文献分享 Vol. 8｜对移民的敌意与威胁线索的跨媒体和跨平台的传播

Mass Communication and Society
论文信息

概要

在之前的推送中，我们介绍了信息的跨国流动图景，并介绍了如何通过叙事相似性来量化新闻流动。而本文则重点关注某种独特的叙事在跨媒体平台上的传播和影响。本研究探讨了反移民情绪与叙事如何在右翼媒体体系内部及其社交媒体空间之间回荡与传播。本研究提出并实践了一种”跨媒介与跨平台方法（cross-media and cross-platform approach）”，将混合媒体系统理论与跨媒介议程设置视角相结合，用以描绘右翼新闻媒体与社交媒体之间的信息流动。

研究以美国右翼媒体体系为案例，追踪了三类反移民线索——普遍化的反感（generalized antipathy）、经济威胁（threat to the economy）与公共安全威胁（threat to public safety）——在右翼新闻媒体（Fox News、Breitbart、The Washington Times）及右翼社交媒体空间（Twitter、Facebook、YouTube）中的传播与互动。基于监督学习的文本分类与向量自回归（VAR）建模，分析了这些线索在不同媒介与平台间的时间动态与显著性转移。

本文的发现揭示，右翼新闻与主流社交媒体在建构和强化”外群体刻板印象”中相互作用，共同维系了右翼民粹主义话语生态。 反移民叙事的扩散并非单一平台现象，而是新闻机构与用户实践在混合媒体系统中协同运作的结果。这一研究不仅丰富了关于混合媒体系统与跨媒介议程设置的理论讨论，也展示了跨媒介、跨平台研究在理解政治传播、情绪动员与舆论极化中的方法潜力。

跨媒体与跨平台的信息流动

跨媒体信息流动（Cross-media Information Flow）

“跨媒体信息流”指的是在混合媒体系统中，新闻媒体与社交媒体之间的内容流动。媒体系统是一个灵活且不断演化的集合，包含内容生产者、受众、机构及其实践（Chadwick, 2017；Jungherr 等, 2020）。当代媒体体系呈现出”混合性”，即传统新闻媒体与新兴社交媒体遵循不同逻辑运作，但又在竞争与合作中争夺公众注意力（Chadwick, 2017；Klinger & Svensson, 2015）。

这一理论视角得到”跨媒介议程设置”（intermedia agenda-setting）理论的支持，该理论强调不同媒介形式之间信息流的流动性与互惠性（McCombs & Valenzuela, 2020）。经验研究表明，新闻媒体与社交媒体能够相互影响议题显著性，反映出记者与普通用户共同塑造公共议程的媒介生态（Harder 等, 2017；Valenzuela 等, 2017）。

具体而言，新闻机构与记者将社交媒体视为推广报道的重要传播渠道（Sehl 等, 2021），他们在社交媒体上的存在直接影响用户关注的话题（Dubois & Gaffney, 2014；Harder 等, 2017）。与此同时，社交媒体用户也会出于信息、社交或政治动机主动分享新闻（Duffy & Ling, 2020；Harlow 等, 2020；Lee & Ma, 2012），或受新闻引发的强烈负面情绪驱动而转发内容（Hasell & Weeks, 2016）。这些机制共同解释了信息如何从新闻媒体流向社交媒体。

反之，记者也会通过社交媒体收集信息、寻找选题（Hermida, 2010；Mourão & Harlow, 2020），并直接引用社交媒体内容来反映公众意见（McGregor, 2019）。社交媒体上的用户互动指标（如点赞与分享数）进一步影响新闻生产决策（Christin, 2020；Mukerjee 等, 2023）。民粹主义政治人物与极右翼行动者也利用这些机制，制作挑衅性内容在社交媒体上传播，从而吸引新闻媒体的报道与放大（Phillips, 2018）。

这些新闻实践与用户行为共同构成了双向的信息流动，正如跨媒介议程设置研究所揭示的：一个媒介空间中被强调的议题，会在另一个空间中获得更高的显著性。例如，一项现实实验表明，新闻媒体可以在 Twitter 上引发相关的政策讨论（King 等, 2017）；反向关系也存在——新闻议程往往受到记者社交媒体活动（Harder 等, 2017；Valenzuela 等, 2017）以及政治人物（如特朗普）的社交媒体议程影响（Lewandowsky 等, 2020；Su & Borah, 2019；Wells 等, 2020）。例如，在 2016 年美国总统选举期间，特朗普推文的转发量越高，跨政治立场的新闻报道数量也随之上升（Wells 等, 2016, 2020）；而在 Twitter 上表达对枪支暴力的同情与控枪呼吁，也促发了媒体对枪支政策的报道（Zhang 等, 2023）。

