基于唤醒机制的微博谣言传播模型

为了考虑意见领袖对谣言传播过程的影响,在传染病模型ISR的基础上,构建考虑冬眠者被领袖传播者唤醒的微博谣言传播模型,给出相应的平均场方程,并对其分析求解出谣言的传播阈值,利用MATLAB对模型进行数值仿真和结果分析。模拟结果表明:在谣言传播过程中,由于唤醒机制的作用,使得谣言的最终影响力增大,加快了谣言结束时间。政府部门及微博谣言控制部门可通过对微博中意见领袖的博文进行监督,尽量避免意见领袖有意或无意参与到谣言传播中来,降低谣言传播对公众及社会造成的影响。     

社会化媒体谣言自净化机制的定量模拟研究

[目的/意义]利用社会化媒体的自净化特性是应对谣言传播的一种重要思路，但目前的相关研究大多是定性和案例研究，缺乏理解其内在作用规律的定量研究。[过程/方法]为弥补这一不足，在经典谣言仿真模型SIR模型基础上，引入谣言净化者概念，构建考虑自净化机制的社会化媒体谣言传播模型，求解谣言传播阈值并对模型进行多角度模拟仿真。[结果/结论]仿真结果表明，社会化媒体谣言存在自净化的潜力，但效果决定于用户的辨别能力、批判性思维习惯、潜在净化者参与意愿及其影响力等；根据这些结果，提出更好利用自净化机制来应对社会化媒体谣言传播的策略建议。     

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。     

微博谣言传播模型与影响力评估研究

现时微博谣言泛滥,对现实社会危害巨大。为了科学控制微博不实信息的传播,本研究根据微博网络谣言传播特点以及病毒传播模型,提出具有怀疑与反谣言机制的有向传播模型SIR-CO,并进一步提出谣言源影响力评估算法,实时监控微博谣言造成的社会影响力,在此基础上,采取基于Agent的建模仿真方法对微博谣言传播进行模拟仿真。分析结果表明:内容信服度、节点影响度以及抑制时机是影响微博谣言传播与控制的重要因子;谣言源影响力与传播数、感染节点数以及等级影响度分布皆存在相关关系,最后趋于稳定状态。基于仿真分析结果,建议控制微博谣言传播时,可运用目标免疫策略阻止谣言向外传播,并采取多点侧面慢性策略减低谣言的同化作用。     

遏制微博谣言现象的对策研究

当前,微博已成为了不可忽视的信息传播渠道,其庞大的信息量正日益影响甚至改变着现实生活。为了规范信息文本传播,最大限度地遏制微博谣言的产生,必须健全微博监督机制,加大辟谣力度;强化媒体"把关人"作用,引导正确舆论走向;提高受众自身素质,增强谣言免疫能力;完善立法,加大微博谣言传播惩罚力度。溯本清源、规范引导,是促进微博文化传播健康发展的重中之重。     

“微博时代”反腐败类谣言的治理策略研究

跟腐败类话题相关的谣言极易引发全社会的轰动,微博已成为此类谣言传播的平台。现象的背后反映出的是公众的仇官心理,仇官心理左右公众情绪与行为。基于谣言生成因素的理论研究,从微博传播层面和公众心理层面探讨此类谣言的发生机制。基于5W传播理论,思考腐败类微博谣言的发生过程,并提出治理此类谣言的策略:止于智者、止于公开、止于及时、止于机制、止于法治、止于技术。探索性地构建出反腐败类微博谣言治理的架构。     

官员政务微博传播效果影响因素研究*--基于意见领袖的个案分析

官员微博受到公众越来越多的关注,传播影响力逐渐增强。以8个具有意见领袖特征的官员微博为研究样本,从微博内容、发布时间、官员微博认证信息等维度分析其各项特征与微博转发量的关系,从而发掘官员微博传播效果的影响因素。研究发现包括话题类别、有无@和链接等在内的多个微博内容特征对官员微博的传播效果有显著影响,发布时间也是官员微博传播的重要影响因素,而包括官员职务、粉丝数在内的官员微博认证信息对官员微博的传播影响则不是很大。     

