2014年申报成功国家社会科学基金项目《课题论证》活页.doc

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2
主要考察课题负责人的前期相关研究成果和主要参考文献。
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综合
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说明：1.本表由通讯评审专家填写，申请人不得填写。项目登记号和项目序号不填。
2.请在“评价指标”对应的“专家评分”栏选择一个分值画圈，不能漏画，也不能多画，权重仅供参考；如建议该课题入围，请在“综合评价”栏A上画圈，不建议入围的不做标记。“备注”栏可简要填写需要说明的其他事项或不填写。本表须评审专家本人签字或盖章有效。

国家社会科学基金项目《课题论证》活页
课题名称：基于文本挖掘的网络谣言预判研究
1．本课题国内外研究现状述评，选题的价值和意义。2．本课题研究的主要内容、基本观点、研究思路、研究方法、创新之处。3．前期相关研究成果，开展本课题研究的主要参考文献。限4000字以内。
本项目来源于《2014年国家社会科学基金项目指南》中新闻与传播学类第18项研究课题：“网络谣言及其治理问题研究”。由于判别网络信息的真假是网络谣言治理的重要环节，本项目将重点研究如何利用文本挖掘和语义分析技术从纷繁复杂的网络言论中更快、更准地识别出网络谣言，使网络谣言的治理达到事半功倍的效果。

