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【觀察者網(wǎng)按：互聯(lián)網(wǎng)治理是各國(guó)政府面臨的新挑戰(zhàn)。“沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)安全，就沒(méi)有國(guó)家安全。”習(xí)近平在今年2月新成立的中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化領(lǐng)導(dǎo)小組會(huì)議上指出。哈佛大學(xué)政治學(xué)系教授金加里（該校僅有的24位“校級(jí)教授”之一，是亨廷頓教授頭銜的繼承者）長(zhǎng)期關(guān)注中國(guó)政府的網(wǎng)絡(luò)審查制度，曾與兩位學(xué)生合作撰寫(xiě)論文《中國(guó)網(wǎng)絡(luò)審查制度如何允許批評(píng)政府卻禁止群體煽動(dòng)》，因觀察者網(wǎng)譯介而在中文互聯(lián)網(wǎng)引發(fā)熱議。金加里教授通過(guò)分析中文社交媒體數(shù)據(jù)，得出結(jié)論：中國(guó)并不介意任何批評(píng)政府的網(wǎng)絡(luò)言論，其審查標(biāo)準(zhǔn)是煽動(dòng)群體性事件的可能性。在維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定、管控違法事件這一點(diǎn)上，中國(guó)與西方國(guó)家的互聯(lián)網(wǎng)治理并無(wú)二致。但該論文只是作為旁觀者的觀察，其資料有兩個(gè)缺陷：1.有些帖子在未發(fā)表前已被屏蔽，沒(méi)有涵蓋審查制度的全部流程；2.僅限于已有的觀察經(jīng)驗(yàn)，只能“歸納”出結(jié)論，無(wú)法得出“煽動(dòng)群體性事件=>審查”的因果推斷。

擅長(zhǎng)量化研究的金加里教授隨后又向美國(guó)政治學(xué)會(huì)2013年會(huì)提交了新的論文。他的團(tuán)隊(duì)做了以下新的工作：1.在中國(guó)建論壇，掌握中國(guó)網(wǎng)絡(luò)審查制度從頭到尾的第一手材料；2.發(fā)帖子，實(shí)際檢驗(yàn)“是否煽動(dòng)群體性事件”、“是否批評(píng)政府”這兩項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的真?zhèn)?。金加里教授通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)碾S機(jī)性試驗(yàn)再一次證明了自己的結(jié)論。不僅如此，他在本文提出：1.由于自動(dòng)審查機(jī)制的機(jī)械性，支持政府的網(wǎng)絡(luò)言論比批評(píng)政府的言論更容易遭到屏蔽（“反腐敗”和“真腐敗”在機(jī)器看來(lái)都是需要過(guò)濾的敏感詞）；2.同一個(gè)中國(guó)，各個(gè)社交媒體實(shí)際審查力度不均，國(guó)企運(yùn)營(yíng)的社交網(wǎng)站尺度比私企嚴(yán)格，但最大的用戶群體卻屬于私企。這些現(xiàn)象值得關(guān)心中國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全的人士注意。斯諾登事件讓中國(guó)人明白，網(wǎng)絡(luò)安全的世界里，沒(méi)有誰(shuí)是可以膜拜的老師。中國(guó)作為網(wǎng)絡(luò)和信息產(chǎn)業(yè)的大國(guó)，需要自己摸索出一條互聯(lián)網(wǎng)治理的道路。觀察者網(wǎng)再度全文譯介金加里教授的論文《針對(duì)中國(guó)網(wǎng)絡(luò)審查制度的隨機(jī)試驗(yàn)研究》（觀察者網(wǎng)朱新偉、王楊/譯），我們將持續(xù)關(guān)注這一話題。】

中國(guó)作為網(wǎng)絡(luò)和信息產(chǎn)業(yè)大國(guó)，需要自己摸索出一條互聯(lián)網(wǎng)治理的道路。

針對(duì)中國(guó)網(wǎng)絡(luò)審查制度的隨機(jī)試驗(yàn)研究

金加里 珍妮弗·潘 瑪格麗特·羅伯茨

2013年10月6日

摘要

中國(guó)政府審查社交媒體，這是人類歷史上最大規(guī)模的、有針對(duì)性的信息干預(yù)行為。關(guān)于這一主題已經(jīng)有系統(tǒng)性的研究。但研究手段都是被動(dòng)的旁觀，其推論具有很大的局限性。我們通過(guò)實(shí)際參與和試驗(yàn)，希望提出更為有力的因果推斷和描述推斷。為了證明因果推斷，我們發(fā)起了一項(xiàng)大規(guī)模的隨機(jī)試驗(yàn)，在中國(guó)大量的社交媒體上創(chuàng)建帳號(hào)，上傳隨機(jī)分配的文本，然后通過(guò)全球計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)偵測(cè)這些文本是否遭到屏蔽。為了獲取描述推斷，我們除了匿名訪問(wèn)以外，還在中國(guó)建立了一個(gè)自己的社交媒體網(wǎng)站，與中國(guó)公司簽訂合同，安裝現(xiàn)有各大網(wǎng)站使用的審查軟件，反過(guò)來(lái)考察審查機(jī)制。我們的試驗(yàn)結(jié)果支持并拓展了以下觀點(diǎn)：對(duì)國(guó)家、領(lǐng)導(dǎo)人和政策的批評(píng)都可以在網(wǎng)上正常發(fā)表，而含有群體性事件（collective action，原譯“集體性行動(dòng)”，本文譯為“群體性事件”，以貼合社會(huì)治理的范疇——觀察者網(wǎng)注）可能性的文本遭到屏蔽的機(jī)率要大得多。我們還解釋了中國(guó)審查制度的內(nèi)部機(jī)制，并證明，地方網(wǎng)站審核手段（非審核內(nèi)容）的靈活性要比原來(lái)想象的大得多。

