈；同时需要被采访者就研究主题，即媒介技术带来的“在场感”进行思考，并准备5至10张能够表达自身看法的图片发给研究者。ZMET访谈主要采取半结构式访谈，这样可以将视觉印象环绕在访谈中，也利于引导和开放式谈话。
其次，通过图片的深度访谈完成初步资料获取。每位受访者的访谈时间为40分钟至1小时。访谈的进行可分为九个步骤：（CoulterZaltman，；Zaltman，；Gwendolyn，；Zaltman，；刘明德等，；黄琴，）
（1）说故事，在这一步中，受访者以讲故事的方式讲述准备图片期间的思考和联想；
（2）讲述遗失的影像，受访者讲述是否在准备过程中想到有其他有关“在场”的观点或场景，但尚无法找到相对应的图片；
（3）分类整理，在选出的图片中，按照受访者的想法对于图片进行排序和分类；
（4）个人构念（construct）抽取，即提炼出各类别的关键词；
（5）选择其中最有代表性的图片；
（6）受访者讲述与图片中反映出的故事相反的构念；
（7）其他感官影像，受访者在讲述过程中，充分运用感官与情绪，来表达该图片中蕴含的构念和场景；
（8）绘制个人心智地图（mentalmap），描绘各重要构念之间的关系图；
（9）总结，访谈最后由受访者以总结来表达主题。
在这一阶段，主要是由受访者以讲故事的方式，将其所提供的图片中的隐喻加以描述，在描述的过程中，会有一些叙述的画面在所提供图片之外，这些部分也应加以记录；受访者在解说故事的同时，会提到一些关键性的语汇，在整理基础材料的时候要将这些关键词提取出来成为“构念”；此外，通过受访者对最有代表性的图片、相反构念的图片以及其他感官情绪的叙述表达中，掌握这些构念的代表性与适合性。在建立个人心智地图以及总结时，要同时确认构念间所存在的因果关系。
（二）运用隐喻抽取法编码
接下来进入ZMET主要的三次编码步骤，具体如下：
一级编码。“构念项目抽取”，类似扎根理论中的开放式编码，抽取录音记录中的关键词汇。在既有的研究中，大多采取人工进行文本关键词提取、分类，并计算效度为0.8以上的方式，汇总所抽取的共同构念项目（刘明德等，）。但这种方法耗时费力，而且需要大量的人工。因此在本研究中借用社会网络分析中的关键词提取方法，使用软件Netdrew来提取初步关键词，再进行关键词筛选。
二级编码。“共同构念编码”，类似扎根理论中的关联式编码。“共同构念”的抽取方法是，将该构念返回到个人文本中，如果该构念被受访者中的1/3人数所谈及，则其为共同构念（ZaltmanCoulter，；ChristensenOlson，）。同时抽取“相关构念”，即在受访者的叙述中具有因果关系的构念。
三级编码。“建立共识地图”，类似扎根理论中的核心式编码。研究将所有“共同构念”放入共识地图，同时勾连相关概念之间的关系。在这一步中也可以运用凯利方格技术抽取隐藏在思维和行为下面的手段工具链（means-endchain），以及构念的因果关系（Kelly,）。但是笔者也尝试除去人工编码之外，运用软件SPSS中的分层聚类工具，初步完成构念勾连，作为互相印证的结果支撑。随后，将共识地图中孤立的构念去除，并将“起始构念-连接构念-终结构念”（originator-connector-destination）分类并连接起来，完成共识地图的最终建立。
最后，对于“共识地图”进行解读，这些解读的描述被应用于研究主题。此外，需要说明的是，所有ZEMT构念都是具有双重意义的。例如名词“意义”，既包含“有意义”（形容词），也包含“无意义”（形容词）的概念（林生栋，王枢亚，）。
总之，运用ZMET能够收集受众对于媒介技术带来的“在场”效应的真实感受，通过同义复现的“隐喻”的关键词的抽取组成“构念”。通过“构念”之间关系的梳理，描摹出受众对于“在场”感知的心智地图。
（三）信度与效度问题讨论
一般来说，隐喻抽取法的研究者会采取两种方法来保证半结构性访谈的内在信度，即研究资料与研究者本意的一致性：其一是尽量确保将研究对象的原始陈述完全保留；其二是尽量选取与研究主题具有高卷入度研究对象，以确保代表性（刘明德，）；这样也可以保证研究的外在信度，即不同研究者在不同时间、相似情况中得出一致结论的可能性。
