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。     

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。     

网络谣言信息情绪化传播行为的意愿研究*--基于社会热点事件视角

针对社会热点事件网络谣言信息传播行为,从犯罪心理学角度出发,运用犯罪学领域中和技术和威慑理论,分析网络环境下,人们对网络谣言信息情绪化传播时对中和技术的运用,以及正式惩罚和非正式惩罚在规范网络谣言信息情绪化传播行为中的作用。在此基础上,提出研究假设,运用结构方程模型( SEM)方法构建理论模型,实证分析人们信息网络情绪化传播行为的动机。结果表明：中和技术理论与社会热点事件网络谣言信息情绪化传播意愿正相关,会增强人们对社会热点事件网络谣言信息情绪化传播的意愿,正式惩罚、非正式惩罚和羞愧惩罚有显著负相关,会在一定程度上约束人们社会热点事件网络谣言信息情绪化传播行为的意愿。     

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.     

网络谣言的特征、成因与治理

阐述了网络谣言的内涵,并从谣言和网络两个方面描述了网络谣言的内涵特征;分析了产生网络谣言的多种因素——事件自身因素、传播载体因素、传播主体因素、网络“粉丝”文化因素和社会情境因素;提出了对网络谣言进行治理的若干建议,即应从及时公开相关信息、建立网络谣言预警机制等方面综合处置。     

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。     

基于增强对抗网络和多模态融合的谣言检测方法

【目的/意义】随着社交网络的复杂化,当前谣言往往是由描述事件的文本、对应的图片或者视频组成,多种 模态的谣言更容易给用户传达一种错误的认知。现有谣言检测的研究往往只使用谣言文本特征,且未能充分挖掘 谣言与事件存在的联系。【方法/过程】因此本文提出一种基于增强对抗网络和多模态融合的谣言检测方法,使用 BERT 和 Text-CNN 提取文本特征,使用 VGG-19网络提取图像特征,再通过注意力机制捕捉多个模态的特征交 互,最后使用增强对抗网络来挖掘谣言和事件之间联系。【结果/结论】在公开的微博多模态数据集上进行对比实 验,实验结果表明该方法检测的准确率达到了 92.5%,相较于传统单模态和现有多模态模型,提升了约 10%~20%。 【创新/局限】本文将对抗网络和多模态特征融入谣言检测中,有效提升了谣言检测的效果,但目前仅尝试了文本和 图像两种模态的结合,如何融合更多模态的特征后续有待研究。     

新媒体环境下的网络谣言应对与舆情引导

本文通过对新媒体下的谣言呈现的新特点进行分析,结合网络热门的谣言事件,说明应对谣言的必要性,在此基础上从舆情主客体两方面对谣言传播提出有效的应对和舆情引导。     

行动者网络视角下突发公共事件的谣言协同治理机制研究

[目的/意义] 近年来突发公共事件舆情频频产生,基于该舆情往往会爆发相关突发公共事件谣言,谣言对舆情发展影响深刻,通过建立突发公共事件谣言协同治理机制以期提高舆情导控成效。[方法/过程] 论文以行动者网络理论为理论基础,在突发公共事件谣言的生命周期不同阶段进行行动者网络分析,进而确定不同阶段的强制通行点,根据转译过程构建突发公共事件谣言协同治理机制。[结果/结论] 论文以行动者网络理论的行动者和转译要素构建了突发公共事件谣言在潜伏爆发期的监测预警机制、变种期的分析反馈机制、消亡期的反思预防机制,3个阶段的行动者网络形成严密的突发公共事件谣言协同治理机制。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。