基于推文传播模式与跨模态特征的网络谣言检测研究

[研究目的]为了有效治理网络谣言,减少网络谣言对社会稳定带来的威胁,提出充分整合帖子的多模态信息和传播模式信息对谣言进行精准识别。[研究方法]提出融合推文传播模式信息与跨模态特征的网络谣言检测模型(PPCMRD)。在推文传播特征挖掘方面,首先通过推断潜在连接补全推文传播图,接着采用双向标签图注意力模块编码推文的多个传播模式,然后通过传播模式信息融合模块捕获模式特征间的互补信息,得到帖子的传播特征;在整合多模态特征方面,该模型将帖子的文本、图像和推文传播特征集成在一起,采用跨模态共同注意力机制捕捉不同模态信息间的互补关系,得到帖子的最终嵌入表示,判断是否是谣言。[研究结论]在两个公开数据集上的实验结果表明,PPCMRD模型能够有效地检测谣言,并优于当前的基线模型。

AGI下网络谣言治理:特征、挑战与应对

快速发展的通用人工智能技术有助于赋能信息传播空间的快速发展,同时也重塑了网络空间信息传播的生态与机制。在通用人工智能时代,网络谣言的传播扩散特征均发生了质性改变,其在各类社交平台的生产数量以及传播扩散速度不仅呈几何倍数增长,且更“类似现实”的高仿真性使普通网民几乎难以分辨真伪,对虚拟空间以及现实空间的秩序与治理均提出了前所未有的挑战。随着现代计算技术的飞速发展,网络谣言日益表现为甄别难度大、社会破坏性强、传播速度飞速、内容更能直击受众思想等特征。为此,本文研究了通用人工智能下网络谣言传播的新特征、新挑战以及公安机关的应对策略,对AGI(通用人工智能,Artifical General Intelligence的英文缩写)时代下公安机关科学应对网络谣言与危机治理具有重要的现实意义。

失望情绪影响下突发公共危机事件的负面网络谣言传播研究

[目的/意义]公共危机事件突发后,经媒体报道,会迅速引起公众的关注,负面情绪下谣言极易在网民间传播。结合网民的失望情绪,探索负面网络谣言传播过程,将为谣言传播的管控提供有力支持。[方法/过程]文章基于病毒动力学模型,引入网民的失望情绪状态,构建突发公共危机事件的负面网络谣言传播模型,并通过仿真分析探究负面网络谣言动态传播过程。[结果/结论]研究发现,网民认同突发公共危机事件谣言的感染率、网民对突发公共危机事件应对的感知失望参数与负面网络谣言传播人数和谣言数比率密切相关,结合这些因素提出应对策略有利于对突发公共危机事件负面网络谣言传播的管控。

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29718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。

认知失调背景下数字原住民网络谣言接受影响因素研究

[目的/意义]深入分析数字原住民用户认知特性,探究其网络谣言接受影响因素,并梳理影响因素间的作用关系,为网络谣言治理工作提供参考。[方法/过程]文章使用事先调节的方法将数字原住民对自身的认知水平调整至合理水平,通过深度访谈获取数据,利用扎根理论方法对访谈资料进行三级编码分析,构建网络谣言接受影响因素模型。[结果/结论]认知结构、个人情绪、因果推测是数字原住民谣言接受的内部直接影响因素,信息属性、来源渠道、社群因素是外部直接影响因素,认知结构通过影响个人情绪和因果推测对网络谣言的接受产生间接影响,涉入程度起调节作用,结合数字原住民在谣言接受过程中体现出的特点,提供针对性的谣言治理和应对策略。

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。

基于领域信息和自定义门控网络的网络谣言实时检测方法

[研究目的]近年来网络谣言乱象频出,严重扰乱社会秩序,影响社会稳定。提高网络谣言实时检测方法的准确性,可以帮助公安机关有效治理网络谣言,营造清朗有序的网络环境。[研究方法]提出一种基于领域信息和自定义门控网络的网络谣言实时检测模型CGCRD。模型将多个领域谣言的检测工作视为不同任务,以谣言的内容特征作为主要输入,并补充其领域信息;使用共享专家和独有专家集中学习个性化信息,同时利用多个领域的泛化信息获得更多的信息增益,最终将网络谣言的领域、共有和独有特征加权融合得到嵌入表示,判断是否为谣言。[研究结论]该研究构建了适用于网络安全管理工作的中文多领域谣言数据集RUM-PC23,在该数据集上的实验结果表明,提出的CGCRD模型能够满足公安机关对网络谣言检测工作实时性和准确性的要求,且优于当前的基准模型。

基层公安机关网络谣言类犯罪治理对策

依法打击网络谣言类犯罪是维护网络安全的重中之重。基层公安机关作为处理谣言的第一阵地,在防范和打击网络谣言类犯罪中至关重要。为有效净化网络环境,依法严厉打击网络谣言类犯罪,基层公安机关需要从现有案件中总结经验、找准问题、突破难点,采取措施。本文从公安部打击整治网络谣言10起典型案例中总结经验,结合基层公安办案遇到的实际问题,提出基层公安治理网络谣言类犯罪案件的对策。