1 引言

中國(guó)政府實(shí)行“世界上最復(fù)雜的內(nèi)部?jī)?nèi)容控制系統(tǒng)”（Freedom House, 2012），安排數(shù)以十萬(wàn)計(jì)的人員有計(jì)劃地延緩某些類型信息的傳播速度。然而，該組織的規(guī)模和影響已經(jīng)足以讓研究者們通過(guò)被動(dòng)觀察來(lái)發(fā)現(xiàn)其審查制度的某些宗旨和程序，以及中國(guó)政府的意圖。我們希望突破被動(dòng)觀察的限制，使用試驗(yàn)和參與的方式進(jìn)行因果推斷和描述推斷。

我們先從理論開(kāi)始。此前對(duì)于中國(guó)審查制度宗旨的研究假設(shè)了“批評(píng)國(guó)家”與“群體性事件可能性”兩種思路，并發(fā)現(xiàn)，前一種思路基本上是錯(cuò)的，后一種是對(duì)的：在社交媒體上惡毒地批評(píng)政府，這并不會(huì)遭到屏蔽，但以政府不允許的方式動(dòng)員人群，則將遭到審查。這表明，即使是支持政府的言論，如果其中涉及到群體性事件的話，也會(huì)遭到屏蔽（King, Pan and Roberts, 2013）。（參見(jiàn)觀察者網(wǎng)對(duì)該報(bào)告的譯介《哈佛報(bào)告：中國(guó)網(wǎng)絡(luò)審查制度如何允許批評(píng)政府卻禁止群體煽動(dòng)》——譯者注）

這兩種理論都同意，維護(hù)政權(quán)穩(wěn)定（Shirk, 2007, 2011; Whyte, 2010; Zhang et al., 2002）是言論審查的最終目標(biāo)。例如，一些學(xué)者曾經(jīng)以為審查者會(huì)刪除批評(píng)政府的網(wǎng)絡(luò)言論、歪曲那些支持政府的網(wǎng)絡(luò)新聞，并認(rèn)為這可以減少群體性事件（Esarey and Xiao, 2008; MacKinnon, 2012; Marolt, 2011）。不過(guò)，即使篡改新聞能夠降低群體性事件的可能性，上述學(xué)者仍然忽略了社交媒體上的公開(kāi)批評(píng)對(duì)中央政府和中共中央的借鑒價(jià)值（Dimitrov, 2008; Lorentzen, 2010, 2012; Chen, 2012）。畢竟，威權(quán)體制下的領(lǐng)導(dǎo)人的工作很大一部分是緩解輿論焦慮，保證不發(fā)生群體性事件威脅穩(wěn)定。及時(shí)了解地方領(lǐng)導(dǎo)及其他官員的腐敗、瀆職等批評(píng)，這對(duì)于上級(jí)而言是十分寶貴的信息。受到批評(píng)的領(lǐng)導(dǎo)將被替換，代之以維穩(wěn)能力更強(qiáng)的人才，確保體制及時(shí)回應(yīng)民意。這種“回應(yīng)性”體制（responsiveness）能夠比粗暴干預(yù)新聞更有效地降低群體性事件發(fā)生率。

King, Pan and Roberts（2013）的論文研究對(duì)象范圍頗廣，分析了近1400個(gè)中國(guó)網(wǎng)站的1100萬(wàn)個(gè)帖子，但這篇及其他相關(guān)論文針對(duì)審查制度的定量研究?jī)H僅是描述性的（Bamman, O’Connor and Smith, 2012; Zhu et al., 2013），其中某些結(jié)論的大前提未經(jīng)檢驗(yàn)。例如，上述研究的數(shù)據(jù)實(shí)際上已經(jīng)遭受管控，許多社交網(wǎng)站都會(huì)設(shè)置自動(dòng)審查，先將帖子放在某個(gè)緩存庫(kù)，待審核后再進(jìn)行發(fā)布。事后審核通常由人工進(jìn)行，大約會(huì)有24小時(shí)的滯后；而事先審查則是自動(dòng)、即時(shí)的，幾乎沒(méi)有辦法通過(guò)肉眼觀察來(lái)分析。重要的是，事先的自動(dòng)審查程序?qū)е录扔械膶W(xué)術(shù)研究產(chǎn)生數(shù)據(jù)盲點(diǎn)，研究者們只能分析那些已經(jīng)通過(guò)自動(dòng)審查程序過(guò)濾的帖子。由此可見(jiàn)，觀察式的研究會(huì)存在自我循環(huán)論證等問(wèn)題。

為避免上述問(wèn)題，并研究自動(dòng)審查的具體機(jī)制，我們發(fā)起了一次大規(guī)模試驗(yàn)，用隨機(jī)的數(shù)據(jù)分配來(lái)代替猜測(cè)。我們采取了參與式的手段，在全國(guó)許多社交網(wǎng)站上創(chuàng)建帳戶，基于現(xiàn)有的社交媒體內(nèi)容撰寫(xiě)文本，然后提交給各個(gè)網(wǎng)站。文本內(nèi)容確保符合原網(wǎng)站的話題范圍，然后隨機(jī)分配不同內(nèi)容的帖子，從全球網(wǎng)絡(luò)觀察這些帖子最終是被發(fā)布還是刪除。此前有過(guò)小規(guī)模的非隨機(jī)性試驗(yàn)MacKinnon（2009），但據(jù)筆者所知，本文是針對(duì)中國(guó)審查制度的首次隨機(jī)性、試驗(yàn)性研究。

我們使用因果推斷來(lái)實(shí)施隨機(jī)性試驗(yàn)，除此以外，我們還希望擴(kuò)充關(guān)于審查機(jī)制的描述性知識(shí)——這本身就很重要，更何況，對(duì)我們的因果推斷也有幫助。迄今為止，收集到的信息大多是來(lái)自于社交媒體與政府部門(mén)審查人員的匿名訪談，內(nèi)容有局限性、不完整且很難搜集。我們采用親身參與來(lái)搜集信息。所以，我們?cè)谥袊?guó)內(nèi)部設(shè)立自己的社交網(wǎng)站，與中國(guó)最流行的論壇服務(wù)平臺(tái)簽訂合同，提交、自動(dòng)審查、發(fā)布和刪除我們創(chuàng)建的帖子。這個(gè)網(wǎng)站只有我們研究團(tuán)隊(duì)的成員才能訪問(wèn)，以避免影響研究對(duì)象或介入既有的中國(guó)社交媒體話語(yǔ)。我們得以使用審查軟件的交流論壇，與技術(shù)支持人員討論，獲得他們的建議。這些“采訪”的信息量很大，因?yàn)榛卮疖浖夹g(shù)問(wèn)題正是他們的本職工作。

