基于网络突发公共卫生事件早期谣言识别研究——以新冠疫情谣言为例

【目的/意义】随着社交网络与新闻媒体的发展，大量虚假信息的滋生与传播已经引发了严重的社会问题。目前的研究主要依赖于收集谣言发生后的传播特征进行识别。为了在早期更准确地发现谣言，本文提出一种融合深度语义知识的谣言识别模型。【方法/过程】本文通过使用Transformer和Multi-head注意力抽取舆情信息深层结构的复杂特征，融合了文档结构及上下文语义知识表征，以提高早期识别虚假舆论信息准确率来及时防止谣言传播扩散。【结果/结论】本文通过在各个平台的真实数据集进行训练和识别实验，较现有基线方法的准确率最少提升了5.6%，最大提高了24.6%。结果表明，本文模型可通过对早期谣言文本的事实验证，提高模型识别谣言的准确性以在早期阶段阻断谣言传播。【创新/局限】本文谣言识别模型在BERT-Base基础上进一步结合了舆情文本语义知识特征表征，能有效提高早期谣言的识别准确度，但目前尚未考虑谣言传播者个性化特征如社会标签、行为信息等，如何融合更多传播者特征有待进一步研究。     

面向突发事件的网络谣言传播主体建模与仿真研究

【目的/意义】网络谣言与突发事件相伴而生,已经成为突发事件的“次生灾害”,如何治理网络谣言成为网 络社会治理的难题,本文面向突发事件研究网络谣言传播主体演化模型,为政府治理网络谣言提供参考依据。【方 法/过程】定性分析面向突发事件的网络谣言传播机理,通过定义网络谣言传播主体,构建网络谣言传播主体演化 模型,通过数值仿真研究网络谣言传播主体规模、传播主体之间演化关系以及政府辟谣程度等问题。【结论/结果】 经过理论建模和仿真分析得出政府治理网络谣言的具体措施,并将其归类得出“无事先防,事初防变,事过防复”的 治理策略,最后针对模型拓展问题和面向突发事件的网络谣言传播主体规模预测问题提出了新的研究思路。     

基于系统动力学的突发事件网络谣言治理研究

【目的/意义】通过定量研究,分析影响突发事件网络谣言热度的相关因素,找准谣言在网络社交平台的演 变规律,科学有效控制网络谣言所带领的负面效果。【方法/过程】利用系统动力学建模方法,从网民、媒体、政府三 个维度展开对谣言热度的研究,并使用Vensim PLE 软件对构建的谣言热度模型进行仿真分析。【结果/结论】由仿 真结果可知,政府公信力、媒体影响率、网民群体极化程度等变量都对突发事件网络谣言的传播具有较大影响。根 据仿真分析,可为政府部门应对突发事件网络谣言提出针对性的对策建议。     

社会热点事件网络舆情与谣言的耦合机制研究——基于近4年数据的案例分析

【目的/意义】互联网背景下社会热点事件层出不穷,因网络高关注度极易引发舆情与谣言危机,舆情与谣 言演变时关系紧密,通过分析舆情与谣言耦合机制,为社会热点事件网络治理提供指导。【方法/过程】选取近4年28 个社会热点事件,筛选其中表现突出的耦合样本,可视化呈现了社会热点事件网络舆情与谣言的耦合模型,进而利 用场域理论中行动者、资本与惯习的内、外循环机理揭示网络舆情与谣言的耦合机制。【结果/结论】揭示了社会热 点事件网络舆情与谣言的一致演变耦合模型、超前分歧耦合模型和滞后分歧耦合模型,并深入分析了三类耦合模 型中不同的耦合机制,包括两场域互振共变机制、谣言场抑制与舆情场反攻机制,以及舆情场主导与谣言场破茧机 制。对于社会热点事件网络舆情与谣言的科学判定及精准施策具有重要意义。【创新/局限】结合多元研究方法揭 示舆情与谣言间的双向互动关系,在舆情与谣言耦合演变影响因素的理论研究仍需加强。     

社交媒体网络舆情传播影响力研究综述

【目的/意义】社交媒体网络成为突发事件的主要传播平台,也使得网络舆情影响力得到更大范围的扩散和 传播。【方法/过程】本文首先梳理了国内外学者对社交媒体网络舆情传播影响力研究的现状,从研究着力点、研究 方法、衡量因素及评价方法进行评述。然后,对影响社交媒体网络舆情传播的信息生态链、群体情绪研究进行分 析。最后,从加强政府治理舆情治理的可控性角度,对社交媒体网络舆情传播影响力的指标构建情况分析。【结果/ 结论】本文认为,为提高对网络舆情影响力的可控性,应从公众情绪、媒体责任、政府治理加强引导和治理。     

