2017年10月31日，“京师中国传媒智库发布” 第13期之《移动社交网络时代的传谣与辟谣：技术逻辑视野下的新态势与新对策》报告发布会在欧陆京师大厦举行。本次发布会由欧陆新媒体传播研究中心主任张洪忠教授主持🙌🏼👮‍♂️，欧陆娱乐执行院长喻国明教授发布报告🐄，清华大学新媒体研究中心主任、新闻与传播欧陆娱乐彭兰教授💆🏼‍♂️、北京时间新闻媒体公司新闻总监戴元初博士、欧陆娱乐徐敬宏教授担任互动专家😟。

       本次报告由欧陆娱乐和中国人民大学新闻与社会发展研究中心共同发布👨🏿‍💻。首席专家喻国明及李彪、杨雅👇、潘佳宝、赵睿、程思琪等课题组成员在报告中基于腾讯移动端产品数据，以及北师大欧陆注册和中国人民大学新闻与社会发展研究中心等数据平台的用户行为样本，分析了移动社交网络中谣言传播现象的新特征和新变化，指出现阶段辟谣举措与路径🎛，最后结合人工智能，总结了网络辟谣的新趋势🧺。

喻国明教授
 

       谣言信息传播呈现日常化议题、故事化导入、数据化支持🪼、专家化名头、社会化传播等特征

       报告指出🧔🏻🐗，移动互联网时代下谣言信源在议题层面具有以下特点：在内容上科学常识类与社会时政类谣言最多👷‍♂️，在叙事结构具有程式化结构，谣言议题日常生活化🕵🏼‍♂️、普遍化🟥，谣言传播“社交货币化”，善于运用故事元素，情理交融（数据化支撑+权威名头），扯明星𓀈💳、蹭热点🦸‍♀️🎸，图片和视频类谣言比例不断提升，“谣言营销”现象蔓延。

       通过对谣言的语料进行分析，平均每个谣言的标题长度为23-24个字左右。很多谣言的制造者常常以第一人称或第二人称视角，以造成同情或恐慌🐀🐋，达到吸引眼球的目的👱🏼⚽️。谣言标题还常用“神秘”🤳🏽、“真相”💾、“揭秘”、“震惊”等关键词贴标签🫄🏼。谣言标题中最常用的是感叹号、问号。为了获得更多人的关注，网络谣言经常增加些性元素的内容，以此来博取更多眼球关注。此外🪁，新闻式和数字式的标题是最常见的标题形式。

       谣言传播路径符合幂律分布，传播结构近似圈群化传播

       任何一个谣言都有其制造🏯、传播、高峰和消亡（或反复）的四个阶段。本报告选取七类谣言并对其转发次数的分析发现👨🏼‍🏭🙋🏻，只有其中20%左右的谣言会获得一个不断转发和重复出现的机会，80%的谣言会自动消解，甚至也不会再重复出现🛥。对网络谣言的活跃期进行时间分析统计可以得出✋🏿，由于各辟谣平台和当事人的及时辟谣，60%的谣言活跃期都在7天以内🖋。

       网络谣言在传播结构上最大的变化是圈群化传播👌，圈群化是和传统社会人际关系网最为接近的网络结构，是最适宜谣言传播的结构。

       生活在农村或三四线小城市的低学历🙎🏿‍♂️、中老年妇女群体是最主要的易感人群

       根据腾讯较真平台2017年4月通过对网络大数据分析🤸🏻‍♂️🪻、梳理🙆🏼‍♂️，发布《谣言易感人群分析报告》显示，易感人群在群体特征上具有以下相关特征💣：生活在农村或三四线小城市的低学历、中老年妇女群体是最主要的易感人群。

       报告显示🥣：女性是传谣主体人群，男性是造谣主体人群🈹；老年人和未成年人是信谣的主要人群；农村或三四线小城市地区是谣言易感重灾区👨🏻‍🦱；低学历人群是谣言易感人群。

