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相似文献
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1.
本研究对微信安全中心公众号"谣言过滤器"的206条微信谣言样本进行内容分析,通过微信谣言的内容类型、情绪类型、传播方式和标题使用,试图发现当下微信谣言传播的规律和特点。分析发现,失实报道类谣言比例最高;其次为科学常识和食品安全类;儿童走失类谣言最少。在微信谣言的情绪类型上恐惧型谣言最多,但善意型谣言和中立型谣言与恐惧型谣言相差不大,敌意型谣言比例最少。谣言传播方式较之前有明显变化,视频类谣言有了飞速的发展,这给谣言防控增加了难度。微信谣言标题一般比较短小,多是结论性语言,标点符号多使用感叹号以增加关注度。  相似文献   

2.
以往研究多将微博谣言极化现象归因于新媒体的"微革命"技术,对技术背后的文化与社会因素较少触及。本文研究发现,"身国同构"的传统文化与"差序格局"的社会结构是微博谣言极化过程中的两大关键因素。微博谣言通过唤醒"身体损伤"的集体记忆,赋予传统的"身体政治"内涵,由此激起人们的深层共鸣是其最为简捷有力的极化方式。与此同时,中国社会独特的差序格局,不仅极具自我性,而且收放自如,使得微博谣言的空间扩散不是单纯地个人对个人,而是"圈子"对"圈子"。微博谣言的极化效应是技术、文化与社会因素耦合的产物。  相似文献   

3.
分析发现,微博谣言呈现出7个相对清晰的主题,微博谣言普遍存在鼓动式叙事特征,谣言利用受众对社会的关怀,突出信息的急迫性并加以道德绑架从而促进受众转发谣言.在微博谣言情感传播特征层面,单一情绪归类与多维情绪分析结果均表明,微博谣言传播以消极情绪为主导.微博谣言与评论的文本情绪感染效应基本得到验证,即受众情绪会显著受到谣言...  相似文献   

4.
随着微博"热"的不断升温,过去一年微博谣言滋生连连,微博独特的信息传播特点,使其成为了谣言泛滥的温床。本文紧跟时代热点,以2012年下半年120条微博谣言为研究样本,进行微博谣言的内容分类,并随机对各类谣言样本进行影响传播效果的指标分析。期望从探究影响微博谣言传播的关键指标中找到有效遏制谣言的方式,也为法律规范和管制微博谣言的传播提供借鉴的依据。  相似文献   

5.
微博谣言多发,不仅扰乱人心,且影响社会稳定。为更好地提高网民的辨别能力,笔者总结了微博谣言语言使用的特点:词语方面,主要选择能激起民众恐慌、不满、愤怒或反感情绪的敏感词语;为博眼球、骗爱心,利用新闻事件、公众人物,与民众生命安危相关的词语。句子方面,一般句子短小,短句较多;有些微博谣言的句子,有模板化倾向,句式基本一致,雷同、程式化强。微博谣言中使用的修辞主要有夸张、反语等,总量不多。  相似文献   

6.
据《微博辟谣2019年度报告》披露,2019年微博(原名新浪微博)站方处理谣言多达77742条,微博已成为谣言传播的重要平台([1])。学者蔡盈洲认为,谣言是一种渗透了情感的社会文本,在有效的情感动员机制下,具有强大的情感动员能力([1])。学者蔡盈洲认为,谣言是一种渗透了情感的社会文本,在有效的情感动员机制下,具有强大的情感动员能力([2])。学者李春雷、姚群指出,以往研究多从利益诉求和政治参与等角度对谣言展开研究,情绪视角的研究较少([2])。学者李春雷、姚群指出,以往研究多从利益诉求和政治参与等角度对谣言展开研究,情绪视角的研究较少([3])。本研究将采用文本挖掘、情感分析等研究方法,对微博谣言的情绪框架展开深入分析。  相似文献   

7.
微博谣言与交往理性   总被引:1,自引:0,他引:1  
微博可以理解为公共领域的一部分,但它也成为谣言的集散地。微博谣言具有频发性、"光速传播"、文本性及可编辑性和知识性等特征。目前对微博谣言的成因分析聚焦于个体心理或中观组织层面,忽视宏观社会性原因即中国的社会转型。微博谣言不能自动净化,要减少微博谣言,一方面政府应该赋予微博平台更多言论空间,另一方面微博用户应该相互质疑言辞内容的真实或合理性,任何人的言辞行动均是可否证、可批判的。  相似文献   

8.
《新闻界》2014,(15):56-59
微博谣言与传统谣言传播有着不同的个人建构。传统谣言是一种"知而信"的个人建构,是从"知道"到"相信"的建构过程,由血缘关系缔结的人际信任网络在谣言从扩散到采纳的整个过程中起到重要作用。微博谣言呈现"信而知"的特点,是从"相信"到"知道"的建构过程,信息的选择性注意和微博节点间"弱连带"的特征在微博谣言扩散过程中起到了重要作用。目前,微博谣言治理路径有三种,即让网民"不知道"、让网民"不相信"以及让网民"知而明"。同时,更需要认识到改善社会政治环境,提升政府公信力是遏制微博谣言传播的必由之路。  相似文献   

9.
孙嘉卿 《中国出版》2012,(10):19-22
作为一种新兴媒介,微博的即时性、碎片化和网状结构等特征使其具备着更强的谣言传播潜力。通过分析2011年新浪微博辟谣账号发布的信息,本研究发现表达某种社会意见的内容最容易成为谣言话题,且谣言背后往往隐含着不安及愤怒情绪。针对微博谣言的传播规律,将建立谣言举报制度、强化意见领袖的作用以及消除偏见等多种辟谣策略相结合将成为微博辟谣的最有效手段。  相似文献   