不过，现有关于混合媒体系统与跨媒介议程设置的研究，过度依赖 Twitter 作为社交媒体的代表，这主要源于其他平台数据的难以获取。但这种做法的问题在于，社交媒体不能被简化为单一平台，因为不同平台的用户交流与互动模式存在显著差异。

以三大平台——Twitter、Facebook 和 YouTube 为例：

综上所述，这些平台特有的传播逻辑凸显了在研究新闻与社交媒体互动时，必须采用多平台的分析视角。

跨平台信息流动（Cross-platform Information Flow）

除了在跨媒介信息流中与新闻媒体的关系不同，社交媒体平台之间也存在跨平台的信息流动，主要由用户行为驱动。用户通常同时使用多个平台，每个平台承担不同功能，如信息获取与分享、自我呈现、关系维护等（Boczkowski 等, 2018；DeVito 等, 2018；Tandoc 等, 2019）。虽然用户在不同平台之间保持边界，但他们常通过跨平台发帖扩大信息传播范围（Zhao 等, 2016），并根据各平台的规范、功能与受众期望调整内容（Ma 等, 2023）。

研究发现，YouTube 视频在 Twitter 上的广泛分享是一种显著现象。例如：在叙利亚冲突相关推文中，YouTube 是最常被链接的平台（Wilson & Starbird, 2021）；在 2016 年美国总统选举季，Twitter 账号频繁分享 YouTube 视频以支持共和党候选人（Golovchenko 等, 2020）；在 COVID-19 疫情期间，传播反疫苗信息的 YouTube 视频成为 Twitter 上分享最多的疫苗相关内容之一（Ginossar 等, 2022）。参与跨平台分享的用户可能出于极端立场（Shin & Thorson, 2017），或意图通过传播特定叙事操纵公众舆论（Krafft & Donovan, 2020）。因此，在社交媒体的多平台使用与跨平台分享机制下，信息可以在不同平台间自由流动与扩散。

方法论策略

在对跨媒介与跨平台信息流进行经验性描绘时，研究者通常采用两类主要的方法路径。

首先，一种方法是追踪相同内容在不同媒介或平台之间的扩散路径，例如通过超链接、截图等形式。多数现有的跨平台传播研究依赖于超链接分析，一些跨媒介研究也采用了这一方法。例如，Weld 等人（2021）的研究发现，来自右翼新闻源的报道在 Reddit 上被分享的频率显著高于左翼媒体的新闻；Wang 等人（2021）则发现，在 Gab 和 Reddit（/r/The_Donald）上，不可靠新闻通过超链接的传播显著多于 Twitter。Zhang 等人（2025）在一项涵盖 186 个平台的大规模跨媒介与跨平台研究中指出，新闻链接是在不同类型平台中被最频繁分享的内容，其次是 YouTube 和 Twitter。

第二种方法是建模语义上相似内容在不同平台间的时间扩散过程（见 Rogers，2017 的相关讨论）。例如，Lukito（2020）在对俄罗斯”网络研究局”（IRA）在 Facebook、Twitter 与 Reddit 上的活动进行时间序列分析时，就采用了这种方法来考察内容扩散的时间动态。Krafft 与 Donovan（2020）通过数字踪迹数据重建了一个谣言的传播时间线，展示了有关”右翼联合集会”（Unite the Right rally）的谣言如何起源于 4chan，随后被去语境化并在其他平台上传播。类似地，Knüpfer 与 Hoffmann（2024）追踪了特定框架（frame）如何在跨越 Twitter、Facebook 与新闻媒体的极右翼数字网络中随时间扩散。

总体而言，跨媒介与跨平台信息流分析的方法帮助我们更深入地理解媒体混合性（media hybridity）与议程设置动态。这种方法不仅揭示了不同社交媒体平台在议程设置中的潜在差异性力量，也阐明了新闻媒体与社交媒体如何通过信息流在复杂媒体体系中彼此连接。