在本文的第二部分，我們將概述試驗(yàn)的設(shè)計(jì)框架，以及安裝、執(zhí)行過(guò)程中意想不到的實(shí)際困難（附錄A亦有論述）。這部分還描述了我們?cè)趧?chuàng)建社交網(wǎng)站過(guò)程中的觀察，審慎地界定我們的試驗(yàn)平臺(tái)。我們發(fā)現(xiàn)，許多地方性社交網(wǎng)站在實(shí)施政府的審查原則時(shí)具有極大的靈活性和豐富的技術(shù)手段。第3部分陳述了試驗(yàn)結(jié)果，第4部分將群體性事件理論推向極致，以尋找其理論適用范圍?？傊覀儼l(fā)現(xiàn)群體性事件理論有著充分的證據(jù)支持，但各大網(wǎng)站在落實(shí)審查原則時(shí)的自由度超乎預(yù)期，此前通過(guò)觀察式研究無(wú)法偵測(cè)的事先審查機(jī)制也具有一定的選擇性。通過(guò)上述研究，我們得以揭示審查機(jī)制的許多其他方面，以及地方領(lǐng)導(dǎo)的激勵(lì)機(jī)制。我們還能夠處理原來(lái)無(wú)法解釋的一些問(wèn)題，包括涉及反腐、外國(guó)事件、網(wǎng)絡(luò)事件、領(lǐng)導(dǎo)人名字的帖子是否會(huì)遭到額外關(guān)照。第5部分即結(jié)論。

2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)框架

對(duì)于這個(gè)阻礙信息自由流動(dòng)的體制，我們進(jìn)行了大規(guī)模試驗(yàn)、參與和數(shù)據(jù)收集，其中遇到不少困難，包括身份保密、遠(yuǎn)距離溝通、保證研究團(tuán)隊(duì)安全，并且我們還不能更改既有的審查機(jī)制。我們的工作人員身份已經(jīng)預(yù)先獲得本校機(jī)構(gòu)審查委員會(huì)認(rèn)可。由于眾所周知的原因，我們無(wú)法揭露本試驗(yàn)的一些細(xì)節(jié)，但我們將說(shuō)明整個(gè)過(guò)程的前因后果。

我們先討論研究過(guò)的變量，然后描述試驗(yàn)的一些基本原則。

2.1 通過(guò)參與學(xué)習(xí)審查機(jī)制

我們獲取了與中國(guó)政府和社交媒體審查者訪談的第一手資料。其中有些訪談含有重要信息，有些則過(guò)于偏頗或含糊。

因此，我們希望另辟蹊徑獲取更多信息，甚至包括改變接洽信息提供者的方式。我們?cè)谥袊?guó)國(guó)內(nèi)創(chuàng)建了自己的中文社交網(wǎng)站，使用各種設(shè)施、程序，并遵從中國(guó)現(xiàn)行法律。我們購(gòu)買(mǎi)了URL地址，與一家公司簽訂合同購(gòu)買(mǎi)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，然后與另一家公司協(xié)商，獲取網(wǎng)絡(luò)社區(qū)所必須的軟件。我們自行下載、安裝了該軟件。這使得我們完全掌握了該軟件及其支持文檔，然后針對(duì)其功能進(jìn)行深入的理解和應(yīng)用。重要的是，我們還可以便捷地向這些公司咨詢，他們十分樂(lè)意向我們講解整個(gè)審查方式，確保我們的網(wǎng)站按照政府的相關(guān)規(guī)定正常運(yùn)營(yíng)。因此，我們沒(méi)有花時(shí)間去說(shuō)服調(diào)查對(duì)象，就能夠與相關(guān)職員進(jìn)行對(duì)話；幸運(yùn)的是，他們十分熟悉本職工作。我們對(duì)該軟件進(jìn)行了個(gè)性化定制，自行提交帖子，然后使用該軟件刪除其中一部分帖子。我們盡可能地防止無(wú)關(guān)的中國(guó)網(wǎng)民訪問(wèn)本站，以免干擾真實(shí)的中國(guó)社交網(wǎng)絡(luò)空間。

就調(diào)查資料而言，我們最驚訝的是，自動(dòng)審查和人工審核的技術(shù)手段頗為豐富，超過(guò)我們?cè)鹊南胂蟆１砀?總結(jié)了其中一部分技術(shù)選項(xiàng)。

我們?cè)诎惭b該軟件時(shí)發(fā)現(xiàn)，默認(rèn)選項(xiàng)包括了“不審查”或“不屏蔽”。但網(wǎng)管們可以輕易地更改選項(xiàng)，選擇自動(dòng)審查某類用戶（版主、超級(jí)用戶、禁止發(fā)帖、禁止訪問(wèn)等）、IP抵制、新帖子、新回復(fù)——這些都可以根據(jù)論壇的具體情況而自定義設(shè)置。此外，還可以根據(jù)特定數(shù)據(jù)范圍、用戶名、關(guān)鍵字、帖子長(zhǎng)度等因素來(lái)實(shí)施批量刪帖。網(wǎng)管在后臺(tái)可以自定義搜索，根據(jù)用戶名、帖子標(biāo)題和內(nèi)容檢索特定內(nèi)容。用戶的訪問(wèn)區(qū)域也可以自行限制：可以關(guān)閉用戶的搜索功能，網(wǎng)管可以選擇是否允許用戶閱讀自己被屏蔽的帖子。

我們向該軟件的員工咨詢何種技術(shù)最受歡迎，獲得了他們的熱情答復(fù)?；谒麄兊耐扑]，以及用戶手冊(cè)、數(shù)據(jù)分析和單獨(dú)訪問(wèn)（包括匿名采訪），我們推斷，社交網(wǎng)站最常用的自動(dòng)審查方式是關(guān)鍵詞匹配檢索，其關(guān)鍵詞列表可能是手動(dòng)更新維護(hù)（我們?cè)谀嫦蛟O(shè)置了個(gè)別關(guān)鍵詞，見(jiàn)下文）。[1]

