人工神经网络应用于甄别公共突发事件相关网络谣言的初步探究

发布时间：2020-05-18 16:49

【摘要】：纵观逐渐进入社会转型期的中国，多种利益交织在一起，矛盾不断凸显，造成公共突发事件频频发生，这种事件极易造成大规模的社会恐慌，以及带来巨大的政治影响和经济损失，给政府的管理带来巨大的挑战。并且，，越来越多的人习惯通过网络来发表意见、参与社会活动。因此，公共突发事件与网络变得密不可分，不少事件更是从网络开始走入人们视线。从现实中来看，网络谣言对社会安全的危害更加不可小看，引起公共突发事件的情况也不少。因此严厉打击网络谣言，减少因此引起的公共突发事件，迫在眉睫，也具有重大的现实意义。 目前，关于引起公共突发事件的网络谣言的治理和防范，学界内的许多学者已经做了很多研究，成果也不小。但是如何甄别一个的网络谣言是否可能引起公共突发事件呢？甄别的难点在哪里？应当选取什么工具去甄别呢？ 本文将探究人工神经网络应用于甄别一个谣言是否会引起公共突发事件的优势和困难。本文共分为四个部分进行展开： 本文首先从现有的研究成果出发，阐述了有关公共突发事件、网络谣言和人工神经网络的研究情况，指出目前在预测网络谣言的传播结果、将人工神经网络应用于新闻传播学方面，学界内还没有具有突破性意义的成果。 而第二部分着重阐述了甄别可能引起公共突发事件的网络谣言的难点。主要结合网络谣言的传播过程和容易引起公共突发事件的网络谣言的特点进行阐述。说明预测网络谣言是否会引起公共突发事件的过程是有着许多困难的。 接下来一部分是文章的重点部分，首先点明人工神经网络可以应用于这个研究中，然后阐述了人工神经网络的原理、常用模型，再通过对比人工神经网络的工作过程和网络谣言传播过程的相似性，说明人工神经网络在甄别引起公共突发事件的网络谣言应用中的可行性。 第四章探究了人工神经网络作为甄别网络谣言的工具的优势和不足，说明它有着良好的非线性逼近能力、自适应能力和自学习能力，比传统的社会科学统计工具更适合应用于网络谣言甄别的研究中，但是在实际操作中依然会存在着一些缺陷，不能完全代替人力 最后一部分本文先选取了德尔菲法来评估这个工具，请一些专家对这个论题提出建议。再阐述了将人工神经网络应用其中的意义，最后得出本次初步探究的的结论：在理论上，人工神经网络是适合作为甄别一个网络谣言是否会引起公共突发事件的工具的。但是在实践中，还需要更多的摸索。
【图文】：

图 3-1 BP 网络这个 BP 网络分为 3 层，是一个典型的前馈型网络，它由输入层 LA，隐LB 和输出层 LC 三个层构成。但是同一层中的各节点间并没有联系，不同层经元之间是前向的连接。在这个神经网络中，LA 层有 m 个节点，对应于 B络所感知的 m 个输入值；LC 层则有 n 个节点，与 BP 网络的 n 个输出值相对而在 LB 层，具体的节点数目是根据需要设置的。神经网络的工作流程就是，我们输入信息到输入层，然后这些信息通过层流向输出层，这是信息的正向传播，如果最后的输出符合期望，即误差小们设定的最大误差值，那这个模型就通过训练达到稳定了；如果误差大于我定的期望误差值，信息就反向进入网络。我们再反向连接，再进行计算，以断修改各层的参数，多次进行反向传播。这样，信息正向传播与误差反向传断地反复交替，使网络得到了训练和记忆，当网络的整体误差小于我们设定差值后，学习就停止了，然后可以得到网络的最终模型以及相应稳定的参数
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：D63;G206

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本文编号：2670021