右翼媒体系统中的信息流动

在本研究中，我们采用跨媒介与跨平台的方法考察右翼媒体系统中的信息流动。与左翼媒体系统相比，右翼媒体生态呈现出若干独特特征：其内容更频繁且更强烈地激发愤怒情绪（Sobieraj & Berry, 2011），信息放大更具协调性（González-Bailón 等, 2022），并更易受到虚假与误导信息的影响（Benkler 等, 2018）。

在右翼媒体系统内部，信息可以从主流新闻媒体流向替代性媒体与社交媒体平台。例如，福克斯新闻（Fox News）处于层级顶端，其报道常被极右翼网站如 Daily Stormer 链接引用；布赖特巴特新闻（Breitbart）则处于中间位置，兼顾主流与极端话题，起到连接主流保守媒体与极右翼媒体的桥梁作用（Kaiser 等, 2020）。右翼媒体内容在社交媒体上获得广泛放大：在 2016 年美国总统选举期间，右翼用户在 Twitter 与 Facebook 上主要传播来自 Breitbart 和 Fox News 的内容，而自由派用户则分享更多样的新闻来源（包括主流与左翼媒体）（Faris 等, 2017）。这种紧密的网络结构赋予右翼媒体信息放大的优势。例如，在 2020 年 #BlackLivesMatter 抗议期间，右翼媒体的报道在 Twitter 上被分享的频率高于左翼媒体，从而获得更高的可见度与传播力（González-Bailón 等, 2022）。在德国的语境中，研究表明右翼新闻网站在极右翼网络中传播反气候变化框架方面发挥了关键作用（Knüpfer & Hoffmann, 2024）。

尽管这些研究强调了右翼媒体如何推动社交媒体话语，其他研究则揭示了右翼媒体对社交媒体热度的回应。例如，当 Twitter 上关于控枪的声音变得更强烈时，右翼媒体对枪支政策的关注度随之上升（Zhang 等, 2023）；布赖特巴特新闻是否报道某一主题，也受到其 Facebook 帖子互动量的影响（Mukerjee 等, 2023）。极右翼保守媒体尤其擅长传播和放大来自 Twitter 与 4chan 的带有身份认同色彩的虚假信息（Krafft & Donovan, 2020）。然而，迄今为止尚无研究系统性地考察右翼媒体系统内部的跨媒介与跨平台信息流动，本研究正是旨在弥补这一空白。

右翼媒体系统中的反移民线索

我们聚焦右翼媒体系统中反移民线索（anti-immigrant cues）的传播，这是因为右翼媒体中反移民内容极为常见（Kaiser 等, 2020；Merolla 等, 2013；Nassar, 2020），且在政治上具有重要意义（Gerbaudo, 2018；Hameleers, 2019；Heiss & Matthes, 2020；Krämer, 2017）。过去五十年来，共和党政治人物中的反移民情绪持续上升（Card 等, 2022），而共和党选民在日益极化的美国社会中也越来越一致地与党派立场保持一致（Baker & Edmonds, 2021；Sanderson 等, 2021）。右翼媒体系统很可能在这一趋势中起到了推动作用——右翼新闻媒体大量报道”移民”“非法移民”“穆斯林移民”等议题（Kaiser 等, 2020；Merolla 等, 2013），并比左翼媒体更频繁地将特定移民群体（如穆斯林难民）描绘为安全、经济与文化威胁（Nassar, 2020）。这种关于”威胁”的叙事对于右翼媒体而言具有经济效益。右翼媒体通过”肯定保守派身份、抵御自由派攻击并贬损被视为威胁的外群体”（Nadler, 2022, p. 2623），强化了保守受众的群体认同与媒体忠诚（Long 等, 2019）。

右翼媒体煽动的反移民情绪又被右翼民粹主义政治人物所利用，他们通过传播”我们人民正被腐败精英与敌人（包括政治精英、主流媒体与移民）剥削和压迫”的叙事（Norris & Inglehart, 2019），将移民塑造成导致经济停滞与社会分裂的”他者”（Hameleers, 2019；Heiss & Matthes, 2020）。这种策略迎合了保守选民对现状的不满，推动了右翼民粹主义在美国乃至全球的兴起（Gerbaudo, 2018；Krämer, 2017）。特朗普（Trump）是其中的代表人物——他在竞选和任内推动限制性移民政策，将移民描绘为威胁国家安全与集体身份的”入侵者”（Béland, 2020）。

