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。     

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。     

意见领袖使用印象管理策略的效果研究——以新浪微博为例的实证分析

随着网络技术的发展,我们迎来了微博时代.微博的出现让人们已经习惯了快速更迭的信息环境,迎来了网络舆论的又一个高潮,而意见领袖在微博的传播过程中起着举足轻重的作用.本文通过实证研究的方法,分析不同类型微博意见领袖进行印象管理的特征和策略,通过量化的分析微博意见领袖的管理策略和效果之间的内在关系,旨在为发挥意见领袖在公共事件舆论引导中的积极作用提供理论支持,以提高微博意见领袖的自我形象和舆论影响力.     

科技传播中微博意见领袖的文本框架分析——以柴静《苍穹之下》相关微博样本为例

本文以"柴静雾霾纪录片事件"为研究案例,通过数据挖掘技术对微博意见领袖的微博信息进行获取,通过框架分析探讨了在科技类公共事件传播中意见领袖的参与行为与文本框架的特点。     

一种基于线性阈值的网络谣言离散传播模型

【目的/意义】网络谣言的传播研究，对监管部门及时准确地应对网络谣言事件、维护网络环境安全与稳定 均具有重要意义。【方法/过程】针对网络谣言的特点，综合考虑了谣言的时效性、网络用户的追随性等特征，在线性 阈值模型的基础上，定义了谣言传播过程中网络用户的进入阈值与退出阈值，采用离散数学的形式对谣言传播过 程进行描述，提出了一种基于线性阈值的社交网络谣言离散传播模型；并在具有无标度属性的社交网络中进行仿 真实验。【结果/结论】将该离散模型的实验结果与经典的传播模型进行对比，并且通过仿真实验分析了主要影响因 素对谣言传播过程的影响。结果表明该离散模型能更好地反映社交网络中谣言的传播规律。本研究为社交网络 中谣言传播的分析提供了新视角，并为网络谣言监测与控制提供理论支撑与决策依据。     

微博谣言自净化机制模拟仿真

为了研究用户参与度、谣言净化者的影响力对微博谣言自净化效果的影响,在已有研究和传染病模型的基础上,构建了微博谣言自净化模型,给出了相应的平均场方程,利用 MATLAB 对模型进行模拟仿真和结果分析。结果表明：用户参与度和谣言净化者的影响力对微博谣言自净化效果有显著影响。政府及微博谣言防控部门可采取一定措施鼓励用户积极参与谣言的举证,提高微博谣言自净化速度,降低谣言对社会的影响。     

突发公共卫生事件舆情中意见领袖博弈与引导研究

[目的/意义]深入探究意见领袖在网络舆情中的传播策略,讨论意见领袖与政府、网民之间的博弈关系,为我国网络舆情治理提供参考。[方法/过程]引入意见领袖对舆论的传播速率参数β,考虑博弈主体不同的行为特征,构建“意见领袖-政府-网民”三方演化博弈模型,通过仿真分析得出结论,进而提出相应的应对策略。[结果/结论]由于意见领袖负向传播的影响,不同的传播速率β会影响政府和网民采取不同的行为策略,最终产生两种稳定策略集合。     

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。     

中继人视角下公共政策异构化传播研究——以垃圾分类政策为例

[目的/意义]意见领袖在公共政策网络议程建构、异构和重构过程中发挥着作用,通过动态追踪议程变化可以准确把握政策传播效果。[方法/过程]以全国及重点城市垃圾分类政策为例,基于内容分析方法(Content Analysis)与网络议程设置理论(Network Agenda Setting,NAS),针对微博平台上的政务账号、媒体账号、意见领袖账号和网民账号的议题属性网络进行关联性分析,进一步探讨公共政策议程设置效果及其中介机制。[结果/结论]研究发现,垃圾分类政策传播过程中,政策议程、新媒体议程(包含政务、媒体和意见领袖账号)与普通网民议程呈现出“异构化”属性网络;相比于政务微博账号和媒体微博账号,意见领袖账号在政策传播过程中触达受众广、活跃度高、交互性强、网络议程设置效果更为显著,作为“中继人”的角色最为凸显。     

基于SIRT的网络谣言传播演化模型的研究

本文在传统的SIR模型的基础上加入真实信息传播者,构建了SIRT谣言传播模型,运用Matlab对模型进行仿真。模型考虑了网民对信息的辨识能力、风险认知水平、媒体发布信息透明度、媒体公信力、记忆效应等因素对谣言传播过程的影响,从网民、信息本身和外部作用力3个方面定量的分析谣言传播规律,谣言模型传播演化仿真的结果表明,网民的辨识能力、风险认知水平、媒体发布信息透明度以及媒体公信力等因素都会对谣言传播演化过程产生影响,并提出了谣言应对的建议。     

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。     

Towards early identification of online rumors based on long short-term memory networks

