社交媒体环境下网络谣言国内外研究动态及趋势

[目的/意义]通过搜集和分析国内外社交媒体网络谣言的相关文献,以期了解社交媒体环境下网络谣言国内外的研究进展及未来的研究趋势,为网络谣言治理和学术研究提供一定的指导。[方法/过程]本文运用文献分析和知识图谱可视化分析方法,对国内外网络谣言研究的起源和发展、国内外研究热点及未来研究趋势进行对比和可视化分析。[结果/结论]从研究发展趋势看,国内外相关研究成果的数量呈递增态势,国外研究主要围绕网络谣言的传播、社交媒体网络谣言的监测、社交媒体网络谣言的传播原因进行研究;国内研究主要围绕社交媒体网络谣言的传播模型、社交媒体突发事件网络谣言、不同类型社交媒体平台的网络谣言三个方面;从研究趋势看,未来研究会主要围绕区块链技术在社交媒体网络谣言中的治理、机器学习技术在社交媒体网络谣言中应用、老年群体社交媒体网络谣言治理等。     

网络谣言制造者的性别构成和动机研究——基于60例典型案例的统计分析

世界各地对网络谣言的治理都非常重视。从2013年开始,我国对网络谣言的治理出现了一些变化。政府完善了过去以公开辟谣、删除谣言和关闭非法网站为主要手段的表层治理模式,从处理谣言传播者向追究谣言发布者转变,它为研究谣言制造动机提供了数据。通过60例比较完整的网络谣言案例的研究,对网络谣言的发布者性别属性进行描述,厘清网络谣言制造者的利他性、利已性和无利性三种动机属性,分析性别与动机之间的关系,对依法治理网络谣言具有较强的现实意义。研究发现,过高的"无利性"网络谣言是对网络空间言论自由的伤害,而男性成为网络谣言的主体也打破了传统"女人爱造谣"的思维定势。     

论网络实名制视角下网络谣言的依法治理

随着互联网的兴起与发展,网络谣言疯狂的传播已经严重影响到社会生活的方方面面,依法治理网络谣言已经成为网络监管者的主要措施。但是网络的虚拟性和网络谣言的裂变式传播等使得单一的法制手段在网络谣言治理上显得鞭长莫及。从网络实名制的视角来关照和推行依法治理网络谣言具有重要意义,既实现了网络虚拟参与主体与现实主体的链接可以有效进行法律究责,也可以对网络谣言传播源、传播途径实行追踪监管,起到有效控制网络谣言的生成与传播的作用。     

网络语境下突发公共事件相关谣言的应对策略

近年来突发公共事件频发,伴随而来的是铺天盖地的各种网络谣言爆发,因此我国各级政府、传媒等相关组织也对网络谣言越来越关注。网络传播谣言具有传播者匿名性、传播方式多样性、网络谣言大量复制性等特点,正是因为以上特点使网络谣言传播比以往口头谣言传播更具有影响力和杀伤力,相关部门如何有效应对,扼杀网络谣言传播成为人们关注的焦点。     

主流网络媒体要勇于担当"网络谣言扑灭者"

"自媒体"时代的到来让民意表达更加容易,但也为网络谣言更迅速传播创造了条件.在互联网广泛普及所创造的新的信息传播环境中.如何看待网络谣言的破坏性?如何应对层出不穷的网络谣言?面对网络谣言,主流网络媒体该如何作为?西部网在这方面进行了积极探索,在多起网络谣言事件中主动承担起了"谣言扑火者"的角色,让很多网络谣言在及时准确的报道而前"土崩瓦解".     

浅谈网络空间中的谣言扩散机制与消解策略

谣言作为由来已久的一种传播途径,在信息时代由于即时化、碎片化、节点式、围观式等特点,使得谣言裂变式传播变为一种可能。网络生活谣言的传播严重影响了网络空间的健康发展,同时也在一定程度上扰乱了正常的生活秩序。因此,对网络生活谣言传播的研究势在必行。本文从网络谣言与传统谣言的特征入手,结合实例对目前的网络谣言传播现状进行分析并提出相对应的治理对策,以期达到治理网络生活谣言的目的。     

网络谣言产生和传播的原因

近年来,国内网络谣言不时出现,而且成愈演愈烈之势。这些谣言侵犯他人权益,扰乱社会生活,破坏经济秩序,甚至危害国家安全和人民整体利益。社会有识之士和人民群众强烈呼吁清除网络谣言、打击网络犯罪、净化网络环境。本文重点分析网络谣言产生、传播的根源,为清除网络谣言提出一些建议。     

网络谣言传播的动力机制

网络谣言是网络信息传播影响的一类特殊的集群行为,网络谣言的传播过程实则是一个群体事件的演变过程.文章以社会学的价值累加理论为基础,分析网络谣言传播的动力机制:结构性诱因和结构性紧张为网络谣言的传播提供了良好的条件;共同信念的形成和偶发因素的出现为网络谣言的传播提供了原动力;行动动员的完成和社会控制的失效将网络谣言推向了高潮.     

微时代网络谣言的传播特征与治理研究

随着微博、微信及其他社交软件的日益普及,网络谣言激增,加强对网络谣言的治理势在必行。为了有效遏制网络谣言,我们必须深入了解新时期的谣言特征,强化网络监管,完善法律法规,提高网络自净能力,维护健康的互联网环境。     

网络谣言的认知与治理路径探析

在自媒体时代,网络信息量迅速增长,然而网络谣言也应运而生,各种网络谣言不仅扰乱了网络秩序,同时也对现实社会环境造成了严重影响。本文从网络谣言的内涵入手,梳理其形成的原因,并对此提出合理化的建议,以期对遏制网络谣言有所裨益。     

当前形势下网络流言控制的策略

本文首先分析了网络流言的特点及传播模式,在此基础上提出了网络流言的控制策略,最后,总结了现阶段网络流言控制的必要性.     