社交媒体往往成为右翼民粹主义者攻击移民、正常化反移民情绪并推广右翼民粹主义的主要舞台（Ekman, 2019；Heiss & Matthes, 2020；Nortio 等, 2021）。右翼民粹党派通过利用社交媒体上的反移民不满来扩大追随者基础（Heiss & Matthes, 2020）。带有负面刻板印象的右翼民粹广告会增加低教育水平者的群体焦虑感（Matthes & Schmuck, 2017），进而为主张限制性移民政策的政客带来选举优势（Reny 等, 2019）。

反移民线索（Anti-immigrant Cues）

“线索（cue）”是传播学多个子领域广泛使用的概念（Xu & Liao, 2020）。本研究采纳 Druckman 等（2010）的定义，即”线索是一种信息，使个体在缺乏详细知识的情况下能够进行推断”（p. 137）。换言之，线索帮助人们利用启发式加工简化判断过程。强调框架（emphasis frames）通过突出事物的某些方面引导受众认知（Scheufele & Iyengar, 2014），因此可视为一种线索（Druckman 等, 2010）。

在动态而竞争激烈的信息环境中，不同行动者为定义问题与影响公众意见而竞争（Chong & Druckman, 2007；Niederdeppe 等, 2015），由此会出现关于同一对象的不同甚至相互竞争的线索。正如前文所述，右翼媒体系统中对移民的负面线索与框架早已成为新闻报道与公共讨论的常态。

本研究聚焦于三类基于移民外群体身份的负面线索：

  1. 普遍化的反感线索（generalized antipathy）：表达对移民整体上的反感或不赞成，但不提供任何理由。这种线索对应于一种基于价值与信念差异的”象征性威胁”（Stephan 等, 2002），体现为对外群体的普遍负面情绪，而非基于具体事件的担忧（Rios 等, 2018）。
  2. 经济威胁线索（threat to the economy）：强调移民对本国公民构成经济负担，如抢占工作、消耗福利或资源。
  3. 公共安全威胁线索（threat to public safety）：将移民与犯罪、暴力或社会治安风险联系起来（Krosch & Amodio, 2014；Lawlor & Tolley, 2017）。

研究问题

数据和方法

数据

1️⃣ 社交媒体帖子

我们使用商业社交监测服务 Synthesio 收集了与移民相关的英文社交媒体帖子，数据来源包括 2018–2020 年间美国境内的公共 Twitter 推文、Facebook 公共主页评论以及 YouTube 视频评论。我们逐步构建了一个移民相关关键词列表，首先选取了如 “immigration”、”immigrants”、”illegals”、”DACA” 和 “build the wall” 等直接指向移民议题的关键词，然后基于词共现关系不断扩展。最终共获取了 11,555,340 条推文、4,845,600 条 Facebook 公共主页帖子和 608,360 条 YouTube 评论。

2️⃣ 右翼媒体新闻标题

右翼媒体数据来自开源平台 Media Cloud，该平台从全球大量媒体的 RSS 源汇聚新闻内容。我们选取了三家主要右翼媒体：《华盛顿时报》(The Washington Times)、福克斯新闻 (Fox News) 和布赖特巴特新闻 (Breitbart)。它们分别代表纸媒、有线电视与网络媒体，是右翼媒体体系中的关键议程设定者。我们根据与社交媒体相同的关键词体系收集了 2018–2020 年间包含任一关键词的新闻报道，共计 11,359 篇，仅分析新闻标题部分。虽然这种做法可能遗漏标题未直接提及但正文包含反移民论述的文章，但为了降低噪音、提高数据可控性，我们仅保留标题，因为它们最能体现右翼媒体传播反移民论点的努力。

3️⃣ 特朗普推文

鉴于特朗普在竞选和任期内将移民议题置于核心位置，并频繁通过 Twitter 发表立场和回应（Merry, 2022），我们从在线档案 thetrumparchive.com 收集了同一时期他关于移民的推文。关键词开发过程与前述相同，共获取 1,376 条推文，作为分析中的对照组。

分析步骤

1️⃣ 用于线索分类的有监督学习

我们制定了一个编码手册，用于对社交媒体帖子中的”线索”（cue）进行人工编码：

经过 10 轮以上（每轮 200 条）的训练，两名编码者的 Krippendorff α 系数达 0.87，并独立编码了 2,500 条帖子。我们使用这些人工标注样本训练监督分类器（使用BERT模型）。五折交叉验证结果显示，分类器平均准确率为 88.36%，最低为 72.15%。

