《Journal of Environmental Psychology》：Message Quality and Audience Characteristics Shape Evaluation and Impact of Real-World Social Media Climate Communication
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为改善气候传播（Climate Communication），理解不同受众对亲气候（pro-climate）信息的反应至关重要，尤其是在准确信息与气候否定论（climate-contrarian）虚假信息并存的信息环境中。研究人员分析了针对真实世界气候变化信息
为改善气候传播（Climate Communication），理解不同受众对亲气候（pro-climate）信息的反应至关重要，尤其是在准确信息与气候否定论（climate-contrarian）虚假信息并存的信息环境中。研究人员分析了针对真实世界气候变化信息的反应及其对气候关切（Climate Change Concern）与信息搜索行为的下游影响。利用计算社会科学（Computational Social Science）技术，研究人员从社交平台Twitter/X搜集了多样化的真实世界亲气候信息集，并由英国代表性样本（N = 503）对其多个维度进行评估。保守派与自由派参与者的信息评价显示出显著协变性，表明对信息说服力与信息量的排序存在总体共识。此外，说明曲线分析（Specification Curve Analysis, SCA）揭示了个体差异常数对信息评价的稳健主效应。将数据与大型跨文化实验（N = 2,226）耦合显示，信息的集体评价在不同国家间具有高度共性。这些评价进而预测了气候关切与气候信息搜索行为的变化，评价更积极的信息降低了后续接触气候否定论虚假信息的可能性。随实证数据，研究人员发布了含经效度验证亲气候刺激材料的ClimateChirp数据库供未来气候传播研究使用。尽管个体对气候传播的反应存在差异，研究发现受众群体间对聚合评分存在总体共识，且该共识与信息暴露后的关切及行为转变相关联。
论文解读：Message Quality and Audience Characteristics Shape Evaluation and Impact of Real-World Social Media Climate Communication
研究背景与目的
既往气候传播研究多采用实验室人工编制的刺激材料（lab-to-world approach），存在生态效度低及研究者选择偏差问题，且多聚焦消息特征或单一受众特征，较少同时考察多样化真实世界亲气候（pro-climate）消息与异质受众（不同政治取向、跨国文化）的交互作用。此外，在充斥气候否定论（climate-contrarian disinformation）的竞争性信息环境中，缺乏证据表明真实亲气候消息评价能否跨群体达成共识及能否预测后续态度与信息搜寻行为。为此，研究人员采用逆向的world-to-lab approach，系统搜集Twitter/X上来自气候科学家、NGO及行动者的真实亲气候推文构建ClimateChirp数据库，通过英国代表性样本验证消息心理测量属性，并结合中、德、美三国跨文化信息采样实验（Information Sampling Experiment）数据，探讨：(1) 自由派与保守派及不同文化背景下受众对真实亲气候消息评价的异同；(2) 集体（crowd-based）消息评价能否预测暴露后即时气候关切（momentary climate change concern）变化及转向否定论信息源的概率。本研究发表于《Journal of Environmental Psychology》。
主要关键技术方法
研究人员首先从Twitter/X抓取3658个气候相关精英账号（科学家、政策制订者、记者、NGO）共430万条推文，随机抽取2万条由受过训练编码员人工筛选剔除无关、含行话/讽刺、指代特定在地事件内容，经可理解性、可验证性筛查及去语境依赖处理，最终形成含147条经事实核查亲气候短文的ClimateChirp数据库，并按亲气候传播分类法（含urgency紧迫性、science vs. policy等维度）编码。Part 1为英国全国代表性样本（n = 503，Prolific招募，按性别/年龄/族裔分层）预注册研究，每参与者随机评15条消息之12项维度（重要性、说服力、可理解性、感知真实性、分享意愿、引发担忧/愤怒outrage/希望hope等）及填写气候关切（Six Americas Super Short Survey）、对科学信任度、政治取向（10点Liberal-Conservative）。Part 2为二次数据分析，耦合已发表跨文化信息采样实验原始数据——中国（n = 757）、德国（n = 674）、美国（n = 695合计N = 2,226）全国代表性样本，每试者在15轮trial中选择接受ClimateChirp库中亲气候消息或Climate Disinformation Corpus中否定论消息，阅后评同意度与即时气候关切，记录是否切换信息源（source switching）。统计分析采用线性混合效应模型（Linear Mixed-Effects Model, LMM）含消息与参与者随机截距，说明曲线分析（Specification Curve Analysis, SCA）检验参与者及消息层变量对评价的预测稳健性，Pearson相关检验跨国消息评价一致性，消息层回归检验集合评价对关切偏移及源切换的预测效度。