依據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)，我們繪制了審查程序，如圖1所示。審查程序始于用戶撰寫(xiě)、提交博文或微博。帖子要么立即發(fā)布（圖中的第一個(gè)框），要么需經(jīng)審查（第二個(gè)框）。如果立即發(fā)布，這個(gè)帖子可能會(huì)在24小時(shí)內(nèi)經(jīng)過(guò)網(wǎng)管人工審核，以決定繼續(xù)發(fā)布或當(dāng)即刪除。如圖1的截圖所示，網(wǎng)管的決定和刪除行為都十分清晰，毫不含糊。

接下來(lái)，網(wǎng)管可以（一兩天內(nèi)）閱讀每一個(gè)帖子，決定發(fā)布（第三個(gè)框）或屏蔽（第四個(gè)框）。另外，基于過(guò)往的帖子，網(wǎng)管可以屏蔽某些帳號(hào)（最后一個(gè)框）。關(guān)鍵是，此前King, Pan and Roberts（2013）收集的數(shù)據(jù)局限于前三個(gè)框，而本次試驗(yàn)則可以涵蓋全部五種情況。

2.2 試驗(yàn)方案

我們希望在沒(méi)有任何建模預(yù)設(shè)條件的前提下，進(jìn)行可靠的因果推斷。我們的試驗(yàn)方案如下。首先，我們選取100個(gè)社交網(wǎng)站，其中包括中國(guó)排名最靠前的97個(gè)博客網(wǎng)站，它們涵蓋了國(guó)內(nèi)87%的博文。另外，還有3家微博（類似于Twitter）：新浪微博（weibo.com）、騰訊微博（t.qq.com）和搜狐微博（t.sohu.com）。前兩家微博各有逾5億用戶，每天的活躍用戶高達(dá)5千萬(wàn)至1億。這100家網(wǎng)站地理位置分布于中國(guó)各地，由各級(jí)政府、國(guó)企和私企運(yùn)營(yíng)。其中有些網(wǎng)站面向全國(guó)用戶，有些則只允許當(dāng)?shù)厝税l(fā)帖。其中一些網(wǎng)站規(guī)定，注冊(cè)用戶必須在中國(guó)國(guó)內(nèi)、某個(gè)特定地方、本地的電子郵件地址或聯(lián)系方式。我們?cè)诿總€(gè)網(wǎng)站各注冊(cè)了兩個(gè)帳號(hào)。

本次試驗(yàn)的思路緊跟King, Pan and Roberts（2013）一文。那篇論文的結(jié)論不是說(shuō)每一個(gè)有可能引起群體性活動(dòng)的帖子都會(huì)被刪除。畢竟，幾乎每件事情理論上都存在引發(fā)群體性活動(dòng)的可能性。其真正的結(jié)論是，（無(wú)論支持或反對(duì)政府的）帖子，只要涉及到群體性事件就會(huì)被刪除。群體性事件是指：“（a）包含線下的抗議或人群聚集；（b）涉及到過(guò)去曾經(jīng)組織、煽動(dòng)群體性事件的人；或（c）涉及到過(guò)去曾引發(fā)抗議或群體性活動(dòng)的民族主義情緒。”（King, Pan and Roberts, 2013, p.6）.

我們共進(jìn)行三輪試驗(yàn)（分別是2013年4月18-28日，6月24-29日，6月30-7月4日）。每一輪試驗(yàn)一開(kāi)始，我們搜尋那些引起社交媒體大量討論的新聞和群體性事件。我們把群體性事件與非群體性事件按照1：2的比例分配，因?yàn)槿后w性事件相對(duì)較少，我們用不同的非群體性事件加以平均。我們選擇的非群體性事件均涉及社交媒體熱烈討論的中國(guó)政府、官員、共產(chǎn)黨的相關(guān)行動(dòng)。這些行動(dòng)不存在發(fā)生群體性活動(dòng)的可能性。我們盡量選擇涉及官員名字的事件，尤其是那些存在“敏感”話題的。（我們還加入了兩個(gè)極端案例。參見(jiàn)本文第4部分。）全部事件的細(xì)節(jié)參見(jiàn)附錄A。此處，我們列舉4個(gè)試驗(yàn)期間發(fā)生的群體性事件，其爭(zhēng)議程度并不均等。

1. 一位名叫Qui Cuo的20歲母親自焚，其葬禮引發(fā)抗議。（應(yīng)為Qiu Cuo[秋措Chugtso]——譯者注）

2. 福建廈門(mén)市潘涂村（原文誤作Panxu——譯者注）村民抗議征地補(bǔ)償過(guò)低。農(nóng)田被用來(lái)建造高爾夫球場(chǎng)。村民代表去當(dāng)?shù)卣笱a(bǔ)償，但遭到拘禁。數(shù)千名村民要求釋放，警察逮捕了一些村民，村民則打砸警車(chē)，拘禁村支書(shū)。

3. 艾未未在被捕兩周年之際發(fā)唱片。

4. 新疆鄯善縣魯克沁鎮(zhèn)暴力恐怖事件。

我們讓以中文為母語(yǔ)的工作人員根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿論撰寫(xiě)帖子，有的帖子內(nèi)容支持政府，有的反對(duì)政府。我們告訴寫(xiě)手們事件背景和立場(chǎng)（參見(jiàn)附件A），并提供他們一些網(wǎng)上現(xiàn)成的帖子作為參考。為了減少試驗(yàn)偏差，我們逐句檢查，確保寫(xiě)手們撰寫(xiě)的內(nèi)容沒(méi)有超乎現(xiàn)有社交媒體討論的范疇；我們尤其注意，帖子的語(yǔ)言和情緒要和中國(guó)社交媒體的現(xiàn)狀相仿。帖子內(nèi)容不得雷同。所有帖子在中國(guó)時(shí)間早上8時(shí)至下午8時(shí)之間提交，根據(jù)不同網(wǎng)站技術(shù)要求，我們?cè)诿绹?guó)或中國(guó)上網(wǎng)發(fā)帖。