10.
2012年3月16日,被视为我国实施微博实名制的节点。通过对2011年,2012年上半年微博谣言调查横向比较,可发现实名制虽有效遏制微博谣言的传播,但未能有效遏制微博谣言的出现。相反,基于微博和谣言对权力解构的特点,"实名制"有增加微博谣言传播风险的倾向。对此,可从增强微博用户法律意识、厘清微博用户的法律责任、分层明确微博用户身份三方面入手化解。  相似文献   

11.
网络时代,谣言借助微博这一媒介平台强势来袭,诸多学者将目光投向微博谣言的研究。通过对谣言传播的结构、社会心理动机以及谣言在微博中的传播特点进行比较分析后认为,微博作为媒介并不生产谣言,微博本身的特性也为谣言在传播中的自我净化提供了可能性。  相似文献   

12.
从传播学角度来看,信息的控制主要是通过对其控制对象的五个环节下手:信源控制、信息内容控制、环境控制、传播过程控制、传播效果控制。针对微博低准入、无把关和低犯罪成本的三大特点,遏制微博谣言的传播应从信源、信息内容和传播过程三个方面着手。首先,对微博谣言传播进行控制,最根本在于对微博用户素养的整体提升。由于微博用户不仅是信息的接受者和消费者,更是信息的生产者,因而一个高素质、可信的微博用户群可以从根本上打击和杜绝微博谣言的传播。其次,提供微博服务的网站应承担起"把关人"的责任,加强  相似文献   

13.
《新闻界》2013,(3):3-7
微博作为社会化媒体充分满足了人们表达自由的愿望,也改变着人们获取信息的方式。随着微博的快速发展,微博上谣言泛滥的问题也逐渐突出。本文分析了微博环境下谣言滋生的原因,对微博谣言的治理与防范提出了一些对策性思考。  相似文献   

14.
传播学中关于谣言的研究一直是一个常态话题。在当下新媒体迅猛发展的时代背景下,谣言的散布和传播也开始转移阵地,微博成为重灾区,被人冠以"谣言制造机"的尴尬名称。本文将以微博谣言作为研究的切入点,考察微博中谣言散播主体的特征、利于散播的原因,以及整顿微博谣言的对策。  相似文献   

15.
随着信息技术的发展,微博已成为传播信息、报道新闻的重要平台。活跃在微博上的除了拥有众多粉丝的"大V"和象征权威的政务微博之外,具有权威性、公信力的媒体作为一支拥有强大话语权的力量也在社交平台上积极地传播信息,然而,微博在为我们提供充足信息的同时也成为滋生谣言的温床。本文研究微博谣言的传播特点和模式,分析微博谣言产生的原因,并提出治理微博谣言的对策和建议。  相似文献   

16.
裴扬 《新闻世界》2013,(7):156-157
【摘要】《第31次中国互联网发展状况统计报告》显示,截至2012年12月底,我国微博用户规模为3.09亿。在各大门户网站中以新浪微博发展最迅猛,对社会影响最大。微博为公众提供更为广阔的“意见自由市场”的同时也产生了很多谣言。本文以新浪微博为例对微博谣言产生的原因及应对机制进行了探讨。  相似文献   

17.
金屏 《编辑之友》2013,(4):41-44,62
随着微博传播效力的日益扩大,谣言开始借助微博这个平台大规模传播。怎样建立一个良性的言论机制?本文认为微博辟谣是一种社会言论自我净化的机制,但在对于谣言的判断和处理的过程中存在着一些误区,需进一步完善信息管理体系,构建起一个开放和民主的社会舆论环境。  相似文献   

18.
刘景景  申曙 《新闻世界》2012,(7):167-168
伴随着微博信息呈几何级数的增长,微博中谣言的大量传播也引起了很多人对微博信息真实性的质疑。那么微博真的会成为谣言的寄身之所吗?本文从微博谣言的成因和微博自净功能的角度对此问题进行探讨。  相似文献   

19.
《新闻界》2017,(10):55-63
本文借用门槛理论模型,探讨建立谣言个体门槛预测模型相关问题,并应用于"和颐酒店事件"微博谣言的扩散数据的解释,通过研究个体门槛分布规律对微博谣言扩散的影响,完善谣言的门槛预测模型。本研究有三个显著发现:1.临界大多数点的存在性问题;2.低门槛值分布高度集中;3.谣言类型影响门槛分布的差异。这三个问题是个体门槛分布状态下呈现出的三个主要特征,在此分析基础上提出了影响个体门槛预测模型准确性的三个重要因素。  相似文献   

20.
微博谣言识别研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
指出微博在传播信息的同时,也夹杂着谣言等虚假消息、不实言论。针对微博谣言传播速度快、影响范围广等特点,深层挖掘微博中的隐含信息,提出符号特征、链接特征、关键词分布特征和时间差等新特征,将微博谣言识别形式化为分类问题,综合新提取的特征与微博文本特征、用户特征和传播特征构建多个特征模板,利用SVM分类学习方法对微博进行分类,识别结果可有效辅助人们更好、更快地识别谣言。实验结果表明,在基本特征的基础之上,新提出的特征能有效提高微博谣言识别的正确率。  相似文献   

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