谣言

摘要： 公元926年1月,刚刚建立三年的后唐王朝走向巅峰,成为五代时领土最大的中原王朝。然而,就在这时,一则后唐远征军统帅郭崇韬割据自立、皇帝李存勖驾崩的谣言,在中原大地流传开来,这则谣言打开了后来一系列谣言的潘多拉魔盒,短短三四个月就引发了四次动乱,彻底断送了李存勖的后唐王朝。

摘要： “律回岁晚冰霜少,春到人间草木知。便觉眼前生意满,东风吹水绿参差。”这是南宋诗人张栻在《立春偶成》中描绘的初春场景。一夜春风来,万物仿佛从沉睡中睁开了蒙眬的眼睛,着实令人着迷。春天的美景多,谣言也真不少,尤其是事关公众健康的谣言更多。

摘要： 批判性思维能力是一种有利于学生解决问题和终身发展的能力,但是如何发展学生的批判性思维,尚且缺乏明确的方法和工具.以新冠疫情谣言分析为例,介绍一种批判性思维培养工具,为教学实践提供参考.

摘要： 提起谣言,许多人会联想到那些捕风捉影的内容,比如每逢本命年,无论男女老幼都要身穿红内衣、脚着红绒袜,否则一整年诸事都会不顺。其实,生活中还有一部分披着科学“外衣”的谣言更易蛊惑人心,危害性也更大。这类谣言大多是抓住了公众对新科技或者身边事物的浓厚兴趣,通过歪曲事实、恶意编造和嫁接等方式,以达到混淆视听、快速传播的目的。以下就列举几个比较有代表性的案例,供大家参考。

摘要： 我们常常可以在网上看到谣言,尽管辟谣紧随其后且很卖力,但效果看起来并不理想。这让我想起学生时代的一些往事。从小学到高中,班上总会针对某个女生出现一些传言,无外乎和懵懂的情感有关。许多年后,这些谣言成为看客们回忆青春的谈资,而自始至终,故事的真假、始作俑者是谁、漩涡中的主角是否受伤,都无人在意。

摘要： 历史上的谣言问题是一个很值得关注的课题,颇有现实意义和学术价值。清末时期,谣言盛行,内容也纷繁复杂,根据《申报》所载,这些谣言主要涉及政治、社会民众生活,还有文化思想等。从中央到地方政府以出示告示、增派兵力、实际调查核实、各部门相互督促合作、派遣侦探等措施应对谣言。清末政府的谣言应对,在今天看来仍不乏借鉴意义。

摘要： 自新冠肺炎疫情在兰州暴发以来,得益于互联网技术的迅猛发展,人们拥有更多元、更便捷的渠道获取各类疫情资讯,为疫情防控提供了强大的助力,疫情得以有效控制。然而,在媒介越来越成为人们日常工作、生活、学习中不可或缺的一部分的媒介化社会中,人类对媒介技术的掌握未必与媒介技术的发展相匹配,与德尔塔变异毒株伴随而来的“信息疫情”同样使人惶恐。如何让公民提高辨识能力,在认知、态度和行为上不会被轻易“带节奏”,杜绝信谣、传谣,就必须重视并加快公民媒介素养的提升,通过政府、媒体、学校、家庭、社会、个人等形成媒介素养教育合力,帮助公民在信息的接收端构筑起防火墙,减少“信息疫情”带来的负面影响。

摘要： 重大公共卫生事件往往是谣言滋生的重灾区,也是检验社会辟谣机制和媒体应对能力的试金石。本文以围绕新型冠状病毒肺炎疫情的各类谣言为研究对象,分析其在造谣内容、表现手段、传播方式等方面呈现的特点,研究社会辟谣机制的变化,包括官方信息公开力度持续加大、更多的民间力量加入辟谣队列、网络专业辟谣平台的系统性优势为大众提供了更加便捷的信息求证途径。通过以上分析研究,试图寻找可供媒体提高辟谣水平和信息发布能力的新思路。

摘要： 舆论场域信息失真是社会治理的重要命题,对散布谣言的行为进行治安查处是公权力介入治理的重要方式。《治安管理处罚法》以简单描述的方式规定了散布谣言的违法行为,而其具体内涵和本质属性皆属法律空白。治安处罚中的谣言认定应满足事实层面的言论虚假性以及价值层面的可责性。言论虚假性的评价对象应限定为陈述性言论,事实符合论与科学认识论可成为虚假性审查的重要工具;价值可责性既包括处罚必要性的参考要件,也包括处罚幅度的参考要件。在谣言案件查处中,公安机关应兼顾正义与效益、平衡自由与秩序、实现风险控制与人权保障,根据案件查处的不同阶段,分次序、有重点地完成审查工作,建立起一套相对完备的谣言案件查处的科学流程。