2️⃣ 对右翼新闻媒体标题和特朗普推文的人工编码

两名编码者对右翼媒体标题进行人工标注，编码变量包括”泛化反感情绪”、”经济威胁”及”公共安全威胁”（含各子类别）。每次训练 50 条，经过四轮训练后，三项变量的 Krippendorff’s alpha 均达 0.75。训练完成后，两人分工独立编码剩余标题。由于特朗普推文数量较少，为确保精确性，所有推文均由两名编码者独立标注后再协商统一。

3️⃣ 时间序列建模

前述步骤得到每日计数的三个内生变量（右翼媒体标题、Twitter 帖子、Facebook 评论、YouTube 评论），分别对应三类线索：”泛化反感”、”经济威胁”和”公共安全威胁”。根据 Augmented Dickey–Fuller 检验，变量均为平稳序列；但因分布厚尾，我们进行对数变换（Barberá 等, 2019）。建模方法参考 Barberá 等 (2019) 对政客、公众与媒体在 Twitter 上互动动态的研究：使用向量自回归模型（VAR）估计各内生变量间的滞后影响，将特朗普推文视为外生变量。随后基于模型结果应用脉冲响应函数（IRF），评估某一变量增加一个单位时对其他变量的影响方向、持续时间与显著性。

结果

借鉴 Barberá 等人（2019）的方法，我们基于 VAR（向量自回归）模型计算了为期 15 天的两类脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRFs）：

(1) 当预测变量出现一次性 10 个百分点的上升时，被解释变量的累计百分点变化； (2) 当预测变量出现持续性（永久性）10 个百分点上升时，被解释变量的累计百分点变化（见图 1–4）。

为简化呈现与便于阅读，以下仅报告显著关系，具体统计结果见在线补充材料附录 G。

图1：脉冲响应函数结果
图2：不同空间中相同线索之间的显著性转移

不同空间中相同线索之间的显著性转移（RQ1）

结果显示，右翼新闻媒体中”经济威胁线索”与”公共安全威胁线索”均受到来自 Twitter 和 YouTube 上同类线索的正向预测。这说明这两个平台为右翼媒体报道相关议题提供了”激励”与”素材”。

具体而言：

在 Twitter 上，三类线索（反感、经济威胁、公共安全威胁）均受到来自右翼新闻媒体、Facebook 与 YouTube 上相同线索的正向预测，表明 Twitter 对新闻与其他社交平台的高度响应性。

在 Facebook 上，右翼媒体中的反感线索会促进 Facebook 上同类线索的上升，而 YouTube 上的经济威胁线索也能正向预测 Facebook 上的同类线索，呈现出选择性响应模式。

然而，在 YouTube 上，其他空间的线索并未能正向预测其内部的相同线索，唯一的显著关系是右翼新闻媒体中的反感线索对 YouTube 上的反感线索存在负向预测关系。

图3：不同空间中异质线索之间的显著性转移

不同空间中异质线索之间的显著性转移（RQ2）

进一步分析发现，右翼新闻媒体的不同线索显著受社交媒体上异质线索的影响：

这些结果表明，社交媒体的议题显著性可迁移至右翼新闻媒体，新闻媒体可能借助社交媒体上不同类型的线索来突出特定议题。

图4：同一空间内线索之间的相互预测关系

同一空间内线索之间的相互预测关系（RQ3）

在各平台内部，线索之间的相互作用如下：

这些结果共同表明：”威胁线索”在新闻与社交媒体中均会推动”反感线索”的上升，即”威胁感知”会激发对外群体的普遍反感。

此外，

这一模式说明：在 YouTube 上，反移民情绪之间存在相互强化的闭环机制。

讨论

本研究通过引入”跨媒介与跨平台方法（cross-media and cross-platform approach）”，推进了关于混合媒体系统（hybrid media system）与跨媒介议程设置（intermedia agenda-setting）的研究。我们运用这一方法，追踪了三类反移民线索在右翼新闻媒体及右翼用户主导的三大社交平台（Twitter、Facebook、YouTube）上的传播路径。总体而言，结果揭示：右翼新闻媒体、Twitter、Facebook 与 YouTube 虽通过信息流彼此连接，但在影响力与互动模式上存在差异——它们能够相互设定议程，但影响程度不均。本文重点讨论三项最具代表性的发现。

跨媒介议程设置（Intermedia Agenda-Setting）

结果显示，Twitter 与 YouTube 引领右翼新闻媒体在传播”移民威胁公共安全与经济”的刻板印象上发挥着关键作用，展现了它们在右翼信息生态中的议程设置能力。这意味着这两个平台为右翼媒体的报道提供了话题线索、公众舆论与佐证材料，从而强化了右翼媒体对移民的负面描绘。