我們感興趣的是支持、反對(duì)政府的內(nèi)容，以及群體性事件、非群體性事件的內(nèi)容，由此引出4種不同類型的帖子，它們是否與審查制度存在因果關(guān)系。為了最大限度地利用每個(gè)帳號(hào)，我們每個(gè)帳號(hào)提交兩個(gè)帖子。但一個(gè)帳號(hào)（相當(dāng)于一個(gè)人）如果針對(duì)某一個(gè)事件一會(huì)兒發(fā)帖支持政府，一會(huì)兒發(fā)帖反對(duì)政府，那就荒唐了。因此，我們一個(gè)帳號(hào)針對(duì)兩個(gè)事件發(fā)出兩個(gè)帖子，支持政府的群體性事件，反對(duì)政府的非群體性事件；或者是，反對(duì)政府的群體性事件，支持政府的非群體性事件。這樣，每個(gè)帳號(hào)都能適用于我們所假設(shè)的因果關(guān)系。為了得出因果推斷的可靠結(jié)論，我們還保證了以下因素的隨機(jī)性：（a）兩個(gè)帖子的類型，（b）先后順序，（c）群體性事件與政策性事件隨機(jī)分配。倘若帳號(hào)失效，或帳號(hào)因?yàn)榇饲暗奶颖环?，新提交的帖子可能?huì)遺失。由于本次試驗(yàn)的隨機(jī)性，帖子遺失的情況基本上會(huì)是孤立事件；我們?cè)囼?yàn)的結(jié)果證明的確如此。

我們涉及的100個(gè)網(wǎng)站各自有其獨(dú)特的網(wǎng)民表達(dá)方式。我們盡可能讓每個(gè)帳號(hào)在網(wǎng)站主頁(yè)上發(fā)帖。對(duì)于論壇，我們盡可能在最受歡迎的論壇板塊開(kāi)帖。如果網(wǎng)站不允許開(kāi)新帖，那我們就在與事件最相關(guān)的帖子下面進(jìn)行回復(fù)。我們盡可能跟隨現(xiàn)有信息撰寫(xiě)內(nèi)容，追隨社交媒體、網(wǎng)站和文化風(fēng)氣的導(dǎo)向。我們總共人工撰寫(xiě)了1200個(gè)帖子，每一個(gè)都單獨(dú)成篇、互不影射。

我們提交帖子之后，開(kāi)始觀察它是否（自動(dòng)）接受審查；如果存在審查，那就看它會(huì)不會(huì)被發(fā)布出來(lái)，什么時(shí)候發(fā)布出來(lái)；如果自動(dòng)審查程序沒(méi)有過(guò)濾掉它，那就看它會(huì)不會(huì)被人工刪除。一旦帖子成功發(fā)布在網(wǎng)上，我們記錄下URL（網(wǎng)頁(yè)地址——觀察者網(wǎng)注），并檢驗(yàn)是否存在審查。我們記錄下審查結(jié)果。整個(gè)過(guò)程如圖1所示。

我們總的目標(biāo)是，防止外人看出來(lái)我們發(fā)帖是為了做學(xué)術(shù)研究，讓自己看起來(lái)和其他網(wǎng)民沒(méi)有任何差別，不干涉社交媒體原有的生態(tài)系統(tǒng)。我們還要確保自己的檢驗(yàn)手段不會(huì)妨礙網(wǎng)站審查程序。截至本文發(fā)表前，還沒(méi)有任何外人察覺(jué)到本次試驗(yàn)，也沒(méi)有人懷疑我們發(fā)出的帖子的真實(shí)意圖。

3 試驗(yàn)結(jié)果

我們發(fā)現(xiàn)，總的來(lái)講，自動(dòng)審查機(jī)制影響了中國(guó)很大一部分社交媒體的生態(tài)。我們采樣的100個(gè)網(wǎng)站中，有66個(gè)網(wǎng)站（自動(dòng)）審查了提交的新帖子。我們提交的所有帖子中，有40%的帖子（在實(shí)行自動(dòng)審查程序的網(wǎng)站中，這一比例更大，達(dá)52%）會(huì)被列入審核狀態(tài)。被列入審核狀態(tài)的帖子中，有63%的帖子最終未能發(fā)布出來(lái)。因此，審核影響了中國(guó)網(wǎng)民的發(fā)言，值得學(xué)術(shù)研究者們關(guān)注。我們現(xiàn)在進(jìn)一步考察審查機(jī)制的變量，然后再研究審核機(jī)制。

3.1 審查

我們采用更大的樣本驗(yàn)證“群體性事件理論”。該樣本未受到自動(dòng)審查程序選擇的影響，而且是隨機(jī)選取的。圖2左圖中的黑點(diǎn)代表四個(gè)孤立事件的帖子和審查之間的因果關(guān)系，我們用點(diǎn)估計(jì)（用樣本指標(biāo)數(shù)值作為總體參數(shù)的估計(jì)值——譯者注）的方法進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。垂直線段的置信水平是90%（即各數(shù)值有90%的可能落在這條線段上——譯者注）。結(jié)果差異很大，高達(dá)20至40個(gè)百分點(diǎn)（如垂直線段所示），而這僅僅取決于帖子描述的是群體性事件還是非群體性事件。（圖2的縱坐標(biāo)“審查差異”指的是，煽動(dòng)群體性事件的帖子被審查的比例減去不煽動(dòng)群體性事件的帖子被審查的比例——譯者注）

