期刊文章详细信息
新冠疫情相关社交媒体谣言传播量化分析 ( EI收录)
Quantitative Analysis on the Communication of COVID-19 Related Social Media Rumors
文献类型:期刊文章
Chen Huimin;Jin Sichen;Lin Wei;Zhu Zeyu;Tong Lingbo;Liu Yipeng;Ye Yining;Jiang Weihan;Liu Zhiyuan;Sun Maosong;Jin Jianbin(School of Journalism and Communication,Tsinghua University,Beijing 100084;Department of Computer Science and Technology,Tsinghua University,Beijing 100084;School of Software,Beihang University,Beijing 100191;Department of Psychology,University of Notre Dame,South Bend,Indiana,USA 46556)
机构地区:[1]清华大学新闻与传播学院,北京100084 [2]清华大学计算机科学与技术系,北京100084 [3]北京航空航天大学软件学院,北京100191 [4]美国圣母大学心理学系,美国印第安纳州南本德46556
基 金:国家社会科学基金项目(13&ZD190)。
年 份:2021
卷 号:58
期 号:7
起止页码:1366-1384
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:新冠肺炎疫情的爆发伴随着大量的谣言在社交媒体平台传播,对网络秩序和社会稳定产生了不良影响.已有的疫情相关社交媒体谣言传播量化分析研究仅对谣言内容等单一传播要素展开分析,而忽略了构成信息传播的其他基础要素,包括传播者、受众以及传播效果等.同时,这些研究的谣言数据与真实的社交媒体谣言数据也存在分布偏差和信息缺失.因此,基于新浪微博平台对新冠疫情相关社交媒体谣言的传播展开更加全面的量化分析.具体而言,首先对谣言传播内容进行分析,包括其主题分析、涉及地区分析、事件倾向性分析以及情感分析;进一步对谣言参与用户进行分析,将参与用户分为3类:造谣者、传谣者和辟谣者,并分别对其基础属性、关注主题、个体情绪以及自网络属性进行探究;最后对谣言引发舆情进行分析,探究其情感的整体分布、与主题、关键词和地区的关系、以及情感的演变规律.该研究首次从信息传播的各个基础要素层面对疫情相关的社交媒体谣言传播展开量化分析,不仅对新冠肺炎疫情相关谣言传播有了更全面深刻的认识,同时对突发公共事件的谣言研究和谣言治理也具有十分重要的价值.
关 键 词:新冠肺炎 社交媒体 谣言传播 传播结构 量化分析
分 类 号:TP391]
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