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【目的/意义】信息扩散中关键节点的识别,以及关键节点影响力的度量有着广泛的应用前景。【方法/过程】
本文通过中国流行的社交网络应用平台-“知乎”网络上信息扩散的实例分析,发现了社交网络中接近中心性指标
与信息扩散的效果呈现较强的正向相关性。这表明企业可以根据网络用户在社交网络中的接近中心性指标值来
预测/判断其影响力。【结果/结论】因此,本文提出接近中心性指标值高的非“明星”节点为信息扩散中的隐形关键节
点。最后,通过仿真模拟信息在社交网络中的扩散过程和结果,对隐形关键节点的影响力进行了量化和评价,进一
步确定了隐形关键节点的价值和效率。 相似文献
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【目的/意义】研究知识扩散路径和知识扩散网络中节点的特征,从而服务于知识扩散的模型研究。【方法/
过程】通过对流行的中文知识分享平台-“知乎”网络上一次典型的知识扩散进行回溯,建立参与知识扩散的节点的
知识扩散网络和节点之间的社会关系网络。通过对节点历史行为和网络位置属性的交叉分类,分析整个知识扩散
网络中节点的统计特征。并且,对社会关系网络中一个节点的所有相邻节点进行 K-Means聚类,分析这些相邻节
点的特征。【结果/结论】通过分析,发现了知识扩散过程中,节点较强的聚类特性。更重要的是,父节点在知识扩散
网络中的子节点同时具有较强的聚类特征,并与父节点具有较强的相似性。这些通过交叉分析挖掘得到的数据特
征和结论,能够为知识扩散模型研究提供新的研究思路和方向。 相似文献
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【目的/意义】用户接触辟谣信息，并不能等同于用户接受辟谣信息。研究疫情防控背景下影响用户接受政府辟谣信息意愿的主要因素和相关路径，有助于政府精准治理网络谣言。【方法/过程】调查疫情防控背景下的网络用户接受政府辟谣信息的相关心理与行为，以脆弱性理论为基础构建理论模型，运用模糊集定性比较分析法对问卷数据进行影响因素与组态路径分析。【结果/结论】政府辟谣信息接受意愿的影响因素组态可分为三类：社会支持型、社会支持—谣言鉴别能力型、谣言鉴别能力型。动态压力、信息焦虑、社会支持和谣言鉴别能力是影响政府辟谣信息接受意愿的核心因素。【创新/局限】组态分析更加深刻地揭示影响政府辟谣信息接受意愿的不同核心因素的联合影响机制和实现路径。后续研究可比较分析疫情不同时期影响用户辟谣信息接受意愿路径的差异性。 相似文献
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【目的/意义】随着社交网络与新闻媒体的发展，大量虚假信息的滋生与传播已经引发了严重的社会问题。目前的研究主要依赖于收集谣言发生后的传播特征进行识别。为了在早期更准确地发现谣言，本文提出一种融合深度语义知识的谣言识别模型。【方法/过程】本文通过使用Transformer和Multi-head注意力抽取舆情信息深层结构的复杂特征，融合了文档结构及上下文语义知识表征，以提高早期识别虚假舆论信息准确率来及时防止谣言传播扩散。【结果/结论】本文通过在各个平台的真实数据集进行训练和识别实验，较现有基线方法的准确率最少提升了5.6%，最大提高了24.6%。结果表明，本文模型可通过对早期谣言文本的事实验证，提高模型识别谣言的准确性以在早期阶段阻断谣言传播。【创新/局限】本文谣言识别模型在BERT-Base基础上进一步结合了舆情文本语义知识特征表征，能有效提高早期谣言的识别准确度，但目前尚未考虑谣言传播者个性化特征如社会标签、行为信息等，如何融合更多传播者特征有待进一步研究。 相似文献
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【目的/意义】在对立信息竞争扩散的过程中,网络关键节点如何影响争议性话题的舆论走向,已成为理论界与实践界共同关注的焦点问题。【方法/过程】采用智能代理模型刻画对立信息的竞争扩散过程,利用实验方法设计针对关键节点(hub、结构洞)和随机选择的普通节点的不同竞争策略,通过280组实验数据分析2种对立信息环境和7种不同节点组合策略下,对立信息的竞争扩散过程和扩散效果。【结果/结论】在竞争扩散过程中,支持者数量较少的弱势方可以通过影响结构洞和hub节点实现"反败为胜"。当支持者较多的强势方率先占据网络hub节点位置时,弱势方能够通过占据结构洞位置进行有效防守。关键节点策略效果受到竞争激烈程度的调节影响。 相似文献
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【目的/意义】揭示突发公共卫生事件中高热度和低热度网络谣言传播组态路径,为政府和民众应对突发公
共卫生事件中的谣言传播,制定有效的谣言消解措施提供参考。【方法/过程】以COVID-19疫情下13起发展成熟的
谣言作为研究案例,提取了事件属性、渠道特征、用户情绪、辟谣时效4个前因变量和谣言传播热度这一结果变量,
并利用fsQCA进行分析。【结果/结论】通过fsQCA3.0软件共生成CO1高热度快速增降型和CO2高热度权威持续型
2条高热度谣言组态。同时生成CO3低热度长期持续型和CO4低热度快速“自辟谣”型两条低热度谣言组态。【创
新/局限】本文针对COVID-19疫情下的谣言进行高低热度组态分类,在研究对象和研究方法方面具有一定的创新
性。但当前研究纳入的谣言数量和变量数量较少,可能存在其他未能覆盖的重要组态,未来可结合成熟的COV?
