基于动态贝叶斯网络的突发事件网络谣言风险预警研究

[目的/意义]利用动态贝叶斯网络构建突发事件网络谣言风险预警模型,丰富突发事件网络谣言的研究内容,对我国网络谣言治理提供参考。[方法/过程]从事实维度、社会维度和时间维度3个维度确定突发事件网络谣言风险影响因素和量化方法,构建突发事件网络谣言风险等级预测指标体系。随后,构建动态贝叶斯网络并进行训练,以“唐山烧烤店被打女子被车碾压已死亡”事件为例,利用动态贝叶斯网络对其属性进行分析。[结果/结论]社会维度对于风险水平的贡献度最大,时间维度在不同阶段的风险级别有所差异,政府部门应与意见领袖合作,提升辟谣效率。

网络伦理视域下网络造谣的危害及风险规避

与以往的谣言相比,网络谣言的传播范围更广、影响更加恶劣,其不仅危害到了造谣对象的工作与生活,欺骗了广大网民,引起社会恐慌,也威胁到了社会的安定与团结,因而有必要对如何规避网络造谣的危害及风险进行探讨。针对其所带来的各种危害与风险,需要从完善法律法规、加大网络伦理的宣传力度、增强他律与自律、使用信息过滤技术等技术手段及架构行之有效的网络伦理规范等角度出发来实现将网络造谣事件的出现概率最小化。

同质的协作:谣言模仿、疫情共现与风险侦测

本研究聚焦于网络谣言的模仿现象,以期发现在造谣者的非正式的网络协作中形成的模仿网络与社会风险建构之间的关系。研究以2020年新冠肺炎疫情暴发期的谣言属性关系为分析对象,运用同质性理论与社会网络分析法对165个由谣言建构的地理风险进行二元网络关系研究。研究发现导致疫情共现发生的因素,一方面为造谣者在恐惧型情绪中形成的独立模仿网络,另一方面为对行为唤起和恐惧型情绪以及行为唤起和指责型情绪两种组合网络的模仿。此外,对指责型和愿望型情绪分别进行的网络模仿又加剧了地理空间风险的扩散。最后,研究还对165个地理空间进行风险侦测分析,发现谣言在信息疫情中建构出4类地理风险。