“效度可以从资料来源的多元验证、研究情境控制、受访者代表性控制等几个方面来把握”（胡幼慧，）。隐喻抽取法本身在深访的步骤中也蕴含了效度的合理性，这被前人的很多研究所证明。在访谈资料的三次编码中使用的凯利方格与攀梯法提取构念与共识地图等，也被验证是建立良好效度的技术（ReynoldsGutman，；Valette-FlorenceRapachi，；刘明德，）。徐宗国（：50）认为，扎根理论的样本数多少可以依研究者的判断来定，由于其只是从事归纳而并非演绎或者检验某种理论的目的，“研究者的题目来源于日常生活中的经验与问题，研究结果也是回归日常生活，而不是理论引导下的假设验证，具有实用主义研究范式的特点”（Hammersley，）。“根据研究者个人的理论训练、实际经验背景等，以理论敏感度（theoreticalsensitivity）去注意、了解社会现象，再经过检验的程序”（GlassStrauss，）。因此，ZMET与扎根理论类似，不像定量研究那样为进行统计必须在样本量上达到一定的标准，主要看案例对于理论构建的作用（如保持多种特征、面向与歧义性等），这样也保持了研究上的弹性。
不过，ZMET也存在着一定的缺陷。一方面，研究者在访谈前的准备以及如何避免主观性；另一方面，“受访者对于隐喻抽取技术是否熟悉，对于主题是否充分理解，是否能够提供有效的照片，以及访谈技术等等，都会影响到研究的最终结果。另外，所得结果无法量化是一般质性研究的固有特质；由于样本数量较少，因此研究不具备有效的外部效度”（林生栋，王枢亚，）。
此外，有些隐喻抽取法的研究需要在收集访谈资料之前，用卷入度量表（personalinvolvementinventory，PII）进行初步筛选，以确定与研究主题高卷入度的受众群体（Zaichkowsky，）。由于本研究的主题“在场”与受众的使用感受密切相关，所采用的半结构化访谈群体又集中于高学历（研究生及以上）群体，采访沟通顺畅，因此并未进行PII量表的筛选，但是这样也体现了一个样本结构上的局限，即偏重于高学历学生群体。
四
研究操作过程
（一）受访者描述
研究运用方便抽样，找到对“在场感”涉入程度高的受访者；通过与受访者的初步沟通，了解其接受采访的意愿和陈述能力。从前人的研究来看，隐喻抽取法的样本一般需五人左右就“能够含括大样本受访者90%左右的想法”（Coulter，ZaltmanCoulter，）。
因此，本研究选取7位受访者，分别是三男四女，其中四位为传播学相关学生，三位为媒体业界工作者，学历都在研究生以上；其中5位为实际采访，2位通过相关演讲稿进行文本分析。总体来说，这个群体一方面对于媒介接触有亲身的实践行为，另一方面对于“在场感”这个较为专业的研究主题可以较为准确地把握。表2描述了受访者的基本情况。
（二）研究过程
1.受访者叙述
研究首先选取五位受访者，每位受访者在访谈之前自主选择5-10张与访谈主题有关的图片，预先提交给研究者。访谈过程中，讲述者以讲故事的方式叙述准备图片期间所想到的故事，思考是否在准备过程中想到有其他有关“在场”的观点或场景但尚未找到相对应的图片，充分调动其感官与情感，最后将图片进行排序与筛选，总结主题。在访谈之后，由于考虑到受访者人口统计学特征较为同质，另加入两位受访者，将其与研究主题相关的演讲稿作为对照文本加入样本中，在研究中作为次要样本权重抽取构念。
2.构念项目抽取
访谈后，经过对于访谈录音的文字整理，得到几位受访者的叙述文本。运用ROST软件进行高频词抽取、排序、筛选，再返回到每位受访者的文本中进行匹配。
3.共同构念编码
抽取“共同构念”的时候，根据ZMET的研究原则，被采访者中若有1/3的人提到某个构念，则该构念才可能被纳入到最终关系分析的范畴；若某一构念在关系图谱中需要被作为“关系构念”（即联结两个共同构念之间的构念）出现，则需要该构念的提及者至少占到被受访者中的1/4（ZaltmanCoulter，）。对于本研究来说，受访者共七人，按照三分之一和四分之一的原则，所应抽取的共同构念需要被受访者中的至少两人提及，关系构念需要被样本中的至少三人提及。