媒体型智库舆论引导力影响因素实证研究

【目的/意义】媒体型智库是智库与媒体融合的最新态,在舆论引导方面具有天然优势。探明媒体型智库舆论引导力的影响因素及其相对重要性可为针对性提升业界媒体型智库舆论引导力提供理论支撑。【方法/过程】首先建构媒体型智库舆论引导力影响因素体系,然后通过问卷采集其舆论引导力及分力与影响因素相关数据,再使用机器学习方法（选用XGBoost算法）建立预测模型,最后通过计算增益得到影响因素的相对重要性。【结果/结论】研究发现,媒体型智库舆论引导力及其分力受主体、客体、媒介及场域的多个维度因素影响。主体维度因素对媒体型智库舆论引导力的整体影响最大,场域维度次之。舆论引导者协同合作程度等是影响媒体型智库舆论引导力的关键因素。【创新/局限】本文创新性提出媒体型智库舆论引导力影响因素体系,并采用机器学习方法通过建立预测模型求解了影响因素相对重要性。扩充调研数据、尝试其他算法是进一步提升方向。     

网络谣言与恐慌情绪并行传播相互影响研究

[目的/意义]谣言诱发公众恐慌情绪,恐慌情绪极易导致过激行为,过激行为又易演变成为突发事件。这一系列连锁反应对社会安定造成严重威胁、对公众带来巨大损失。[方法/过程]相对于传播时间来说,谣言对恐慌情绪的诱发具有即时性,因此,该文建立了谣言和恐慌情绪并行传播的双传播模型,给出了平均场方程。通过数学方法和仿真模拟,研究了双传播模型中谣言和恐慌情绪各自的传播阈值及它们的传播规律。[结果/结论]研究结果表明谣言和恐慌情绪的传播阈值均存在。推导出谣言及恐慌情绪独立系统中谣言和恐慌情绪的传播阈值,分析出谣言及恐慌情绪关联系统中传播阈值的变化特征。研究还发现谣言和恐慌情绪的并行传播对彼此产生相互促进的作用。     

基于药物扩散原理的网络谣言CFDR传播模型研究

【目的/意义】建立新的网络谣言传播模型,为网络谣言的应对及治理提供有益的参考。【方法/过程】针对网 络谣言的传播特点,借鉴药物动力学中的药物扩散原理,建立了网络谣言的CFDR传播模型,给出了相应的数学方 程式;进一步探讨了权威媒体干预因素和时滞性影响,对模型进行了优化,修正了谣言传播的峰值预测和总人数 值;利用matlab、python等工具进行对参数的敏感性进行了分析;最后,以“成都49中”事件为实例验证了模型的有效 性,并分析了相关影响因素。【结果/结论】结果表明：利用CFDR模型可以较好地拟合网络谣言传播的全过程,模型 的各参数对网络谣言的传播都有影响,其中,权威媒体的正向干预在网络谣言的传播过程中发挥着重要作用。【创 新/局限】创新性主要体现在：突破以往基于传染病动力学模型研究网络舆情和谣言传播的固有模式,借鉴药物扩 散原理建立了网络谣言 CFDR传播模型,并考虑了权威媒体干预因素和时滞性影响。局限性主要表现为：实例验 证中只使用了一个事件中一个平台的实际数据,未来可进一步丰富。     

网络谣言风险测度与治理路径研究

【目的/意义】构建了一套科学合理的网络谣言风险测度体系,以期为网络谣言的识别和控制提供参考,建 设健康安全的网络信息环境。【方法/过程】以网络谣言风险测度为切入点,运用层次分析法基于事件性质、事件热 度、事件传播、事件趋势四个维度构建网络谣言风险测度指标体系,利用模糊综合评价法对40例谣言事件的风险等 级进行评价,采用模糊集定性比较分析方法,探讨不同类别的网络谣言治理路径。【结论/结果】研究表明高事件性 质是食品类、儿童类、信息安全类网络谣言高风险发生的核心条件,高事件趋势是食品类和中美贸易战类网络谣言 高风险发生的核心条件,并针对每一个影响因素给出具体的建议。【创新/局限】为网络谣言风险测度提供了新的研 究方法,在理论上进一步丰富了网络谣言风险测度研究体系,为政府网络谣言的管理和应对提供建议,具有一定的 实践价值。后续研究将进一步改进和完善网络谣言风险测度指标体系。     