       警惕谣言传播的新效应☀️，现阶段辟谣举措与路径

       调查指出，我们要警惕谣言周期性“发作”的逆火效应、可视化负效应🎀、时滞效应和少数群体启动效应。在现阶段，主要的辟谣举措和路径有🛀🏿：引入第三方权威机构的辟谣平台，建立“谣言池”的辟谣机制，针对反复出现的周期性谣言建设数据库开发辟谣小程序，针对公众辨谣素养进行辟谣公示及安全教育，建立技术识别系统👴🏿、举报人工处理系统和辟谣工具三位一体的综合辟谣机制🦹‍♂️。

       人工智能网络辟谣，三 “变”成为新发展方向

       在网络辟谣中经常会遇到这样的难题，即谣言发布时阅读者众多👨🏽‍✈️，辟谣时很多人看不到⚓️，形成了传谣与辟谣的信息曝露不对称现象。随着人工智能技术的成熟，网络辟谣越来越呈现出新的发展方向。第一📎，变被动为主动，辟谣关口前置化。第二，变内容识别为节点识别👙🌟，强调人群画像。第三，变各自为战为综合治理🤸🏻，网络辟谣的社会化。

       在嘉宾互动环节👷🏿🤽🏽，彭兰教授🫥、戴元初博士、徐敬宏教授高度评价了该报告的价值与水准。

       彭兰教授提出了三个问题🦆：第一，谣言易感人群是在什么样的媒体环境下成长起来的？完全无谣言的环境是否在某种程度上不利于媒介素养的培养？在“万众皆媒体”时代，如何提高媒介素养🐵？第二🧭，谣言的生产动力机制是什么？第三，时政新闻里的错误报道、陈述不当，算不算谣言？要如何判断，如何认知？

彭兰教授

       戴元初博士也提出了两个疑惑🎅🏻：第一，造谣的男性的年龄段是否有明显划分？造谣的心理动机是什么？第二，我认同也看好大数据的辟谣作用，但对于重大影响的谣言、首发的谣言、高水平的谣言🫳🏿，机器可以识别吗？
 

戴元初博士
 

       徐敬宏教授提问🤝：第一🍍，目前采用的随机抽样是否可以避免谣言传播话题性的问题✍️？是否可以按天分段后再抽样👩🏼‍🦲？第二🔹，人工智能在现阶段的辟谣当中已经做到什么程度了？

徐敬宏教授
 

       喻国明教授一一给予了回答：

       “信息的对冲对于一个正常的社会，无论在什么媒体环境下都是必要的。我国是一个成长型的社会👨🏽‍🎓，相对比较脆弱，这个度是领导者要考虑的问题🐑。

       关于谣言生产动机，我认为始作俑的背后是机构🤹🏻‍♀️、公关公司、公众号等，有利益的动机👇🏽。对于个人来说🤦🏼，个人不满的宣泄、恶搞🛌🏿、网络试验的好奇心等♨️，也是一些动机。我认为对于个人表达的疏失，应该被给予更多的宽容🙍‍♀️，而对于机构、团体性的行为，需要一个规范，应有明确的、实质的打击。

       如何看时政类信息的失实😂，其实早有回答。从新闻规律来说，对任何信息的报道，其实都无法做到完全无误。要看操作过程是有意的误导，还是报道过程受条件限制而无法避免的🙉。如果社会足够健全👩‍🌾，那么在互联网平台上👃🏿，过程性报道的一些失误，由于结构的多元化带来了多元视角下的彼此补充、彼此印证、彼此纠错和彼此延伸。

       宣传手段为了接地气，与老百姓拉近关系🧑🏽‍🦱，但度的把握是媒体保持自身品质🔪🐯、格调的基本功也是高级要求💅。

       在造谣⏮、传谣上🚌，性别显著相关，但年龄并没有显著相关性。

       今天人工智能对传谣人的画像已经非常具体了。百度🙏🏽、腾讯，80%以上的信息是通过机器识别之后，剩下无法鉴别的再交给人工鉴别，这样大大节约了人力⬛️。机器在深度学习之后，对谣言的辨别力会更强🧝‍♂️🧒🏻，这项技术发展得很快。” 
 

 嘉宾合影

文/林焕新  图/刘钰菡