我們還進(jìn)一步研究了圖1中其他的決策路徑。首先我們估算群體性事件（和非群體性事件）帖子和審查之間因果關(guān)系的中間變量（Imai et al., 2011; Pearl, 2001），我們發(fā)現(xiàn)幾乎所有的結(jié)果都不受自動(dòng)審查的影響：其可能性僅為0.003，置信區(qū)間是（-0.007，0.016）。上述每個(gè)事件的結(jié)果如圖2中右圖所示，都接近于零，置信區(qū)間也很小。因此（這里作為中間變量的）審查是全自動(dòng)的，而且不受其他相關(guān)變量的干擾。跟其他關(guān)鍵詞自動(dòng)審查一樣，其大規(guī)模應(yīng)用的效果并不好。而實(shí)驗(yàn)結(jié)果甚至顯示，似乎審查者常常忽略這種方法，至少?zèng)]有從中獲得什么有用的信息。（我們?cè)谙乱还?jié)詳細(xì)研究這個(gè)問(wèn)題）

群體性事件與審查之間的因果關(guān)系很明顯，與上述方法類似，圖3用4個(gè)群體性事件和8個(gè)（非群體性）政策性事件來(lái)檢驗(yàn)“國(guó)家批評(píng)理論”。黑點(diǎn)代表每件事情中，支持政府和反對(duì)政府的帖子被審查的比例的差值，我們用點(diǎn)估計(jì)的方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)?？梢钥闯觯械狞c(diǎn)都很接近橫坐標(biāo)軸，6個(gè)在上，6個(gè)在下。而且有11個(gè)點(diǎn)的置信區(qū)間都穿過(guò)了坐標(biāo)軸。要特別注意，沒(méi)有跡象表明反政府的帖子受到更多審查，即使是尤其敏感的事件或提到國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)人名字時(shí)也是如此。

3.2 自動(dòng)審核

結(jié)果非常明顯，群體性事件理論比批評(píng)國(guó)家論更站得住腳。自動(dòng)審查程序?qū)χС衷摷僭O(shè)的證據(jù)的影響微乎其微。我們現(xiàn)在回到圖1中的決策樹(shù)，直接研究自動(dòng)審查程序。

我們首先注意到有的網(wǎng)站并未啟動(dòng)自動(dòng)審查程序，且不同網(wǎng)站之間的審查方法千差萬(wàn)別。我們?cè)趧?chuàng)建自己的社交網(wǎng)站時(shí)也發(fā)現(xiàn)了這一點(diǎn)。我們的軟件不僅有是否開(kāi)啟審核的選項(xiàng)，還有多種多樣的審查標(biāo)準(zhǔn)。

為什么政府在自上而下的專制統(tǒng)治中，允許自由選擇多種多樣的審查方法呢？為了回答這個(gè)問(wèn)題，我們仔細(xì)研究了社交網(wǎng)站上控制信息的多種軟件平臺(tái)和插件。我們目前的結(jié)論是，政府是在（很可能是有意）促進(jìn)審查科技的創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)。通過(guò)權(quán)力下放鼓勵(lì)創(chuàng)新，這在中國(guó)很常見(jiàn)（Blanchard and Shleifer, 2000; Heilmann and Perry, 2011; Qian and Roland, 1998; Qian and Weingast, 1997）。

通過(guò)對(duì)內(nèi)部人士的采訪，我們還發(fā)現(xiàn)，具體的審查要求和政府對(duì)社交網(wǎng)站運(yùn)作實(shí)施干預(yù)的規(guī)則存在很大的不確定性。這一點(diǎn)在跟政府聯(lián)系不多的小網(wǎng)站上尤其突出。這種不確定性部分是為了鼓勵(lì)創(chuàng)新，但在某些情況下也是一種控制手段——模糊的界限比清晰的界限更容易讓人卻步。

我們從了解社交網(wǎng)站使用的自動(dòng)審查程序入手，開(kāi)始了系統(tǒng)的實(shí)證研究。圖4表示被審查的帖子比例分布直方圖。我們將網(wǎng)站按所有權(quán)的不同分成三類。圖中可以看出，政府網(wǎng)站審查帖子的幾率最高，其次是國(guó)企網(wǎng)站，最后是私營(yíng)網(wǎng)站（這類網(wǎng)站往往擁有最大的用戶群）。

為什么政府網(wǎng)站要在自動(dòng)審查之后才發(fā)布帖子，而私營(yíng)網(wǎng)站先發(fā)布再審核？根據(jù)我們目前掌握的定性證據(jù)，原因在于發(fā)布違規(guī)帖子面臨的懲罰不同。一個(gè)政府網(wǎng)站的工作人員若不能阻止群體性行為，可能會(huì)立即丟了工作；相比之下，私營(yíng)網(wǎng)站的員工若犯了同樣錯(cuò)誤，一般不會(huì)直接被政府開(kāi)除。

確實(shí)，聽(tīng)話、不犯錯(cuò)是公務(wù)員的“光榮傳統(tǒng)”，即便這樣做的代價(jià)是效率低下（Egorov and Sonin, 2011）。相比之下，私營(yíng)網(wǎng)站有動(dòng)機(jī)去盡可能多地更新，這樣才能吸引更多用戶。私營(yíng)網(wǎng)站當(dāng)然有可能被整體關(guān)停，但這種“核打擊方案”用得并不多，更多的是對(duì)網(wǎng)站管理者的一般性壓力。

這些政府網(wǎng)站主要審核什么呢？我們用圖2和圖3中采用的類似方式測(cè)試審查的最終變量（即不考慮中間變量），分析自動(dòng)審查對(duì)群體行為以及支持和反對(duì)政府的帖子的效果。圖5是結(jié)果：共產(chǎn)生了4個(gè)正面效應(yīng)的結(jié)果，但是有兩個(gè)很小，還有3個(gè)的置信區(qū)間包含負(fù)值。假如審查者的目的是截獲群體性事件，那么自動(dòng)審查最多只是幫了一點(diǎn)忙。雖然關(guān)鍵字算法可能通過(guò)編輯，對(duì)特定案例有很好效果，但當(dāng)廣泛應(yīng)用時(shí)，這種方法往往敏感度低，且針對(duì)性差。

