网络传播中的"谣言"现象研究

谣言作为一种普遍的社会舆论现象，通常是利用蔓延或扩散的作用，暗地在人际的互动间快速传递。随着互联网的普及，网络匿名性与易于向公众传播的特性更是助长了谣言的传播与影响能力。本文从谣言传播的基础出发，将有关谣言研究的大量论著和网络传播的研究成果整合起来，运用信息管理学、传播学、心理学等多学科的方法，针对网络谣言的特性、网络谣言的传播过程进行探讨，并进而总结了网络谣言的控制方法。     

基于免疫系统理论的网络谣言治理研究

随着社会媒体的发展,网络谣言大有泛滥之势。谣言不仅对个人和组织形象造成负面影响,同时扰乱公众心态影响社会稳定,治理网络谣言迫在眉睫。网络谣言犹如网络环境健康机体上的病毒,借鉴人体对病毒入侵的免疫机制,论文构建了多层级、多关口、多系统的网络谣言防御和治理体系,并探讨网络谣言免疫系统的运行机制。     

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。     

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。     

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。     

群体性事件的谣言特征——以石首事件为例

在群体性事件中谣言通常作为一种异化的人际传播而存在,它往往在群体性事件中起着催化剂的作用。为有效控制群体性事件中的谣言传播,就需要对谣言特征进行分析。基于此,本文以石首事件为例,分析了群体性事件中谣言的特征。     

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.     

网络谣言与现实社会相互作用研究

从相互作用的主体、动力、机制、演进过程四个层面,研究了网络谣言与现实社会的相互作用。认为网络谣言与现实社会相互作用的过程,是在参与主体＂协同＂动力的推动下形成的,遵循＂聚集＂＂非线性＂＂涌现＂机制,在网络谣言传播的不同阶段表现出不同的特点。     

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。     

基于元分析的网络谣言辟谣效果影响因素研究

[研究目的]目前关于网络谣言辟谣效果影响因素的实证研究尚未形成一致的结论,整合国内外独立研究样本,挖掘对辟谣效果具有显著影响的因素,能够为网络平台开展有效辟谣行动提供决策支持。[研究方法]基于传播说服理论建立理论框架,通过系统性的文献筛选获得38篇标靶文献,获取90个效应量29 718个样本量和16个变量,进行元分析。[研究结论]结果表明,12个变量对网络谣言辟谣效果有显著正向影响,其中辟谣信息发布者身份的影响强度最高,是否原创的影响强度最低;研究时间、谣言类型、受访者类型具有调节作用,在一定程度上解释了异质性;国内外样本对比研究存在显著差异。最后,根据分析结果,提出了提高网络谣言辟谣效果的决策建议。     

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。     

ParallelGAT:网络谣言检测方法

[研究目的]社交媒体平台在促进多元信息交互的同时,也助推了谣言的快速传播。如何准确、及时地发现谣言,已成为多领域学者共同关注的热点问题。最新的谣言检测研究表明,基于谣言传播结构的方法能够捕捉丰富的谣言传播特征,提升谣言检测准确率,而基于外部证据推理的方法可以在传播数据不充分的情况下判别谣言真假,提高谣言检测的时效性。[研究方法]为实现谣言检测准确率和时效性的同步提升,本研究结合这两种方法的优势,提出了基于并行图注意力网络的谣言检测方法ParallelGAT。ParallelGAT由两个图注意力网络模型BiGAT和MlGAT并行构成。其中,BiGAT模型通过引入注意力机制以捕捉重要的谣言传播和散布特征;MlGAT模型通过在外部知识中增加多头注意力机制以获取关键的外部句子级证据知识和词语级证据知识;BiGAT和MlGAT的输出特征向量最终通过聚合模块生成谣言检测标签。[研究结论]在公开数据集上的实验结果显示,该文提出的模型优于现有的方法。