突发公共事件下社交网络谣言辟谣效果评价及实证研究

[目的/意义]社交网络已成为当前用户信息传播的重要媒介,突发公共事件期间由于网民对事件的高关注度及社交网络平台信息交互过程的独特性,社交网络谣言的快速传播对社会稳定和安全造成了一定的风险。评价社交网络谣言辟谣效果对于网络安全治理极为重要。[方法/过程]基于信息生态理论视角,从信息人、信息、信息环境和信息技术4个维度构建社交网络谣言辟谣效果评价指标体系,运用德尔菲专家咨询法和层次分析法进行指标权重计算,并采用优劣解距离法结合3个辟谣话题展开实证研究。[结果/结论]实证研究证明了所构建评价指标的有效性,评价指标可为辟谣平台更好地提升辟谣效果提供一定的指导,协助舆情监管部门进一步净化网络空间。     

基于焦虑视角的受众网络健康谣言转发意愿研究

[研究目的]人们越来越多通过社会化媒体来获取健康信息,但网络健康谣言容易被用户大量转发,网络健康谣言治理需要深入分析受众谣言转发行为机制。[研究方法]该文以S-O-R模式为框架,构建了影响受众转发谣言意愿的模型,并采用实验法予以证明。[研究结论]结果发现恐惧型健康谣言较之期望型健康谣言具有更高传播意愿,焦虑是影响健康谣言转发的中介变量,此外信息涉入度和网络健康素养分别对焦虑感和谣言转发具有调节效应。     

网络谣言研究比较分析——以图书情报学科与新闻传播学科为例

[目的/意义]探究图书情报学科与新闻传播学科在网络谣言研究中的发展现状与研究热点,比较分析两门学科在网络谣言研究中的共性与差异性。[方法/过程]采用文献计量与内容分析方法,对发表于图书情报学科与新闻传播学科的CSSCI与北大中文核心期刊中关于网络谣言研究的文献,从发文机构、核心作者以及关键词这三个方面进行了比较分析。[结果/结论]两门学科关于网络谣言的研究有着网络谣言研究方法的差异性、谣言传播研究的不同方向、网络谣言研究对象的相似性,同时也发现两门学科在论文发表方面存在着融合研究。建议加强本学科的相互合作、加强两门学科间的融合研究、两门学科间互相吸纳研究方法。     

面向政治安全的网络谣言风险分析与防范策略研究

[目的/意义]研究面向政治安全的网络谣言风险建模与防范策略，为网络谣言风险治理提供理论基础和实践指导。[方法/过程]采用等级全息建模方法，构建网络谣言的政治安全风险情景，通过识别风险因素，进行风险量化与评级，得出高风险因素，并建立网络谣言政治安全风险防控模型。[结论/结果]依据舆情生态理论和风险分析结果，针对高风险和潜在风险因素，从主体、过程、环境等3个维度提出网络谣言政治安全风险防范的主要策略。     

重大突发公共卫生事件政府回应效果影响因素研究——基于2011—2020年我国36起重大突发公共卫生事件的实证分析

[目的/意义]通过对2011—2020年我国发生的重大突发公共卫生事件进行分析,以期为政府机构防范和应对重大突发公共卫生事件提供参考。[方法/过程]广泛查找文献,搜集2011—2020年我国发生的重大突发公共卫生事件,筛选出10年间我国发生的36起重大突发公共卫生事件作为研究样本,分析重大突发公共卫生事件政府回应效果及事件属性、传播、舆情、应对基本状况,考察重大突发公共卫生事件政府回应效果影响因素。[结果/结论]重大突发公共卫生事件类型分布、曝光速度、谣言传播、舆情性质、舆情解决情况、应对主体、应对速度、处置结果对政府回应效果具有显著影响,而最为显著影响政府回应效果的因素依次为事件谣言传播、舆情解决情况和曝光速度。     

政务微博辟谣信息传播效果的影响因素研究

【目的/意义】探究政务微博辟谣信息传播效果的影响因素,为政府引导网络舆情、治理网络危机提供参考 与依据。【方法/过程】运用八爪鱼软件采集影响力靠前的十大新浪政务微博数据,以转发数和评论数为辟谣信息传 播效果的衡量指标,构建辟谣信息内容特征、文本特征对传播效果的回归模型。【结果/结论】结果表明：谣言类型、 辟谣方式、是否为原创、图片数量、是否有@符号对转发数有显著影响;谣言类型、情感程度、辟谣方式、是否为原创、 内容长度对评论数有显著影响。     

网络谣言的认知与政府应对策略研究

政府在网络谣言的防范与治理中,肩负着网络谣言监测、预警、疏导和管理的职能。当网络谣言产生时,政府能否及时启动应急预案,利用自身权威的优势,多渠道、迅速高效的满足公众对信息的需求,进行符合逻辑的,态度诚恳的辟谣,直接决定着网络谣言的影响广度和深度。本文结合不同阶段网络谣言的传播规律,从政府行动、网络谣言受众和传播媒介3个方面进行分析,以期为政府的辟谣策略提供有益的参考。     