圖6中支持/反對(duì)政府帖子的因果關(guān)系也很有趣。它們的值都很低，且絕大多數(shù)置信區(qū)間包括0。事實(shí)上，如果這里面存在零和博弈，那支持政府的帖子被審核的數(shù)量比反對(duì)政府的帖子還要多！確實(shí)，12個(gè)里面有9個(gè)點(diǎn)是大于零的，有兩個(gè)的置信區(qū)間甚至完全在橫坐標(biāo)之上。這有點(diǎn)費(fèi)解：政府社交網(wǎng)站傾向于推遲發(fā)布支持政府、領(lǐng)導(dǎo)人或政策的帖子。而私營(yíng)網(wǎng)站基本不用自動(dòng)審查程序。這是為什么呢？我們發(fā)現(xiàn)答案依然是非常不精確的關(guān)鍵詞算法程序。

為了弄清個(gè)中原由，我們逆向倒推中國(guó)關(guān)鍵詞算法程序，希望找出被審查的帖子跟未被審查的相比，究竟包含了哪些關(guān)鍵詞。由于詞語(yǔ)的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于帖子的數(shù)量，我們無(wú)法一個(gè)個(gè)找到這些詞語(yǔ)。不過(guò)，通過(guò)使用“詞頻、逆文檔頻率”算法（Salton, 1988; Kelleher and Luz, 2005），我們找出了跟審查高度相關(guān)的詞匯。具體而言，我們記錄被審查的文檔中每個(gè)詞語(yǔ)的使用次數(shù)，然后除以未被審查的文檔中同一詞語(yǔ)出現(xiàn)的次數(shù)。這樣就能計(jì)算出被審查的帖子中每個(gè)詞語(yǔ)的詞頻。這一數(shù)值越高，該詞語(yǔ)就越有可能是關(guān)鍵詞。

根據(jù)我們的估計(jì)，表2所列是自動(dòng)審查程序中使用最多的關(guān)鍵詞。從這些詞匯貌似可以發(fā)現(xiàn)群體行為，同時(shí)涉及政府及其行動(dòng)。但這些詞匯在支持和反政府帖子中出現(xiàn)的可能性是一樣的。比如，圖4中反腐政策話題，支持帖比反對(duì)貼被審查的更多。這或許因?yàn)榍罢呤褂昧烁嗟?ldquo;腐敗”。但是腐敗一詞也會(huì)用在贊揚(yáng)新政府鐵腕反腐的帖子中。使用自動(dòng)審查程序的網(wǎng)站很少，即使使用，往往也是無(wú)效的。它還可能產(chǎn)生反作用，延遲發(fā)布支持政府的帖子。

我們還能檢驗(yàn)這些關(guān)鍵詞的準(zhǔn)確性。在開(kāi)辦網(wǎng)站的過(guò)程中，我們獲取了一張審查關(guān)鍵詞表。這是一個(gè)軟件商給其社交網(wǎng)站客戶提供的。這張表截止到2013年4月，之前發(fā)生所有事件的關(guān)鍵詞都在上面。

這樣看來(lái)，政府社交網(wǎng)站的員工是非常害怕冒險(xiǎn)的，為此他們不惜采用最易出錯(cuò)的自動(dòng)審查，以此自保。但他們顯然明白，不能把自動(dòng)審查太當(dāng)回事，所以人工審核依然很普遍，而我們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明，自動(dòng)審查并不影響群體性事件和審查決策之間的因果關(guān)系。

4 極端案例

現(xiàn)在我們來(lái)定義群體性事件理論的外延。我們選取接近但不包括在該理論中的案例。第一個(gè)案例中發(fā)生了群體行為，但僅發(fā)生于互聯(lián)網(wǎng)。2013年5月底，海南萬(wàn)寧二小校長(zhǎng)因帶6名小學(xué)女生去賓館開(kāi)房被警方帶走調(diào)查。中國(guó)一位女權(quán)運(yùn)動(dòng)領(lǐng)袖葉海燕前往萬(wàn)寧二小，手舉標(biāo)語(yǔ)，上寫(xiě)“校長(zhǎng)，開(kāi)房找我，放過(guò)孩子們！聯(lián)系電話：12338（葉海燕）”。葉海燕的抗議引發(fā)關(guān)注，而“校長(zhǎng)，開(kāi)房找我”也成為網(wǎng)絡(luò)熱詞，網(wǎng)民們上傳自己的照片，用同樣的標(biāo)語(yǔ)，但他們留的電話號(hào)碼往往是110。

第二件事發(fā)生在2013年7月1日，這天是香港回歸16周年紀(jì)念日。每年的這個(gè)時(shí)候，香港會(huì)有數(shù)千人游行抗議，但大陸往往不會(huì)發(fā)生類似的抗議。2013年，大約3萬(wàn)人（警方提供數(shù)據(jù)）到43萬(wàn)人（組織者提供數(shù)據(jù)）走上街頭呼吁施行真正的民主，并要求香港特首梁振英辭職。上述兩個(gè)“邊緣”案例都不滿足第二節(jié)對(duì)群體行為的定義，但它們顯然很接近。我們對(duì)此進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如圖7所示。兩件事的總體因果關(guān)系接近于0，其置信區(qū)間都包含0。只有關(guān)于香港抗議的帖子和審查之間呈現(xiàn)些許正相關(guān)，但考慮到數(shù)據(jù)的可變性，2和3跟0的差距并不明顯。

最后，我們來(lái)研究描寫(xiě)黨和政府的高級(jí)領(lǐng)導(dǎo)腐敗和過(guò)失的帖子是否會(huì)受到審查。我們的群體性事件理論并不支持該因果關(guān)系，但由于腐敗直接涉及領(lǐng)導(dǎo)，而領(lǐng)導(dǎo)又能控制審查，因此我們懷疑有關(guān)腐敗的帖子會(huì)被審查（Bamman, O’Connor and Smith, 2012; Crandall et al., 2013; MacKinnon, 2009）。我們甚至還發(fā)現(xiàn)：支持政府打擊腐敗的帖子更容易被審查，反倒是反對(duì)政府的沒(méi)那么敏感。（如圖6所示）