摘要： 随着社交媒体的蓬勃发展,微博作为中国的重要社交平台,一直以来都是人们进行信息交互的主要阵地,在享受它带来便利的同时,谣言亦在其中滋生蔓延,给社会稳定、国家安全都带来了一定影响。因此,如何快速识别微博平台中的谣言成为了一个急需解决的问题。介绍并比较了现有的人工识别和自动识别2大类谣言识别方法,分析了基于用户特征、内容特征和传播特征的机器学习识别方法的异同及研究,并阐述了基于深度学习的谣言识别的优点和存在的问题,最后对各种谣言识别方法进行小结。

摘要： 为了研究谣言传播演变机制,将谣言传播划分为两个阶段,并建立了相应的NetL-ogo多智能体仿真模型.谣言传播阶段模型重点研究了五邻居、九邻居的邻域下,定量地给出谣言大面积流传的传播阈值,并根据信任度与传播阈值,将受众定量地划分为四种类型.针对不同类型群体的特征,给了相应的舆论干预措施.谣言酝酿阶段模型重点研究了人员移动距离、可视半径与谣言进入稳态时间之间的关系.

摘要： 在群体性事件中谣言通常作为一种异化的人际传播而存在，它往往在群体性事件中起着催化剂的作用。为有效控制群体性事件中的谣言传播，首先需要对谣言特征进行分析。基于此，本文以石首事件为例，分析了群体性事件中谣言的特征以及传播机制。

摘要： 本文以一些国内流传广泛的甲流谣言为例，分析了重大公共卫生事件中谣言的传播特征、模式、危害等，并着重对如何更好地消解谣言提出了建议。rn 研究对如何更加有效地消解谣言提出了假设，并利用自行设计的谣言消解模型，以问卷调查和实验法所得到数据为依据，验证了假设，并由此得出了选择辟谣信息源、辟谣媒介的最佳方法以及发布辟谣信息的最佳力度，最终为如何更有效地消解谣言提出了建议。

摘要： 本发明涉及一种在社交网络中封锁谣言社区并抑制谣言传播的方法，包括以下步骤：1)根据已知信息得到社交网络G的子网络G′；2)在子网络G′中封锁数量最少的节点用以阻断所有桥边，所述桥边的起点为谣言起源节点或谣言可达的且在谣言社区内的节点，其终点为桥节点，3)以贪婪的方式循环从谣言可达节点集合A′中选择一个目标节点，并在子网络G′中将其封锁，直到在谣言传播过程结束时，受到谣言影响的总节点数的期望值不超过设定的正整数K，最终得到需要封锁的节点所构成的集合M。与现有技术相比，本发明具有减少候选封锁节点数量、谣言抑制效果好、简单易行、实用性广等优点。

摘要： 本发明涉及谣言传播模型技术领域，且公开了基于社交网络带有反谣言机制的谣言传播模型建立方法，包括以下步骤：S1：建立带有反谣言机制的谣言传播模型；S2：对谣言传播模型进行简化，获得简化的谣言传播模型；S3：获取简化的谣言传播模型的基本再生数；S4：分析边界平衡的局部稳定条件与基本再生数的关系；S5：证明无谣言平衡点的全局稳定性；所述S1包括：S11：构造具有引导极值的SDICR谣言传播模型，将传播节点分为未知者S，犹豫者D，传播者I。该基于社交网络带有反谣言机制的谣言传播模型建立方法，其谣言传播系统谣言消散平衡点全局稳定性，因此可将该模型作为目标模型，用于对谣言进行分析。

摘要： 本发明公开了一种谣言识别模型的训练方法和微信推文谣言识别方法。包括：将训练集输入初始谣言识别模型，初始谣言识别模型包括特征提取层、深度语言子模型、特征拼接层以及分类子模型；将训练集中的微信推文分别输入到特征提取层和深度语言子模型中，通过特征提取层对微信推文进行特征提取得到多维度特征，通过深度语言子模型进行预训练输出潜在语义特征；通过特征拼接层将多维度特征和潜在语义特征进行拼接得到特征向量；将特征向量输入分类子模型中进行分类训练输出所述微信推文对应的识别结果；基于识别结果和验证集对初始谣言识别模型进行参数调整得到最终谣言识别模型。该方法通过谣言识别模型能够准确的对微信中的长文本推文进行谣言识别。

摘要： 本发明提供了一种微博谣言检测模型训练方法、微博谣言检测方法及装置，其中，该训练方法包括：获取微博平台的非谣言数据集和谣言数据集；获取所述谣言数据集中谣言数据的发布意图标注信息，并根据发布意图标注信息对所述谣言数据集中的谣言数据进行分类，得到多个不同发布意图类别的谣言数据集；对谣言数据数量较小的发布意图类别的谣言数据进行数据增强，以使各发布意图类别的谣言数据数量均衡；利用谣言数据数量均衡的所有发布意图类别的谣言数据和所述非谣言数据集中的非谣言数据，对设定模型进行训练，得到用于检测非谣言数据和各发布意图类别的谣言数据的微博谣言检测模型。通过上述方案能够准确地检测出发布意图不同的谣言。