四个平台之间的信息流动（Information Flows Across All Four Spaces）

将四个平台整体考察后发现：

Twitter 充当信息中枢（hub），聚合并放大来自右翼新闻媒体与 YouTube 的趋势。这种高响应性源于其”传播与可见性”机制（Phadke & Mitra, 2020）以及其在美国政治传播中的核心地位。政治动机强的用户利用 Twitter 传播来自其他平台的内容，使其获得更高曝光与传播力。值得注意的是，Twitter 上的”反感线索”对来自右翼新闻、Facebook 与 YouTube 的线索尤为敏感，表明保守派用户倾向于在 Twitter 上回响其他平台中的反移民情绪。

相较之下，YouTube 更为”自洽”：其内部线索间相互强化，但并不受新闻媒体或 Twitter 的影响；当右翼新闻媒体发布更多泛化反感报道时，YouTube 评论区中表达反感或经济威胁的言论反而减少。这一模式反映了 YouTube 的话语特征：用户以视频为中心开展讨论，评论多集中于视频内容本身；而在 Twitter 上，用户可直接嵌入 YouTube 视频进行转发与再传播。此外，YouTube 的评论按视频组织，促使志同道合者在特定话题下反复强化观点。算法推荐系统也起到重要作用：它倾向于推荐相似甚至更极端的内容，使用户陷入”过滤气泡”或”极化路径”（Yesilada & Lewandowsky, 2021）。因此，新闻与其他平台的话语对 YouTube 评论的影响极其有限。

然而，YouTube 作为”议程源头”却极具影响力——它推动了右翼新闻与其他平台上的反移民线索传播。这可能与其评论区的高度匿名性有关（Halpern & Gibbs, 2013），匿名环境鼓励更极端的表达，而评论数量的增加则向外部传递”舆论热度”信号，从而被新闻媒体引用为”民意依据”。这凸显了在信息生态研究中重视 YouTube 的必要性。

Facebook 处于 Twitter 与 YouTube 之间的中间位置：它既受右翼新闻与 YouTube 的影响，也能在一定程度上驱动 Twitter 的线索变化。由于我们的 Facebook 数据来自公共页面评论，这些评论往往是对新闻报道或公众人物发言的回应，因此其受右翼新闻议题引导在预期之中。

右翼媒体与民粹主义（Right-wing Media and Populism）

这些发现揭示了右翼民粹主义如何在右翼媒体系统内被维系与强化。虽然既有研究多聚焦社交媒体与民粹政治人物/政党的亲和性（如 Engesser 等, 2017；Gerbaudo, 2018），但本文更关注右翼民粹主义核心叙事之一——”威胁性的移民”——如何在社交媒体与新闻媒体间传播与放大。

结果显示，对移民的反感源于感知到的经济与安全威胁。这一发现与先前研究一致：当民粹主义言论将社会问题归咎于移民时，排斥性态度随之增强（Hameleers, 2019；Hameleers & Schmuck, 2017）。若要缓解这种普遍反感，传播者应着重揭穿将移民与经济负担、犯罪挂钩的错误叙事，并对移民影响进行情境化说明（d’Albis 等, 2018；Light 等, 2020）。

多数研究聚焦于单个平台上的右翼民粹主义（如 Facebook: Heiss & Matthes, 2020；Twitter: Wells 等, 2020），或比较其跨平台表现（Ernst 等, 2017）。而本研究通过揭示右翼新闻与主流社交媒体之间的互动关系，说明反移民线索的扩散是整个右翼媒体系统共同作用的结果。因此，右翼新闻媒体与社交媒体在建构与强化”外群体刻板印象”中共同参与、分工不同：社交媒体推动民粹主义扩散——反移民线索不仅在社交媒体内部循环，还从 YouTube 与 Twitter 传导至新闻媒体。由此可见，右翼民粹主义的崛起不仅是”社交媒体现象”，更是社交媒体与右翼新闻媒体互动的产物。

原文信息

文献来源： Zhang, Y., & Lian, R. (2025). How Right-Wing Media, Twitter, Facebook, and YouTube Circulated Antipathy and Threat Cues About Immigrants: A Cross-Media and Cross-Platform Approach. Mass Communication and Society, 1-20.

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