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新冠疫情相关社交媒体谣言传播量化分析

2021-9-9 09:27| 发布者: Fuller| 查看: 253| 评论: 0

摘要: 本文基于新浪微博社交媒体平台,从信息传播的基本要素出发,对新冠肺炎疫情相关谣言传播展 开较为全面的量化分析,包括谣言的传播内容分析、谣言的参与用户分析、谣言引发舆情分析.据我们所知,这是首次从信息传播 ...

本篇研究范文,基于国内最大的微博服务平台———新浪微博,对新冠疫情相关社交媒体谣言传播展开全面地量化分析。研究者首先构建了一个新冠肺炎疫情相关谣言数据集,其中包括谣言及其转发、评论以及参与用户信息的数据.对疫情期间的社交媒体谣言研究聚焦于对 其传播结构和传播要素的分析,不对谣言的真实性做探讨① .进一步,结合计算机和深度学习方法,对构成谣言传播的各基本要素分别展开分析:首先针对传播内容展开谣言内容分析② ,紧接着针对传播者和受众展开谣言用户分析,最后我们针对传播效果展开谣言舆情分析.通过对新冠肺炎疫情相关谣言传播的量化分析,得出了3个有意义的结论

同学们搞研究写论文,如果需要收集微博数据,可以使用GooSeeker微博数据采集工具箱,添加网址后启动采集即可。采集完成后就可以导出excel数据表。我们观察到使用这个工具收集微博数据进行研究的同学数量上升得很快。

除了微博工具箱,其实GooSeeker还提供了很多微博相关的快捷采集,这些快捷采集可以和微博工具箱配合使用:

同时我们会不定期发布关于微博数据采集的分享,和基于微博数据的研究分析案例。

下面这2篇文章介绍了微博签到地有关的快捷采集和怎样获取经纬度:

1. 如何使用快捷采集-以微博签到数据采集为例

2. Jupyter Notebook怎样获取微博签到地的经纬度并在地图上显示

1,本研究范例简介

标题:新冠疫情相关社交媒体谣言传播量化分析

作者

陈慧敏1 金思辰2 林微1 朱泽宇1 仝凌波2,3 刘一芃2 叶奕宁2 姜维翰4 刘知远2孙茂松2 金兼斌1

作者单位

1. 清华大学新闻与传播学院

2. 清华大学计算机科学与技术系

3. 美国圣母大学心理学系

4. 北京航空航天大学软件学院

关键词:新冠肺炎;社交媒体;谣言传播;传播结构;量化分析;

基金资助:国家社会科学基金项目(13&ZD190)~~;

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. 

2,相关知识点和研究方法

2.1,新冠肺炎相关谣言数据获取

本研究作者使用的新冠肺炎疫情相关谣言数据来源于新浪微博社区管理中心和举报处理大厅③ ,该中心接受微博用户对于不良信息的举报,选择其中受举报并已公示的不实信息数据作为谣言数据。

爬取了2020-01-22__2020-07-27的不实信息数据,并人工筛选出其中疫情相关的谣言数据,共448条。为了对谣言传播中的传播者和受众进行量化分析,我们爬取了谣言传播中参与用户的 用户数据,包括其基本属性数据(用户认证、关注数和 粉 丝 数 等)、和 历 史 微 博 数 据 (时 间 为2019-07-31—2020-07-31).研究者将谣言传播参与用户分为3 类:辟谣者(举报人)、造谣者(被举报人)、传谣者(转发用户).经过统计,疫情相关谣言的造谣者共468人 ,传谣者共1321人,辟谣者共1076人. 最后,为了分析谣言的传播效果,我们爬取了谣言的转发和评论数据,共45638 条(统称为评论).

2.2 本研究对谣言情感分类

分成了5个类:

愿望型   对抗疫形势的期待和愿望 

恐惧型   具有恐慌色彩的疫情信息

善意型   对医护人员的赞赏、对抗疫行动的支持

敌意型   带有愤怒、讽刺等攻击色彩的疫情相关言论

中立性   没有明显的情绪倾向的疫情谣言

2.3 有没有好用的中文分词和情感分析工具?

可以使用GooSeeker文本分词和情感分析软件,提供的功能:中文分词,词频统计,关键词提取,人工筛选,词云图,社交网络图,情感分析

3,本研究范例总结

本文基于新浪微博社交媒体平台,从信息传播的基本要素出发,对新冠肺炎疫情相关谣言传播展 开较为全面的量化分析,包括谣言的传播内容分析、谣言的参与用户分析、谣言引发舆情分析.据我们所知,这是首次从信息传播的各个基本构成要素角度 对新冠肺炎疫情相关谣言传播展开量化分析,对新冠肺炎疫情相关的谣言传播有了更全面深入的认识.此次新冠肺炎疫情是一次全球性的突发公共事件,针对突发公共事件的谣言传播展开研究不论是 对于学术研究还是社会治理都具有重要意义.


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