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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。 相似文献
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[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。 相似文献
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【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。 相似文献
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网络传播中的"谣言"现象研究 总被引：10，自引：0，他引：10
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。 相似文献
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[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。 相似文献
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【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。 相似文献
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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。 相似文献
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[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。 相似文献
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网络舆情与非常规突发事件作用机制——基于系统动力学建模分析 总被引：3，自引：2，他引：1
非常规突发事件因其爆发性、演变不确定性、群体扩散性等特点备受学者们关注.随着互联网技术的发展与互联网应用的普及,网络作为非常规突发事件信息传播的载体和平台,令英信息传播更迅速,也使事件影响力剧增.利用系统动力学建模认识非常规突发事件涨落规律是一个新的研究角度,其能够分析系统中作用主体之间相互影响关系,以及相关因素的作用力大小,从而探究事物自身演化机理,找寻规律,为控制非常规突发事件网络舆情扩散,引导非常规突发事件舆情传播提供有力依据. 相似文献
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随着科技的进步和互联网技术的不断发展,中国网民人数增加迅速,曾经被称为“虚拟”的互联网,却是脱掉“虚拟”的外衣,与人们的实际生活紧密联系。一边是网络问政的兴起、网络反腐的接力和网络体现民意的积极效用,另一边却也滋生了虚假信息传播、网络大谣们造谣惑众、网络赌博诈骗等一系列问题。如何抵制网络有害信息,唱响网络文明的时代旋律,不仅是每一个当下参与网络的网民应该思考的问题,文化部门也应当会同网络主管部门有所行动,助力营造清朗的网络空间。 相似文献
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[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。 相似文献
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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。 相似文献
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【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。 相似文献
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《Information processing & management》2020,57(2):102018
Users of social media websites tend to rapidly spread breaking news and trending stories without considering their truthfulness. This facilitates the spread of rumors through social networks. A rumor is a story or statement for which truthfulness has not been verified. Efficiently detecting and acting upon rumors throughout social networks is of high importance to minimizing their harmful effect. However, detecting them is not a trivial task. They belong to unseen topics or events that are not covered in the training dataset. In this paper, we study the problem of detecting breaking news rumors, instead of long-lasting rumors, that spread in social media. We propose a new approach that jointly learns word embeddings and trains a recurrent neural network with two different objectives to automatically identify rumors. The proposed strategy is simple but effective to mitigate the topic shift issues. Emerging rumors do not have to be false at the time of the detection. They can be deemed later to be true or false. However, most previous studies on rumor detection focus on long-standing rumors and assume that rumors are always false. In contrast, our experiment simulates a cross-topic emerging rumor detection scenario with a real-life rumor dataset. Experimental results suggest that our proposed model outperforms state-of-the-art methods in terms of precision, recall, and F1. 相似文献
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【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。 相似文献