基于知识图谱的国内网络谣言治理研究可视化分析

为系统梳理并呈现我国网络谣言治理的研究进展,本文采用文献计量法,借助Citespace软件对CNKI数据库中收录的2010-2023年间相关文献进行可视化分析。通过研究发现,我国网络谣言治理研究整体经历了“快速增长期-平稳回落期-恢复扩张期”三个发展阶段,分析当前研究存在的热点领域及发展趋势,以期为未来网络谣言治理的深入研究提供参考和借鉴。

高校突发事件中网络谣言的生成与治理

互联网技术给人们带来生活便利和红利的同时,也产生了一系列治理难题,网络谣言就是其中之一。高校作为社会思潮最为活跃的场所,如何有效治理突发事件中的网络谣言,提高舆论引导水平,已经成为摆在面前的重大课题。文章基于全媒体时代背景,分析阐述了高校突发事件网络谣言产生的外部原因、主要原因和潜在原因,结合网络谣言传播群体的特殊性、传播渠道的多元性、传播内容的迷惑性以及传播情绪的鼓动性等表现特征,提出在高校突发事件网络谣言处置中要抢占信息制高点、构建监测辟谣机制、提升学生网络素养和加强意见领袖培育的建议。

社交媒体时代突发事件网络谣言的传播机制与治理对策

随着信息技术的迅猛发展,中国媒体已进入社交媒体时代。相应地,社交媒体成为突发事件谣言传播和应对措施相对弱化的重要载体。突发事件网络谣言具有传播动机多样、传播速度迅即等基本特点,形成了从生发、扩散、扭曲到消散的传播机制。对此,需要通过突出技术赋能、重视法律规制、强化平台监管等措施以提升综合治理效能。

突发事件中关系圈层与主流模糊对网络谣言的偏差认知驯化影响研究

[研究目的]探索突发事件网络谣言的偏差认知驯化影响机理,以便有效地对突发事件谣言进行监控及治理。[研究方法]以关系圈层化与主流模糊化为自变量,偏差认知驯化为因变量,投射性认同与选择性共鸣为中介变量,场依存性为调节变量构建理论模型,通过问卷调查获取相关数据,并采用结构方程模型对数据进行处理和分析。[研究结论]研究发现:①关系圈层化与主流模糊化,通过投射性认同与选择性共鸣对偏差认知驯化产生显著正向影响,且关系圈层化的影响效应大于主流模糊化的影响效应。②关系圈层化对投射性认同与选择性共鸣的影响效应均大于主流模糊化的影响效应,投射性认同对偏差认知驯化的影响效应大于选择性共鸣对其产生的影响效应。③关系圈层化与主流模糊化通过投射性认同对偏差认知驯化产生的影响效应,大于通过选择性共鸣产生的影响效应。④场依存性在关系圈层化与主流模糊化对投射性认同与选择性共鸣的影响路径中,存在显著正向调节效应。最后,在此基础上,对研究结果进行分析和讨论,并指出了该研究价值及未来展望。

内涵及法益重塑视角下再论网络谣言的刑法治理

我国《刑法》对网络谣言的治理主要体现于编造、故意传播虚假信息罪等专门罪名的适用,这些罪名中“虚假信息”这一法条用语在罪刑法定原则的视角下与网络谣言同义,但网络谣言的内涵有未经证实性说和虚假性说之分,前者有内在缺陷并将引发诸多法治和社会问题而应被摒弃,应采用后者解释“虚假信息”这一法条用语并以此重塑网络谣言的内涵,但在司法实践中需要采取配套措施予以保障。作为替代措施,公安机关可在谨慎、保守的前提下根据我国《治安管理处罚法》将未经证实的信息认定为网络谣言而对行为人进行治安处罚。可根据虚假性说将编造、故意传播虚假信息罪的法益重塑为公众对特定公共事件的真相知情权,将编造、故意传播虚假恐怖信息罪的法益重塑为公众对恐怖事件的真相知情权和精神安宁权。以此方式可进一步在网络谣言领域实现刑法治理的法治化和合理化。

网络谣言在小群体中的传播逻辑与治理路径研究

网络小群体是网民依据亲缘、趣缘、利益等关系形成的规模较小、联系密切的具备特殊结构的人群集合,现已成为网络谣言传播的新土壤,亦是网络谣言治理的重点。网络谣言在小群体内的生成、扩散、消解逻辑体现出成员情绪表达与信任基础上的心理促动、主体间性与多元信息下的闭环论证、社交维持与责任不明下的议题边缘化等行为特征;基于网络小群体内部结构与外部嵌连的特殊性,构建多主体凝聚合力、新技术精准支持、社会化参与导向的协同机制方为网络谣言治理破局之道。