我們選擇了三個(gè)與腐敗相關(guān)的話題進(jìn)行分析。第一個(gè)是一項(xiàng)新的反腐政策，即受賄超過(guò)1萬(wàn)元就可追究刑責(zé)。第二個(gè)是對(duì)四川省委常委、四川省副省長(zhǎng)郭永祥涉嫌嚴(yán)重違紀(jì)的調(diào)查。最后一個(gè)是在解放軍著名歌唱家李雙江之子李天一輪奸案。分析結(jié)果如圖7右軸所示。這三個(gè)話題都清晰地顯示跟審查沒(méi)有因果關(guān)系。這就再次印證了我們的群體性事件理論。此外，這些話題的內(nèi)容還提到了中國(guó)政府和黨的領(lǐng)導(dǎo)人的名字，中央和地方都有。（見(jiàn)附錄A）

5 結(jié)論

我們率先對(duì)中國(guó)言論審查做了大規(guī)模、隨機(jī)的驗(yàn)證分析，我們還做了參與式研究，對(duì)審查是如何實(shí)施的做了定性、描述性分析。我們用這些方法驗(yàn)證群體性事件理論的正確與否，并進(jìn)一步揭示中國(guó)審查制度的方方面面。了解了這些，我們就能夠致力于實(shí)證分析，彌補(bǔ)以前統(tǒng)計(jì)假設(shè)的空白。我們還研究了大型的審查項(xiàng)目，大量的社交網(wǎng)站帖子在審查者決定發(fā)布或刪除前都會(huì)先被打入冷宮。審查是先發(fā)后審，但自動(dòng)審查采用的卻是更謹(jǐn)慎的“先審或許后發(fā)”程序。該靈活的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)能讓我們研究邊緣案例，即處于群體性事件理論的邊緣，這樣我們能定義該理論的邊界。這包括高度敏感的話題，如腐敗、領(lǐng)導(dǎo)人的名字和互聯(lián)網(wǎng)群體行為等。這些事件都不能用該理論驗(yàn)證，不能證明它們受到了較多審查。所有的假設(shè)都獲得了數(shù)據(jù)的極大支持。

附錄

A 話題詳情

本附錄為2.2章中的群體行為和非群體行為事件的細(xì)節(jié)，還收錄了第4章中的兩個(gè)邊緣案例。我們將事件按實(shí)驗(yàn)順序從上到下排列，如下表：

第一輪實(shí)驗(yàn)

群體行為事件1 西藏自焚 詳見(jiàn)2.2章。

群體行為事件2 潘涂村非法征地抗議事件 詳見(jiàn)2.2章。支持政府的帖子稱抗議是錯(cuò)的，村民很貪婪，就想要錢(qián)。而反政府的帖子稱當(dāng)?shù)卣賳T對(duì)村民不公平。

非群體行為事件1 反腐政策：行賄超1萬(wàn)元人民幣將入刑。支持政府的帖子對(duì)此表示支持，因?yàn)樗軠p少腐敗。反對(duì)政府的帖子認(rèn)為該政策旨在懲罰行賄者，但真正有錯(cuò)的是受賄的官員，而不是在現(xiàn)有體制下為了成事被迫行賄的人。

非群體行為事件2 取消十一黃金周

非群體行為事件3 數(shù)個(gè)城市擬征房屋租賃稅

非群體行為事件4 黃燈罰款

第二輪

群體行為事件1 艾未未發(fā)新專輯《神曲》

非群體行為事件1 滬指暴跌，創(chuàng)4年最大單日跌幅

非群體行為事件2（腐?。?，四川前副省長(zhǎng)郭永祥涉嫌嚴(yán)重違紀(jì)被查

邊緣案例1 在網(wǎng)上抗議性侵兒童

第三輪

群體行為事件1 新疆抗議事件

非群體行為事件2 性別失衡

邊緣案例1 香港“占領(lǐng)中環(huán)”運(yùn)動(dòng)

B 封鎖

除了自動(dòng)審查和內(nèi)容過(guò)濾，一些賬號(hào)有時(shí)會(huì)被封鎖，這也是信息控制方式的一種。對(duì)此，我們沒(méi)有設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行研究，但我們還是獲得了一些重要的信息。在我們的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中，我們注冊(cè)的每個(gè)賬號(hào)都發(fā)布了同樣數(shù)量的跟群體行為相關(guān)的帖子。此外，審查也并非無(wú)懈可擊，各網(wǎng)站間也存在差別。圖8顯示的是采用屏蔽方法的網(wǎng)站跟審查強(qiáng)度的基本關(guān)系。如圖所示，一旦某賬戶被審查的帖子數(shù)達(dá)到60%-80%，那么它被封的概率將至少翻番。

我們還研究了審查是否是群體行為帖子和屏蔽之間的中間變量。我們采用3.1節(jié)中的方法，得出審查是中間變量的可能性為0.17，有95%的可能落在（0.09，0.25）內(nèi)。這就是說(shuō)，不管帖子的內(nèi)容如何，審查本身就為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者拉響了警報(bào)，一旦該賬戶再發(fā)布冒犯性的帖子，就會(huì)被屏蔽。因此屏蔽似乎是高度自動(dòng)化的措施，它是根據(jù)被審查的帖子數(shù)計(jì)算的。在很多情況下，屏蔽應(yīng)該不需要單獨(dú)分析或判斷。

【注】

[1]一位信源告訴我們，他們建議每5萬(wàn)名用戶設(shè)置2-3名管理員。我們由此逆向估算，可能各個(gè)公司雇傭的網(wǎng)管就有5萬(wàn)-7.5萬(wàn)人，這還沒(méi)有包括政府體制的網(wǎng)管、“五毛黨”和網(wǎng)絡(luò)警察。

【參閱文獻(xiàn)】

Bamman, D., B. O’Connor and N. Smith. 2012. “Censorship and deletion practices in Chinese social media.” First Monday 17(3-5).

Blanchard, Olivier and Andrei Shleifer. 2000. Federalism with and without political centralization: China versus Russia. Technical report National Bureau of Economic Research.

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Crandall, Jedidiah, Masashi Crete-Nishihata, Jeffrey Knockel, Sarah McKune, Adam Senft, Diana Tseng and Greg Wiseman. 2013. “Chat program censorship and surveillance in China: Tracking TOM-Skype and Sina UC.” First Money 18(7-1).

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