ICT mediated rumor beliefs and resulting user actions during a community crisis

In the context of Internet and Communications Technology (ICT), this research investigates the acceptance of hate rumor and its consequence during a community crisis situation. Extending prior rumor research for this context, we develop and test a refined model using data collected from victims of a large scale (hate) rumor spread incident. Our data analyses present three main findings. First, during the crisis situation, platform characteristics of media synchronicity and richness of expression affected the likelihood of rumor recipients believing the false rumor to be a true message. Second, rumors received from people with closer social ties were more likely to be believed as true. Third, rumor belief during the crisis was associated with greater intensity of informational and behavioral actions. Our findings provide governments with insights to mitigate the spread of hate rumor especially under community disaster situations. Implications for research and policy are discussed. This paper contributes to the IS literature on rumor theory and its implications by explaining how diverse communication technologies are used in a community crisis, thereby opening new avenue for future research to address the negative consequences of using communication media in the complex ICT mediated world. It shows how media characteristics along with social ties affect the “politics of plausibility”.     

公共危机中谣言真实度计算及其与正面信息的交锋研究

谣言是一种待证实的信息。对不同真实度的网络谣言与正面信息的交互规律进行研究,可为高效辟谣提供科学依据,以节约辟谣成本。分析公共危机事件下的网络谣言发生机制,提出谣言真实度参数改进谣言传播公式,以百度新闻帖子数量的变化为依据,构建网络谣言传播规律的宏观模型,并进行仿真与实证分析。由实证结果可知,真实度高的谣言传播范围更广,需要更有说服力、更具有情绪引导力的正面信息才可以有效遏制。因此,应当针对谣言的真实度进行分级管理,以达到节约行政成本、精准辟谣的效果。     

“买码”过程中的传闻产生及信任——湖南凤桥村的个案研究

本文通过研究湖南凤桥村村民在“买码”过程中的传闻传播,论证了传闻产生所具备的四个基本条件及传闻来源的四种渠道。聚类分析发现,作者认为,影响传闻信任的因素包括:认知成熟度、来源可信度、另类讯息易得度。     

Denying rumors of organizational change: A higher source is not always better

Source appropriateness in denying rumors of organizational change was investigated in a laboratory context. As predicted, results revealed that the denial by the source highest in organizational position was not the most effective. Instead, the source most successful in reducing anxiety associated with the rumor and belief in the rumor was the one whose position level matched the scope of the rumor.     

突发事件网络谣言传播规律模型研究

分析突发事件网络谣言发生机制,以网民数量变化为研究对象,构建突发事件网络谣言传播规律的宏观模型和微观模型,利用MATALB数值仿真和相轨线分析,研究突发事件网络谣言的传播机理,探讨控制谣言传播的因素,并为政府控制网络谣言传播制定长期策略和近期策略。     

突发公共卫生事件中微博谣言的识别

[目的/意义] 在"新冠"疫情这类突发公共卫生事件中,网络社交媒体上迅速产生大量关于疫情的言论,其中包含不少蓄意传播的谣言,不仅危害公众心理健康,而且会影响应对公共卫生事件的方案实施。识别突发公共卫生事件的谣言能够使民众正确面对危机,为社会安定、网络治理起到积极的维护作用。[方法/过程] 首先对采集到的疫情期间已被证实的谣言进行深度分析,提取谣言文本的主要特征,包括上下文特征、话题类别特征、情感程度特征、关键词特征等;然后针对文本分类模型中的文本特征表达较为单一的问题,利用不同的模型对提取的谣言文本特征进行向量化,并对各类文本特征进行加强和融合。其中通过TF-IDF计算的词向量权重在捕获上下文特征的同时,能够加强词粒度的关键词特征信息。最后,使用BiLSTM+DNN模型对融合的特征向量进行分类判别。[结果/结论] 实验结果表明,话题类别、情感程度等特征对谣言识别均有贡献,特别是经过强化后的词向量与其他特征融合后对识别准确率有明显提升,召回率、F1值等指标均达到90%以上,效果超过其他的谣言识别模型,说明笔者所构建的方法能够很好地实现对突发公共卫生事件背景下的谣言识别。     

试论宋代谣言传播的政治风险防控

宋代社会上流传了大量的时政谣言。事实上,人们巧妙地利用谣言简练、快捷的传播特点,围绕所关注问题而展开,表达对朝政及社会诸方面的态度与看法。由于传播效果具有双刃性,宋廷不得不采取措施消解谣言带来的政治风险,故其一边布置谣言传播的政治禁区;一边建立预警、预案制度,并由此滋生出一套严密的传播与防控体系。     

The Symbiosis of News Coverage and Aggregate Online Search Behavior: Obama,Rumors, and Presidential Politics

Using a relatively new approach, this study examines the agenda-setting effects of television and newspaper coverage of a prominent rumor from the 2008 presidential election: the rumor that Barack Obama was secretly Muslim. In doing so, we look at the relationship between online information-seeking behavior and mass media news coverage, expecting online behavior, such as search, to be a function of exposure to conventional news coverage rather than vice versa. Using Google search trends as a novel search behavior measure, we demonstrate that volume of news coverage positively predicts spikes in aggregate search.