In the social media environment, rumors are constantly breeding and rapidly spreading, which has become a severe social problem, often leading to serious consequences (e.g., social panic and even chaos). Therefore, how to identify rumors quickly and accurately has become a key prerequisite for taking effective measures to curb the spread of rumors and reduce their influence. However, most existing studies employ machine learning based methods to carry out automatic rumor identification by extracting features of rumor contents, posters, and static spreading processes (e.g., follow-ups, thumb-ups, etc.) or by learning the presentation of forwarding contents. These studies fail to take into account the dynamic differences between the spreaders and diffusion structures of rumors and non-rumors. To fill this gap, this paper proposes Long Short-Term Memory (LSTM) network based models for identifying rumors by capturing the dynamic changes of forwarding contents, spreaders and diffusion structures of the whole (in the afterwards identification mode) or only the beginning part (in the halfway identification mode, i.e., early rumor identification) of the spreading process. Experiments conducted on a rumor and non-rumor dataset from Sina Weibo show that the proposed models perform better than existing baselines.     

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。     

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。     

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。     

The optimal event-triggered impulsive control of a stochastic rumor spreading model incorporating time delay using the particle swarm optimization algorithm

In the digital age, rumor spreading is becoming more widespread and faster than ever before, and results in the more social panic and instability. Because of this, it is crucial to implement effective control strategies to prevent the continued spread of rumors, and avoid all kinds of unnecessary harm caused by rumors. In this paper, a stochastic rumor spreading model incorporating time delay within the framework of the event-triggered impulsive control (ETIC) strategies are presented. To begin with, the stability problem of this model is discussed and proved. Besides, the optimal ETIC strategies are explored by the particle swarm optimization (PSO) algorithm. Furthermore, some numerical simulations are performed to illustrate the optimal ETIC strategies of the given model. In addition, a real case is used to prove the validity of given model. Finally, the following conclusions are drawn that the stochastic model is feasible and consistent with actual rumor propagation trends, and ETIC strategies can help control rumors effectively. Meanwhile, different ETIC strategies should be used according to the different situations of rumor spreading. For instance, control strategies need to be more frequent and robust when transmission rates are higher or time delay are shorter.     

新发突发传染病驱动的谣言传播建模与仿真——双重网络下的研究

[目的/意义] 传染病传播往往伴随着谣言,新发突发传染病更是如此。相应地,疾病防控过程同时也是谣言控制过程。对于谣言控制而言,理解其产生机制与传播规律具有基础意义。[方法/过程] 基于疾病传染与谣言传播模型,通过引入创新扩散视角,提出了新发突发传染病驱动的谣言传播描述框架,构造了个体层面上的数学模型。在实验设计的基础之上,利用智能体建模技术展开了系统的仿真实验。[结果/结论] 基于仿真实验数据的分析结果显示,除了谣言传播参数之外,新发突发传染病相关因素,包括疾病参数与流行病感知参数,亦能够对谣言传播造成具有统计显著性的影响。这一结论意味着,忽视谣言传播对于疾病传播依赖性的谣言治理策略可能并不如期望的那样有效,可能会造成治理资源的浪费,甚或造成相反的结果。     

重大突发事件政府新媒体舆论场谣言的传播、扩散与消减模型

【目的/意义】重大突发事件政府新媒体舆论场谣言的广泛传播,会造成社会恐慌,激化社会矛盾,影响社会 稳定团结。为此,需要对舆论场中的谣言进行研究,促使其尽快消减,使其不利影响最小化。【方法/过程】首先,本 文在对政府新媒体舆论场谣言类型与谣言传播原因分析的基础上,将谣言传播划分为产生、扩散、高潮、消减与平 息等五个环节。然后,分析政府新媒体舆论场谣言传播过程中居民情绪与媒体素养对于谣言传播的影响,结合谣 言本体的重要性与模糊性,构建政府新媒体舆论场谣言的传播、扩散与消减模型。最后,以新冠疫情为例,对所构 建的模型进行验证。【结果/结论】实证结果显示：事件的重要性、模糊性与居民情绪是推动谣言传播的主要因素,而 媒体素养则对谣言的传播发挥抑制作用。基于此,本文针对重大突发事件政府新媒体舆论场谣言,提出相关治理 策略。【创新/局限】本研究为有效控制谣言,确保社会稳定团结提供一定帮助。但由于案例单一,验证结果较局限, 日后可进一步深化。     

突发公共事件网络谣言传播长尾效应的控制研究——以新型冠状病毒肺炎疫情为例

[目的/意义]关注突发公共卫生事件网络谣言"长尾"传播现象,从博弈角度探求"长尾"的控制变量,为实现网络谣言治理长效化提供依据。[方法/过程]基于官方辟谣后信息生态环境和公众认知的差异,引入SIRS模型,以不完全信息动态博弈为基础构建传播模型,计算出长尾期个体策略分布,利用MATLAB进行仿真和案例验证,寻找"长尾"控制途径。[结果/结论]长尾控制博弈模型分析从个体交互层面为网络谣言管控带来新思路。在突发公共卫生事件网络谣言传播后期,作为拽尾策略,增加个体不信谣的收益、降低个体的谣言相关信息分析成本均需被持续实践。其中,比之于增加公共收益,增加不信谣的个体收益有更大的长尾控制效用,是重点关注工作。