社交媒体中突发公共卫生事件谣言扩散行为影响因素研究

发布时间：2023-05-06 00:03

　　随着Web 2.0以及互联网技术的飞速发展,社交媒体成为人们获取信息以及交流互动的主要平台,在它为我们提供便利的同时,也引发了一系列现实问题,其中“谣言泛滥”现象尤为严重。频繁发生的突发公共卫生事件不仅扰乱了正常的社会秩序,其滋生的网络谣言,更是借助社交媒体等平台肆意发酵、快速扩散,煽动了网民的负面情绪,引发公众群体性的心理焦虑和恐慌,也极大地考验着相关部门的危机应对能力。因此,对突发公共卫生事件背景下社交媒体用户的谣言扩散行为进行研究,有助于进一步揭示社交媒体中突发公共卫生事件谣言的扩散机制与演化规律,从而为相关部门制定有效的谣言治理策略提供理论依据,进而有利于维护社会秩序的稳定。同时,对突发公共卫生事件背景下的谣言扩散行为影响因素进行分析,有利于及时跟踪与监控舆论导向。为此,本文对突发公共卫生事件背景下社交媒体的谣言扩散行为影响因素进行研究。本文以突发公共卫生事件——新冠肺炎疫情为研究背景,以“新冠肺炎”、“新型冠状病毒”等为关键词,利用Python获取2020年1月20日—2020年4月3日之间与COVID-19疫情相关的原创微博信息,并根据官方辟谣账号发布的辟谣信息,对抓取的信...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究目的及内容
    1.3 研究方法及技术路线
    1.4 主要创新点
2 文献综述
    2.1 谣言扩散特征研究
    2.2 谣言扩散行为研究
    2.3 基于ELM的信息扩散行为研究
    2.4 文献述评
3 谣言级联特征分析
    3.1 静态网络结构分析
    3.2 动态扩散特征分析
    3.3 本章小结
4 理论基础及研究假设
    4.1 理论基础
        4.1.1 ELM理论
        4.1.2 消极性偏见
    4.2 研究假设及理论模型
        4.2.1 边缘路径
        4.2.2 中心路径
        4.2.3 理论模型的构建
    4.3 本章小结
5 数据收集及模型构建
    5.1 数据收集
    5.2 微博文本情感分析
    5.3 变量定义及描述
    5.4 回归模型构建
    5.5 本章小结
6 实证分析
    6.1 描述性统计分析
    6.2 相关性分析
    6.3 多重共线性检验
    6.4 模型回归结果
        6.4.1 扩散行为分析
        6.4.2 回归结果讨论
7 结论及启示
    7.1 研究结论
    7.2 管理启示
    7.3 未来展望和不足
参考文献
后记
攻读硕士学位期间的科研成果



本文编号：3808625