积极刑法观下刑法对网络谣言犯罪的有效治理

对网络谣言犯罪的有效治理是刑法规制网络暴力犯罪的关键。但现有刑事立法不能完全契合侵害对象随机、传播速度快、扩散范围广、行为人通常具有贪利目的的网络谣言犯罪特征。在司法观念与司法措施上,由于过分强调刑法谦抑性与客观存在的选择性司法现象致使刑法对网络谣言犯罪的治理收效甚微。因此有必要在立法与司法层面贯彻积极刑法观,加大对网络谣言犯罪中单位与传播者的追责力度,统一裁判尺度,切实维护被害人的合法权益,有效抑制网络暴力的发生。

辨识与防范:青年群体应对网络谣言圈群化传播风险的素养与能力研究

算法推荐技术下,青年用户因个人兴趣、行为偏好等在社交媒体上形成的各种圈层,使其易处于狭窄的信息空间。网络谣言的圈群化传播加深了青年群体对网络信息的真实性认同。从“算法意识与算法知识”“批判性评估”“应对行为”“创作设计”四个维度设计问卷衡量青年群体的算法素养;从“公众情绪”“公众批判意识”方面评估青年应对网络谣言的能力,并对算法素养与青年用户对网络谣言应对能力进行了相关性检测,发现算法素养与网络谣言应对能力具有显著相关性,其中应对行为、批判性评估可正向预测网络谣言应对能力。从网络谣言治理角度来看,应加强算法知识教育、批判性思维培养以及鼓励参与式辟谣。

网络谣言中的煽情话语构建策略研究

网络谣言常通过各种策略和手段来煽动受众情绪,以此来达到扩散谣言的目的。本研究采用Fairclough的三维批评话语分析模型,以来自微信辟谣助手平台上的200条食品健康类网络谣言为例,考察了网络谣言的话语实践特征及其表现形式。研究发现,这些策略主要包括:1)通过文字、图片、视频等符号资源制造轰动效应,引起人们对谣言的关注;2)通过情感渲染、标点活用等情感动员手段,诱发受众情感共鸣;3)通过场景描述、人物刻画、情感体验等情景化叙事方式,博取受众的同情与信任。此外,谣言中煽情话语的形成与谣言的营销策略、公众的焦虑、虚假信息的泛滥等社会因素密切相关。以上发现对我们进一步探讨网络谣言话语的生成和传播机制具有启示意义。

网络谣言的刑法规制隐忧与重构

相比于传统谣言,网络谣言的传播速度更快、扩散范围更广、影响领域更宽、危害后果更大。然而,网络谣言的刑法规制存在一些隐忧:在定罪方面,存在定罪罪名、定罪内容以及犯罪主体认定的缺漏;在量刑方面,存在量刑标准和量刑幅度的模糊等。因此,要采取有针对性的、具体的规范重构方式:在定罪方面,应整合罪名、界定罪名、完善罪名,明彻网络谣言的定罪体系;在量刑方面,应明晰标准、调节幅度、平衡刑罚,完善网络谣言的量刑依据。

AI时代网络谣言传播问题及对策分析

随着人工智能技术的发展,AI工具被不法分子用于生成网络谣言。这些工具降低了造谣的成本和门槛,使谣言的批量生产和传播变得更加容易。互联网平台在为用户提供个性化信息推荐服务的同时,给网络谣言传播带来圈群化、形成“信息茧房”、加剧群体极化和价值异化等负面影响。面对AI时代网络谣言的传播,现有治理模式需要升级。文章分析网络谣言如何在AI时代传播,以及网络谣言传播呈现的新趋势,认为AI时代网络谣言传播门槛降低,且谣言传播更加复杂化、多元化。文章针对AI时代网络谣言治理提出多元共治建议,认为完善法律法规、加大对造谣者的处罚力度是治理AI谣言的重要手段。此外,提高公众的媒介素养和法律意识,以及多方组织和个体共同参与,也是有效应对AI谣言的关键。

基于群体参与的网络谣言治理模型研究

大量已有的研究发现,在强监管措施下网络谣言仍层出不穷,后真相时代的信息发布模式导致相关监管机构跛行谣言其后,疲于应对。通过建立传谣网民、普通网民的博弈模型,在双方静态博弈收益矩阵基础上,运用演化博弈理论对网民的行为策略选择进行研究,构建其动态演化博弈模型。发现传谣网民往往“因恶小而为之”,网民参与治理“因善小而不为”,指出传谣与治理模式失配是网络谣言屡禁不绝的治理困境机理。数理分析证明了群体参与网络谣言治理的有效性,提出了一个激励群体参与网络谣言数据治理的简单模型,根据模型的博弈分析,给出了可以促进网民积极参与谣言数据治理合作的措施,本文结论为网络谣言的有效治理提供了新思路。