ID-19疫情下的谣言体系纳入更多谣言案例进行总结性研究。 相似文献
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【目的/意义】本文研究了社交媒体健康类谣言的附加信息,以期为社交媒体、卫生部门、在线健康社区等机
构的健康类谣言应对和治理提供新的思路,并为网络健康信息服务的提升提供参考。【方法/过程】本文以新浪微博
中的健康类谣言为研究对象,选取社交媒体谣言中附加信息的三个维度,即图片、认证与链接,通过情境实验与访
谈法,对社交媒体中健康类谣言进行实证研究。【结果/结论】对于信任程度,认证与链接会对用户信任产生显著影
响,其中认证的影响效应更大,图片并未对用户信任产生显著影响;对于分享意愿,图片与链接并未对用户的分享
意愿产生显著影响,认证会对用户的分享意愿产生显著影响,具有较小的影响效应。 相似文献
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【目的/意义】高校网络舆情是高校人员通过互联网表达个人思想、诉求个人利益所表现的网络行为,是网 络舆情在高校的延申和体现。然而,网络上的不良信息包括网络暴力、网络过度娱乐、网络谣言等可能对高校师生 产生负面影响,影响社会稳定。【方法/过程】以微博数据为数据源,使用网络爬虫采集以网络谣言、网络暴力等及大 学生为关键词的微博转发和评论内容作为实验样本,通过文本挖掘分析高校负面网络舆情传播特征和路径,并提 出引导建议。【结果/结论】网民在讨论高校负面网络舆情信息传播过程中,较关注这些负面信息对线下生活的影 响;核心传播网民的平均中心度最高,其次是核心传播媒体,核心传播机构的中心度最低;新媒体环境下高校负面 网络舆情传播呈突发裂变式,信息传播状态不稳定,波动性较大。 相似文献
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【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。 相似文献
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【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。 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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【目的/意义】分析高校新媒体的信息传播网络结构及演化特征,有利于推动高校信息的有效传播,提升舆
论引导力。【方法/过程】以高校官方微博为例,本文对高校新媒体信息传播网络密度特征、网络中心性特征、网络结
构特征、地域路径及情感路径特征进行了分析,最后运用BA无标度网络模型对高校新媒体信息传播网络结构的演
化特征进行了仿真模拟。【结果/结论】高校新媒体信息传播网络具有较小的聚类系数、较短的网络平均路径,节点
的度分布符合幂律规律;高校新媒体影响力正在突破传统地域影响;高校信息传播中以积极情感为主,网络舆情事
件对情感影响较大;随着节点增加,网络平均度经过前期快速增长后会稳定在某个恒定值左右,网络平均路径长度
则一直呈现增长趋势。最后本文提出了改善高校新媒体信息传播网络结构的建议。【创新/局限】在今后的研究中
需要进一步扩大数据样本和时间跨度。 相似文献
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【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。 相似文献
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[研究目的]突发公共事件中强关系社交网络谣言呈现核聚变式快速传播,从认知加工视角探究谣言扩散影响因素与作用路径可以提升对谣言传播机制的理解,进而有效遏制谣言传播。[研究方法]以情景意识理论为基础,使用调查研究法探究证实了突发公共事件中受众会整合环境情境性、信息性和主体性信息并进行匹配与加工,在知觉与理解层次等情景意识作用下形成对谣言的扩散意愿。[研究结论]事件重大性与信息模糊性通过风险感知的完全中介作用正向影响谣言扩散,信息框架性与情绪性通过信任度的部分中介作用正向影响谣言扩散;主体的个体活跃度与群体凝聚力通过信任度的完全中介作用正向影响谣言扩散。 相似文献
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【目的/意义】近年来微信已成为民众社交的首要平台,同时也逐渐成为谣言传播的主阵地,但目前针对微
信谣言传播的研究尚不多见。【方法/过程】将微信网络划分为朋友圈网络、群网络和公众用户网络,生成了微信谣
言传播加权有向三层网络,在此网络基础上构建了基于兴趣衰减效应的线性阈值谣言传播模型,并利用多主体仿
真平台Netlogo对该模型进行仿真。【结果/结论】研究发现,微信群的存在改变了个人用户网络节点的度分布,且导
致当节点信任度较低时微信网络比微博类网络更有利于谣言的传播;节点信任度与谣言的传播力度显著正相关;
增大谣言传播阈值和减小谣言传播兴趣值,能有效抑制谣言的传播。 相似文献