摘要： 本公开提供了一种构建谣言数据库的方法、分析谣言数据的方法及电子设备，构建谣言数据库的方法包括：获取文章的属性标记为谣言属性的文章；根据文章的谣言关键词确定文章的领域类别；对文章中包含谣言内容的部分进行谣言标识，其中，谣言标识至少包括以下之一：标题中包含谣言、文章中部分段落包含谣言、文章所有内容均为谣言；将进行谣言标识后的文章按照领域类别保存至谣言数据平台的谣言数据库中。本公开实施例按照预设规则构建了谣言数据库，随着谣言数据库中的数据不断增加，谣言数据库的使用会变的更加广泛，普通用户可以基于构建好的谣言数据库进行检索、查询等多方面业务，对阻止谣言的传播具有较为明显的效果。

摘要： 本发明公开了一种基于社交网络双谣言模型的谣言传播范围估计方法，包括：根据SI模型，考虑两条谣言传播和他们之间的相互作用，构建双谣言SI模型，得到双谣言SI模型下不同状态用户人数比例随时间变化的微分方程组；在SI模型基础上，考虑有免疫者的情况，构建基于SIR模型的双谣言模型，分别考虑度均匀网络和度不均匀网络，得到双谣言SIR模型下不同状态用户人数比例随时间变化的微分方程组；对方程进行简化，推出两种网络中传播阈值表达式，得出在终态稳态中传播阈值和传播范围的关系，从而估计出谣言的传播范围。本发明可应用于在不同的网络情况下找到合适的时间控制谣言的扩散，让谣言的影响降低，能够估计谣言传播范围，有效抑制谣言传播。

摘要： 本发明涉及一种在社交网络中封锁谣言社区并抑制谣言传播的方法，包括以下步骤：1)根据已知信息得到社交网络G的子网络G′；2)在子网络G′中封锁数量最少的节点用以阻断所有桥边，所述桥边的起点为谣言起源节点或谣言可达的且在谣言社区内的节点，其终点为桥节点，3)以贪婪的方式循环从谣言可达节点集合A′中选择一个目标节点，并在子网络G′中将其封锁，直到在谣言传播过程结束时，受到谣言影响的总节点数的期望值不超过设定的正整数K，最终得到需要封锁的节点所构成的集合M。与现有技术相比，本发明具有减少候选封锁节点数量、谣言抑制效果好、简单易行、实用性广等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于梯度提升树的微博谣言检测算法与谣言检测特征集合。提供了谣言检测的特征集合，包含23个特征。提供了一种基于梯度提升树的谣言检测算法，该算法首先按照特征集中的特征构造训练样本，训练样本用于微博谣言检测模型训练；然后在训练样本集上进行多次训练得到多个回归树模型，每棵回归树给出一个预测值，结合多颗回归树的预测值得到最终的微博谣言检测模型；进行谣言检测时，按特征集提取该待预测微博的特征，并用检测模型计算得出对该待预测微博的预测值，根据预测值判断该待预测微博属于谣言微博或者非谣言微博。与现有的微博谣言检测算法相比，本发明所提供的一种基于梯度提升树的微博谣言检测算法与谣言检测特征集合能够带来更高的谣言检测精度，尤其是在谣言被发布的早期，检测精度显著高于现有的微博谣言检测算法。

摘要： 本发明涉及谣言检测技术领域，且公开了基于情感值选择评论的谣言检测方法，包括以下步骤：1)对谣言和评论进行数据预处理。本发明的优点在于：采用谣言文本和情感特征作为输出特征，选择最先进的预训练模型，并结合情感特征，有效的提高了模型性能，计算每一个评论在情感字典中的词的单独得分，使用现有的情感词典来匹配和计算否定词和程度词的值，根据每一文本中的情感词、程度副词和否定词计算得到文本中某一类的情感值，根据情感字典计算每一条评论的情感值，选择出情感值最大的前L1条，情感值最小的前L2条，一方面是情感值较大的词，另一方面能够对谣言真假进行有效的解释，仅从选择评论来看，对于谣言真假的解释性带来显著提高。

摘要： 本发明涉及一种基于注意力机制与双向GRU的谣言检测方法，设计通过嵌套社交评论分离、重指向、以及评论样本筛选方法，解决数据之间的误指向问题，减少错误评论指向问题带来的噪声，基于各社交话题样本数据下各社交评论样本数据间的正确指向关系，确定各社交话题样本数据下各社交评论样本数据分别所表达含义对应的言论标签，并结合各社交样本数据的情感极性，构建社交谣言检测模型,实现谣言检测，且在实际应用当中，能够有效提升谣言检测的准确率、查准率、召回率和F1值指标。