因此，研究在具体操作中以这个比例为基本标准，选取“共同构念”（共同提及人≥2）与“关系构念”（共同提及人＞2）。最终，研究共抽取出由两位及以上的受访者共同提及的51个共识构念。依据前人研究的编码经验（刘明德等，；李明镜，；黄琴，），每个构念在受访者中提及的情况以及提及人数，如表4所示。
4.构念涵盖率分析
在构建关系之前，研究还需检验七位受访者共识提及的一致性，也就是“构念涵盖率”，即检验共同构念数占受访者个人构念数的比例（刘明德等，）。根据ZMET的研究，若是个人构念中，共同构念数占个人构念数的50%以上，则抽取的共同构念能够基本符合一致性的要求；若是共识构念占比80%以上，则为理想涵盖率（ChristensenOlson，;ZaltmanCoulter，）。
研究对几位受访者的构念数以及涵盖率进行计算之后发现，七位受访者的构念涵盖率在60%左右，平均涵盖率64.9%，基本符合构念涵盖率的要求，未达到理想涵盖率；其中F、G两位受访者的涵盖率较低。如表5所示。
此外，为了检验各共识构念之间是否存在完全的关联关系，研究尝试运用社会网络分析的方法，建立各构念间的关联网络。如图1所示，运用软件Ucinet6进行可视化呈现，结果发现所有共同构念都能够包含在关系网络之中，即，各共同构念存在完全的关联关系。同时，图1还显示了各构念的中心化程度，发现处于构念网络较为中心的是“在场”“亲密”“社会关系”“现场感”“交流”“媒体”“有意思”等。在此基础上，研究可以最终基于这些共同构念，建立成具有解释意义的共识地图。
（三）研究结果：共识地图建立
在ZMET的既有研究中，一般都使用人工分析的方式将构念进行集聚与组合，从而建立共识地图。本研究在这一步骤首先尝试运用分析软件对于这些构念进行聚类分析，期望能够提高研究的可信度；如若可行性不足，也可考虑与人工分析的结果进行相互印证。
因此，研究首先使用SPSS软件对于内容分析得出的共同构念词进行分层聚类分析，用Ward’method方法，将词频转化为Z分数后，生成聚类谱系的树状图。不过，软件的聚类分析基本上是依托各构念之间的联系的紧密程度来进行分类重组的，但是在隐喻抽取法中，真正需要探究的还是各共同构念之间的推导关系。所以，研究最终还是回到人工分类的方法，构建受访者构念的构念聚类，得到起始构念15个，关系构念21个，终至构念15个。如表6所示。
表6中的“次要起始构念”是无法构成“起始构念”，而且共识率也没有达到“两位以上的受访人提及”，因此也无法构成关系构念的部分。在接下来的构念聚类命名中，为了研究方便，我们将这一栏中的构念去掉，并将这些聚合之后的共同构念进一步抽象概括。如表7所示。
在此基础上，得出最终的研究结构，即构建最终的受访者共识地图。如图3所示，第一，“在场”的起始构念包括“场景、时间、状态、话题、感受”，这是受访者最初感性的描述性构念；第二，关系构念包括“媒介技术、心理需求、社会交往”，这是抽象而得的最具因果解释力的关系构念；第三，终至构念包括“在场，身临其境、距离拉近，便利、意义、真实、趣味”，这是受访者理性思考的总结性构念。在共识地图中共有提及构念次，占总构念提及总数（次）的82.4%，由隐喻抽取、构念分类聚合、建立关系等步骤逐渐梳理而成，直观反映了受访者在提到“在场”时的想法核心以及其内心推导过程。下文根据终至构念作为研究框架中的考察因素，返回到访谈文本中进行详细分析，尝试对于受访者的原意进行概括与阐释。
五
结论：“在场交往”的四个终至构念
（一）虚拟在场与交往的便利
研究发现，智能手机能够轻易地塑造一个聊天的环境，在这种媒介化的“在场”中，聊天内容不再是重点，而是通过每次的沟通让双方处于一种“连接”之中，更深刻地卷入彼此的生活（黄思齐，）。Facebook、