面向政治安全的网络谣言生态治理研究

[目的/意义]旨在探究网络谣言传播中的政治安全风险特征、演化机理以及生态治理对策等问题,以期为网络政治安全风险防控提供理论依据,进一步丰富完善网络谣言治理理论。[方法/过程]基于舆情生态和风险治理理论,通过分析网络谣言传播中的政治安全风险特征和演化机理,建立网络谣言生态治理模型,进而提出面向政治安全的网络谣言生态治理的主要对策。[结果/结论]面向政治安全的网络谣言生态治理,可从整体治理、主体联动、风险防控、环境优化等维度,通过建立网络谣言生态治理体系、提高信息主体网络政治素养、构建全过程安全风险防控体系、健全网络空间安全法制体系等途径进行综合施策和整体推进。     

融合信息对抗及混合特征表示的社交网络谣言检测方法

[研究目的]针对现实社交网络中广泛存在的不实评论对谣言检测的负面影响问题,提出对抗学习框架下的谣言检测方法,从而在提升谣言检测准确率的同时,增强模型对噪声信息的容抗性。[研究方法]以信息对抗机制为基础,搭建具有融合结构及时序特征表示的生成网络,利用部分网络结构的共享及加强具有自注意力机制的二次鉴别网络,实现将非监督的对抗生成网络向有监督学习任务上的成功拓展。[研究结论]在PHEMEv5和新浪微博两个数据集上,该研究提出的模型在谣言检测的准确率上,相较于9种较为先进的基准模型至少提升了3.1%和4.1%;同时,实验显示,该研究提出的模型对于噪声信息并不敏感。充分证明了该模型在跨平台不同语言环境数据集上较高的谣言检测效果及较强的噪声容抗性。     

突发公共事件中强关系社交网络谣言扩散机制研究——基于情景意识理论

[研究目的]突发公共事件中强关系社交网络谣言呈现核聚变式快速传播,从认知加工视角探究谣言扩散影响因素与作用路径可以提升对谣言传播机制的理解,进而有效遏制谣言传播。[研究方法]以情景意识理论为基础,使用调查研究法探究证实了突发公共事件中受众会整合环境情境性、信息性和主体性信息并进行匹配与加工,在知觉与理解层次等情景意识作用下形成对谣言的扩散意愿。[研究结论]事件重大性与信息模糊性通过风险感知的完全中介作用正向影响谣言扩散,信息框架性与情绪性通过信任度的部分中介作用正向影响谣言扩散;主体的个体活跃度与群体凝聚力通过信任度的完全中介作用正向影响谣言扩散。     

基于扎根理论的新冠肺炎网络谣言民意关注点研究

[目的/意义]研究网络谣言民众关注点是网络谣言识别的基础工作,为识别、分析、研判、预警网络谣言提供理论支持.[方法/过程]运用扎根理论按照研究范式进行开放式编码、主轴编码和选择式编码,提炼出以"情绪宣泄"为核心的12个民意关注点,分析和总结新冠肺炎网络谣言民意关注点的演化过程.[结果/结论]根据民意关注点在演化过程中的...     

微信政治谣言的生态治理对策研究

[目的/意义]旨在从舆情生态视角提出微信政治谣言的治理对策,从而为我国网络舆情生态治理提供理论参考。[方法/过程]通过案例分析,归纳微信政治谣言的传播特点,并从舆情生态视角剖析治理微信政治谣言存在的困境,进而提出微信政治谣言生态治理的主要对策。[结论/结果]微信政治谣言的生态治理,要充分把握微信政治谣言的特点与演化规律,加强人防与技防的深度融合,从"主体—信息—环境"整体上推进微信舆情生态的有序建设和健康发展。     

网络谣言传播模式与应对策略研究

网络谣言的传播,严重损害公民权益,影响社会秩序,破坏政府公信力,治理网络谣言已成为重要课题.本文通过分析“事件衍生”型和“无中生有”型两种网络谣言的传播模式,研究制定政府应对网络谣言的防谣策略和辟谣策略,为政府应对网络谣言提供参考.     

辟谣信息对社交媒体用户错误信息持续影响效应(CIE)的影响——基于知识修正理论

[目的/意义]通过研究社交媒体辟谣的要素对错误信息的持续影响效应(CIE)的影响,确定改善CIE的关键因素,进一步完善知识修正等相关理论,以遏制信息疫情的影响。[方法/过程]以知识修正理论为基础模型,采用问卷调查的方式对社交媒体用户进行回溯调查。从用户个人因素和辟谣信息因素两个维度构建了社交媒体辟谣对用户持续影响效应(CIE)的影响因素模型。为验证该模型的可靠性,采用Smart PLS软件进行分析。[结果/结论]网络辟谣信息对社交媒体用户持续影响效应(CIE)的影响主要受7个因素的影响：辟谣信息的频次、辟谣响应速度、个体的自信水平、辟谣信息的详尽程度、辟谣信息的来源、定向推理动机和辟谣信息内容认知能力。这7个因素共同调节了社交媒体用户的知识修正全过程。其中,辟谣信息的来源、定向推理动机和辟谣信息内容认知能力3个因素对用户消除CIE的效果起到相对主导性作用。     