主流媒体引导下公共事件社会舆情泛化特征分析

【目的/意义】公共事件社会舆论容易造成公众恐慌,主流媒体发挥其引导作用可帮助公众树立正确人生 观、价值观。【方法/过程】首先,从公共事件的酝酿、爆发、持续及消减四个阶段分析了公共事件生命周期;然后,从 信息传播方式、传播内容、舆论主体等多方面研究了主流媒体引导对公共事件社会舆情的影响;最后,基于公共事 件社会舆情的关系泛化、对象泛化、热点泛化等表现形式,对公共事件社会舆情泛化的信息交互的开放性与爆炸 性、社会舆情传播的随机性与敏感性、公众发表看点的主观性等特点进行了挖掘。【结果/结论】研究发现主流媒体 引导下公共事件社会舆情泛化存在点轴式、跳跃式及传染式三种泛化特征,进而提出可通过控制舆论先机、培养与 树立意见领袖、提升社会舆情保障体系、充分发挥主流媒体的权威性及可信性等对公共事件社会舆情进行正面引 导的建议。【创新/局限】分析了主流媒体引导下公共事件社会舆情泛化特征并提出相关改进建议,对于有效避免因 舆情对社会产生的不利影响,具有一定的借鉴意义。     

情绪演化视角下网络舆情群体极化动力学机理研究

【目的/意义】随着互联网的日益普及与新媒体技术的广泛应用，网络舆情群体极化现象日益加剧。研究网络舆情群体极化动力学机理，科学地把握网民情绪演化规律对塑造健康的舆论生态环境具有重要意义。【方法/过程】以网民情绪演化为主线，构建网络舆情群体极化系统动力学模型，从情绪唤醒、情绪干扰、情绪疏解三个维度并结合“女子实名举报前婆婆吃空饷”案例对网络舆情群体极化进行仿真研究。【结果/结论】通过仿真结果分析，网民的媒介素养、认知水平；媒介的议程设置、平台监管力度；政府的信息公开程度、回应速度等因素对群体极化的影响程度更为重要，并以此为群体极化的治理工作提供相应对策。【创新/局限】以情绪演化视角对网络舆情群体极化进行定性与定量的结构化系统性研究。局限在于数据的量化处理具有较强的主观性且系统因素的选取还需逐步完善。     

突发事件网络谣言危机预警及模拟仿真研究

[目的/意义] 提前进行网络谣言监控和预警是立体化防控网络谣言、增强社会稳定、提高政府执政能力的关键。移动互联网时代,突发事件发生后极易在网络上引起热点舆情、网络危机信息的传播同时为网络谣言的扩散提供良好的土壤,无形中增大了政府部门应对谣言的挑战。[方法/过程] 本文采用遗传算法优化BP神经网络构建网络谣言危机预警模型,拟实现对突发事件网络谣言的监控、预警仿真及风险的量化评估。实证分析案例选取天津"8·12"爆炸事故与"和颐酒店女生遇袭事件",通过计算机对这两起突发事件衍生的网络谣言建立预警模型,并对模拟仿真结果进行验证。[结果/结论] 结果表明,遗传算法优化BP神经网络模型在突发事件网络谣言危机预警方面具有较好的适用性,与仅采用BP神经网络模型相比预警的准确性更好。     

自媒体环境下公共危机事件后谣言的传播与管控

自媒体环境下谣言的发展呈现出诸多新特点:谣言的传播主体更加复杂,扩散高速度、高互动、管控难度加大;谣言证实更加困难,政府信任危机凸显。自媒体环境下加强对危机事件后谣言的管控需要各方保持联动、形成合力:相关部门应尽快建立宣传预警和舆情监控机制;应加强媒体与政府的高效互动和有效自控;要树立危机意识,加快危机事件后政府的信任修复,推进政府、媒体、公众高效联动的"信任共同体"建设。     