研究结果
4.1. Descriptives for Pro-climate message ratings
147条消息整体被评价为高可理解性（Mean = 4.73/6）、重要（M = 4.14）、有趣（M = 4.09）及感知为真（M = 4.19），各项评分两两高度相关（重要性-有趣性 r = .75，重要性-感知为真 r = .69），说明各维度可聚合反映整体消息受好评程度，其中"重要性（importance）"解释方差最大。
4.2. Variance and Covariance in Message Ratings by Political Orientation
尽管保守派绝对评分低于自由派（整体主效应），但按政治亚组分别求每条消息平均重要性评分， Liberal vs. Conservative评分呈强正相关（r 接近1，点云沿正向偏离恒等线），85%消息两群体均评高于中点，表明虽存在党派均值差异，两群体对消息相对优劣排序具高度共识（rank-order stability），反驳了必须依政治阵营严格定制所有亲气候信息的假定。
4.3. Regressing message ratings onto participant and message characteristics
采用SCA发现：参与者层变量（气候关切、对科学信任、政治取向——自由派评分更高；其中气候观点即worry about climate change预测力最强β ≈ 0.64，政治取向较弱β ≈ 0.29）在所有120个模型设定中均显著正向预测消息好评。相反，消息层变量（Twitter原生点赞/转发/引用数、词数、Science vs. Policy分类、Urgency二元编码）大部分模型（64.4%）不显著；仅有crowd-rated熟悉度（familiarity, mean β = 0.22）与被试评分唤起愤怒/义愤（outrage evocation, mean β = 0.17）稳健正向预测更高重要性/说服力评价，而希望（hopefulness）与紧迫性（urgency）编码无显著稳健效应。
4.4. Commonalities in Message Evaluations Across Countries
英国样本消息平均重要性评分与跨文化实验中三独立样本（中、德、美）对相同消息之同意度（agreement, 0–100滑杆）均值显著正相关：中国 r(144) = .35，德国 r(144) = .46，美因未明示单独值但三国互相关 .43–.64（p 均 < .001），证明消息受偏好排序具跨文化稳定性，即便测量工具（Likert vs. VAS）、语言、题项措辞（重要 vs. 同意）不同。
4.5. Downstream consequences of exposure to pro-climate messages
英国消息重要性评分正向预测跨文化样本中个体内（within-person）即时气候关切升高：中（r报告显著正值）、德、美均显著，且中美交互项显著——中国效应量大于美国（中国更少意识形态极化致态度更易被动摇）。信息搜索行为方面：在本国样本内高同意度消息降低后续转选否定论源概率（德、美显著，中无）；使用英国远端重要性评分作预测变量仅美国达显著（β显著负向预测source switching），说明高质量消息评价具跨国预测信息选择行为潜力。
讨论与结论翻译总结
研究人员指出，尽管西方存气候信念党派分歧，不同政治群体及跨国受众对真实亲气候消息相对优劣排序具实质共识，消息本身属性（而非仅受众差异）主导有效传播判断。Crowd-based聚合评价可跨样本预测即时气候关切提升及降低转向否定论信息倾向，支持以群众打分法（wisdom-of-the-crowds）操作化消息有效性并优先广泛传播高分消息，替代碎片化微定向（micro-targeting）。Twitter互动指标（likes/RTs）与宽泛主题分类不能预测消息心理效果，有效消息特征更关联唤起正当义愤（outrage）与熟悉感。研究局限含仅含文本推文未涉多模态/长报道。
结论：通过对四国数据分析发现，亲气候消息评价在政治子群与跨国样本间相似；此类集体评价可预测暴露后下游结果（气候关切提升与减少接触否定论信息）。表明实证众包评价可作为识别最有效气候传播信息的可靠工具。研究人员采用world-to-lab范式发现受众特征主要影响亲气候消息总体喜好程度，而消息评价层级大体稳定。自大量社交媒体亲气候利益相关者帖子中系统提取并发布经实证验证之ClimateChirp数据库供后续研究。实证气候科学传播研究可助力达成减缓目标，揭示如何发挥其潜力以提升气候倡导与可持续行为。