疫情防控背景下政府辟谣信息接受意愿的影响因素及其组态研究——基于脆弱性理论

【目的/意义】用户接触辟谣信息，并不能等同于用户接受辟谣信息。研究疫情防控背景下影响用户接受政府辟谣信息意愿的主要因素和相关路径，有助于政府精准治理网络谣言。【方法/过程】调查疫情防控背景下的网络用户接受政府辟谣信息的相关心理与行为，以脆弱性理论为基础构建理论模型，运用模糊集定性比较分析法对问卷数据进行影响因素与组态路径分析。【结果/结论】政府辟谣信息接受意愿的影响因素组态可分为三类：社会支持型、社会支持—谣言鉴别能力型、谣言鉴别能力型。动态压力、信息焦虑、社会支持和谣言鉴别能力是影响政府辟谣信息接受意愿的核心因素。【创新/局限】组态分析更加深刻地揭示影响政府辟谣信息接受意愿的不同核心因素的联合影响机制和实现路径。后续研究可比较分析疫情不同时期影响用户辟谣信息接受意愿路径的差异性。     

社交媒体辟谣信息文本特征对辟谣效果的协同影响研究

利用社交媒体辟谣是控制谣言传播的应对方式之一,对社交媒体官方辟谣信息的文本特征及其构成逻辑进行探究有助于提升辟谣效果。研究基于ELM模型,将文本特征分为内容特征和形式特征,分别作为中心路径和边缘路径,运用QCA定性比较分析法,选取澎湃新闻官方微博发布的辟谣信息为样本,探究辟谣信息文本特征多因素组态效应对辟谣效果的影响。研究发现单一必要性条件分析表明论据可读性强能够显著提升辟谣效果,通过组态分析得出两条典型影响路径和相关结论,并据此为官方媒体如何提高辟谣信息质量与辟谣效果提供了参考。     

突发公共事件网络谣言传播长尾效应的控制研究——以新型冠状病毒肺炎疫情为例

[目的/意义]关注突发公共卫生事件网络谣言"长尾"传播现象,从博弈角度探求"长尾"的控制变量,为实现网络谣言治理长效化提供依据。[方法/过程]基于官方辟谣后信息生态环境和公众认知的差异,引入SIRS模型,以不完全信息动态博弈为基础构建传播模型,计算出长尾期个体策略分布,利用MATLAB进行仿真和案例验证,寻找"长尾"控制途径。[结果/结论]长尾控制博弈模型分析从个体交互层面为网络谣言管控带来新思路。在突发公共卫生事件网络谣言传播后期,作为拽尾策略,增加个体不信谣的收益、降低个体的谣言相关信息分析成本均需被持续实践。其中,比之于增加公共收益,增加不信谣的个体收益有更大的长尾控制效用,是重点关注工作。     

社交网络中辟谣信息传播效果的影响因素研究

【目的/意义】研究社交网络中影响辟谣信息传播效果的因素,丰富了辟谣有效性的理论,为相关部门制定 提升辟谣信息传播效果策略提供依据。【方法/过程】基于流行三要素理论总结辟谣信息传播效果的影响因素,通过 情感分析、社交网络分析和多元回归分析验证影响辟谣信息传播效果的因素。【结果/结论】粉丝数、情感倾向、“真 相陈述”和“直接反驳+真相陈述”的辟谣方式、原创性、“文字+图片”、休闲时间、网络规模、网络密度和平均路径长 度显著影响辟谣信息的评论数和转发数;辟谣信息中含有@显著正向影响转发数,含有链接显著正向影响评论数。 【创新/局限】基于流行三要素理论对社交网络中辟谣信息传播效果的影响因素进行提炼,并考虑群体因素,利用社 交网络数据进行实证研究,为后续的相关研究提供参考依据,但是本文未考虑到平台因素和粉丝个人属性因素等, 后续研究中需要进一步探讨。     

突发事件中网络谣言识别行为意向的影响因素研究

在突发事件中,“满天飞”的网络谣言会引发“次生灾害”,严重影响政府的应急处置;大多数网民主动识别谣言,才能阻断谣言扩散的网络通道。本文运用计划行为理论、风险感知理论、社会资本理论和威慑理论,构建突发事件中网络谣言识别行为意向影响因素的概念模型,并通过网络渠道收集调查问卷,进行了实证研究。研究发现,网民的态度、社会资本,惩罚的确定性、严厉性和敏捷性显著正向影响突发事件中网络谣言识别行为意向;网民的社会资本显著负向其感知风险,网民的感知风险显著正向影响其态度。     

微博谣言的演化机理研究

微博谣言已成为微博客乃至网络空间中的重要现象和问题。在汇集微博谣言案例的基础上,首先依据生命周期的分析方法,将微博谣言演化分为造谣、传谣、极化和辟谣等阶段;然后依据层次分析法,指出微博谣言的造谣有张冠李戴、无中生有、断章取义、添油加醋、关联名人和冒名顶替等方式,传谣存在裂变、合力和漏斗等形式,在谣言极化过程中具有拼图效应、雪崩效应等,在微博谣言的消解阶段,则主要有自然消散、人为辟谣等路径。