基于微博意见领袖参与行为的热点话题检测研究

为了解决对微博海量信息采集分析的问题,为此本文研究提出基于微博意见领袖参与行为的热点话题检测算法。微博意见领袖在微博话题传播和演化过程中具有加速传播和引导等作用,本文从具有影响力的微博意见领袖采集微博信息,对信息数据进行加工处理以得到微博话题,并利用Single-Pass聚类算法作为核心算法进行话题的抽取,有效地提高热点话题检测的效率。     

基于元胞自动机的网络谣言传播仿真研究

结合传播网络的复杂性和社会性,利用元胞自动机的基本原理,构建了网络谣言传播的动态模型,从中心度、关系强度和网络结构3个方面对传谣传播的效果进行仿真实验。结果表明：网民在其网络群体内的社会地位和网络谣言传播呈正相关;关系强度和中心度对网络谣言的传播范围共同产生正向影响;网络密度和网络谣言的传播范围呈正相关。根据仿真结果,提出预防网络谣言涌现的建议参考。     

基于微博客系统中的文本信息过滤算法分析与探讨

近几年来,随着互联网的迅速发展,微博系统的用户日趋增多。随着计算机犯罪活动的日益猖獗,人们对于网络与系统安全展开了大量研究,但对于网上媒体信息内容的安全问题,只是在近年来才逐渐得以重视。因此,针对这一重大问题,本文结合自然语言理解、中文信息处理等学科的相关知识,通过分析各类不良信息的特征,结合本系统中的实验,研究了不良文本信息处理的进展情况,研究了适合不良文本信息过滤的概念网分析模型、过滤算法等。     

微博舆情生成机制研究

在文献分析的基础上,引入系统研究方法,界定了微博舆情生成机制。微博舆情生成系统包括：舆情主体、舆情事件、舆情平台、舆情本身四个要素,并在此基础上剖析了微博舆情生成的基本规律。研究发现：微博舆情的生成是复杂的四个要素相互作用、相互影响的过程;微博舆情产生的社会根源是现实社会及其事件;微博舆情传播当中,意见领袖对于舆情的生成至关重要。     

突发事件网络舆情谣言传播规律模型及对策研究

突发事件发生以后由于信息的匮乏,人们对信息的渴求也异于平常,谣言更容易被人们相信并传播。本文通过构建数学模型,利用MATALB数值仿真,分析突发事件网络谣言的传播机理、探讨控制谣言传播的因素、寻找控制谣言传播的对策,为政府的网络谣言控制决策提供理论依据和合理建议。     

新浪微博加V用户特征分析

首先对新浪微博加V用户样本数据进行整体统计分析,然后应用两步聚类分析法,选用微博粉丝数、互粉数、关注数和每天微博数等四个指标变量进行聚类分析。研究表明新浪微博加V用户有三类用户群体：大众型、社交型和最具价值型用户群体。最具价值型用户群体是最能帮助企业进行微博营销的核心群体。     

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。     

微博碎片化对高校网络舆情的影响与引导研究

本文从微博“碎片化”特征入手,反思微博兴盛背后,其碎片化特征可能对高校网络舆情带来的消极影响,并归纳当前高校网络舆情的特征,探索性地提出高校网络舆情的引导策略,以进一步提升在新媒体时代高校网络舆情应对的实效性与针对性。     

科技谣言传播规律及作用模式研究

以果壳网的“谣言粉碎机”为案例,对科技谣言的专业背景、议题来源、议题热度及议题相互作用模式进行研究,并结合交叉分析,归纳总结当前科技谣言存在的基本格局及主要特征。在研究结论的基础上,对厘清科技谣言提出了相关建议。