自媒体环境下突发公共卫生事件网络谣言的批评话语分析

[目的/意义]旨在为治理网络谣言提供实践思路。[方法/过程]以新冠肺炎疫情网络谣言为例,在批评话语分析的理论框架下从描写、理解和阐释三个层面研究网络谣言的语言学形式特征、话语实践和社会实践特征。[结果/结论]突发公共卫生事件网络谣言的形式特征表现在词汇、句法、语篇多个层面。在话语实践方面,公共卫生事件网络谣言的产生与互文性相关,受众的理解和传播与谣言所实施的断言行为、指令行为、承诺行为和表达行为相关。在社会实践方面,公共卫生事件网络谣言的产生动机主要是利益驱动和情绪驱动,多元媒体下的话语权为谣言的产生提供条件,社会认知图式促成谣言的理解和传播。突发公共卫生事件网络谣言的批评话语分析为网络谣言文本的识别、网络谣言行为的治理和人们网络媒介素养的提升提供启示。     

基于前景理论的重大疫情网络谣言管控三方演化博弈分析

【目的/意义】在COVID-19疫情背景下,出现了许多影响网络环境和社会秩序的网络谣言,研究与谣言传 播相关的群体对现实社会具有重要的意义。【方法/过程】文章通过对重大疫情下网络谣言等理论知识的研究,构建 了政府、网络运营商和造谣者三方演化博弈模型,根据前景理论将感知价值和实际价值的差值带入三方演化博弈 模型,优化模型的实际意义,并通过系统动力学软件进行仿真模拟。【结果/结论】三方博弈能否到达最优稳定点仅 与造谣者的感知价值的敏感度有关,且随着感知价值敏感度的变化三方博弈结果将会出现不稳定或稳定在其他非 最优稳定点上两种情况。最后对提出网络谣言管控的相关建议。【创新/局限】文章的创新之处在于在演化博弈模 型当中加入前景理论与传统的期望效用理论,增加了决策者的理性不足和偏好两方面的考虑,更加贴合舆情的实 际情况。     

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。     

突发公共卫生事件高低热度谣言传播组态路径研究 ——基于模糊集定性比较分析

【目的/意义】揭示突发公共卫生事件中高热度和低热度网络谣言传播组态路径,为政府和民众应对突发公 共卫生事件中的谣言传播,制定有效的谣言消解措施提供参考。【方法/过程】以COVID-19疫情下13起发展成熟的 谣言作为研究案例,提取了事件属性、渠道特征、用户情绪、辟谣时效4个前因变量和谣言传播热度这一结果变量, 并利用fsQCA进行分析。【结果/结论】通过fsQCA3.0软件共生成CO1高热度快速增降型和CO2高热度权威持续型 2条高热度谣言组态。同时生成CO3低热度长期持续型和CO4低热度快速“自辟谣”型两条低热度谣言组态。【创 新/局限】本文针对COVID-19疫情下的谣言进行高低热度组态分类,在研究对象和研究方法方面具有一定的创新 性。但当前研究纳入的谣言数量和变量数量较少,可能存在其他未能覆盖的重要组态,未来可结合成熟的COV? ID-19疫情下的谣言体系纳入更多谣言案例进行总结性研究。     

基于传统媒体的突发事件信息传播行为研究

【目的/意义】当前研究突发事件信息传播的文献多集中于网络空间或网络媒体,而关于传统媒体在突发事 件信息传播过程中的相关行为研究较为鲜见,传统媒体是突发事件信息传播的主要力量,是现行传媒管理体制下 政府与公众之间传播、反馈突发事件信息的主要渠道。【方法/过程】应用演化博弈理论,分析了传统媒体在突发事 件信息传播不同阶段的行为,并构建了数学演化模型。【结果/结论】传统媒体应在理论上突发事件爆发后第一时刻 播出,或在其竞争对手自媒体传播之前的最接近一刻播出,可以取得信息传播优势和最佳经济效益。即当政府可 以观测到媒体的努力行为时,传统媒体的内容生产方面成本降低,努力水平提高。     

社会谣言传播动力学分析

中国社会已经进入谣言的高发期,给社会治理工作带来了巨大挑战。对谣言扩散传播的动力学分析是研究社会谣言的首要任务,同时也是世界各国所共同关注的焦点问题。文章从理论与实践两个层面,通过对国内外社会谣言及其传播扩散认知的系统梳理,以社会物理学为基础,借鉴经典的森林火灾模型,在深入分析社会谣言传播与扩散机理的基础之上,构建社会谣言扩散方程,提出社会谣言传播扩散的3种基本情形——加速蔓延、减势趋缓和震荡反复,从而为中国社会谣言的治理工作提供理论指导。     

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。