1． 本课题国内外研究现状述评，选题的价值和意义。
1.1 选题的价值和意义
随着互联网“WEB 2.0”时代的到来，网络论坛、微博、博客、维基、微信等网络应用如雨后春笋般出现，网民个体可以随时作为“自媒体”进行信息的生产和传播，网络正在改变公众的意见表达和参与方式。但同时，互联网也逐步成为谣言传播的主战场，产生了大量虚构的、不符合事实的、带来错误导向的言论或观点，这也就是所说的网络谣言。
少数别有用心的造谣者利用网络言论的强大影响力，鼓动网上网下群体性事件，干扰政府决策，破坏企业形象，损毁个人名誉，造成社会动荡。像“日本大地震及抢盐事件”、“秦火火”和“立二拆四”等事件都造成了严重的不良后果。因此，在充分享受网络便捷的同时，需要对网络信息的可靠性保持足够的警惕。对于网络上的虚假言论，如何进行识别、监控、及时预警并有效清除，已经成为一个急待解决的迫切问题。
近些年来，对于网络谣言的规避与控制主要从两方面的思路展开：一是建立和完善信息发布机制，将信息通过媒介公开、及时传递给公众，并确保信息的畅通，让谣言止于真相；另一方面则通过制定法律法规，规范公众在网络乱发信息、传播谣言等行为，对谣言的制造和传播者给予法律制裁。但这两方面都是在谣言已经发生甚至产生影响以后才采取的事后行为，对防控网络谣言的作用有限。这是因为，一方面，对公众来说，很难分清在成千上万的网络信息中，哪些是真实可信的，哪些是网络谣言，尤其是一些网络谣言经过了包装和掩饰，使人们很容易将其当作真实信息转发，从而无意间帮助了网络谣言的传播。另一方面，对官方或政府来说，随着越来越多凭空捏造或断章取义的网络谣言不断出现，消耗了大量的时间和精力用于调查、辟谣、制裁等事后措施，此时就算行动迅速，挽回的影响往往也是有限的。
正因为如此，如果不在谣言传播前采取措施，将无法真正有效地做好防控。本课题将从事前环节入手，借鉴自然语言处理、文本挖掘和语义分析等技术，在网络谣言出现时就给出有效、准确的判断，使谣言不攻自破。本课题的研究具有以下现实意义：
（1）对舆情监控和分析人员，能充分掌握网络谣言的表现特征，快速响应谣言的发生，准确判断谣言的类别，预测谣言的发展趋势和影响，及时提出预警。
（2）对政府/企业决策人员，能对潜在的网络谣言提高敏感性，掌握预防措施。及时采取有效策略，切断网络谣言的传播途径，控制其扩展规模。及时采取弥补措施，最大限度地减少网络谣言造成影响。
（3）对广大普通的网民，能加强对网络谣言的判别能力，在众多的网络观点中，保持清醒的头脑，建立对网络谣言的防范意识，尽量减少受到网络谣言的干扰。
1.2 本课题国内外研究现状述评
国外的相关学者一般认为，作为谣言的一种，网络谣言并未脱离其基本特点，谣言的产生公式可以适用和推广于网络谣言的相关研究。因此国外学者多侧重于其学理研究。如奥尔波特和波兹曼等认为谣言是藉由人际间口语传播的一种没有公开证据支持的陈述或信念，并提出最早的谣言公式：谣言=事件重要性×事件模糊性；克罗斯调整和扩展了该公式，认为：谣言=事件重要性×事件模糊性×公众的批判能力”，这表明谣言的能量有多大，既取决于真实信息的透明度，也取决于受众判断水平；桑斯坦的《谣言》一书从谣言的滋生土壤--互联网，谣言的传播者、谣言的接受者等出发对网络谣言进行了阐述，提出网络谣言传播中存在“信息流瀑”、“从众流瀑”，并提出以寒蝉效应建立言论自由和社会规范二者间的平衡；热尼特参照传染病模型创立和提出了一个谣言传播模型，根据传谣者的传谣状态不同，谣言传播过程及效果也不同；马特和琼斯研究了网络社区成员共享信息和谣言行为的内外动机和规范性影响。总的来说，由于国情的不同，国外以“网络谣言"为专题开展的理论研究并不多。
在国内，对网络谣言的防范和治理主要是从传播学、社会学及特定事件等几个角度展开。从传播学角度，王灿发尝试构建网络谣言的传播模式与相应的消解模式；隋岩和李燕将目光投向了网络传播中人际传播、群体传播与大众传播的互动机制；孙燕则采用内容分析法，对谣言形成衰变过程中的媒介角色和受众参与进行了研究。从社会学角度，张国良把谣言公式进一步扩充为：流言速率=事件重要性×状况模糊性×技术先进性÷权威公信力÷公民判断力，提出媒介技术越发达，谣言的传播力就越强，政府的公信力越低，谣言越有市场；吴瑛、马凌等重点研究了网络谣言的社会机理、社会危害及其控制；景军、胡泳等将网络谣言视为舆论的载体、社会的镜子，对于探讨作为一种社会存在的网络谣言具有较好的借鉴意义。突发性事件中的网络谣言研究也是国内网络谣言研究的一个重要领域，如李晖以汶川大地震、陈勇等以“瓮安事件”为例探讨群体性突发事件中的网络谣言控制；陶国根等探讨了群体性突发事件与网络谣言之间的关联性，并分析了群体性突发事件中的网络谣言的政府应对与控制问题。周裕琼的《当代中国社会的网络谣言研究》则对网络谣言进行了多元的、深层次的综合研究，采用多种研究方法，考察了不同网络谣言的产生、传播和影响过程。
综上所述，目前研究者们大多重在分析和揭示互联网上存在着的谣言的一般特征及其规律，较少探讨网络谣言的具体特征及其规律，仅仅将“网络谣言”视为“插上互联网翅膀的谣言”，而未真正将其视为“网络传播环境下特有的谣言现象或形态”，并进而针对这种特有现象进行具体分析。同时，关于网络谣言防范与治理方面的相关探究，也凸显出单纯移植谣言传播控制理论的泛化研究倾向，较少提出具体的、有针对性的操作思路和对策。因此，关于网络谣言治理理论与实践两个层面的研究都亟待加强。
同时，目前在网络谣言治理的研究中，还没有针对对网络谣言的识别及预判进行相关研究，而判断网络信息的真假是网络谣言治理的首要和基础环节。这是因为相对于传统媒体，互联网作为开放性的传播领域，网络传播主体多元、传播途径多样，缺少像传统媒体那样的“把关人”角色。这种角色的缺失，反映的是互联网信息辨别步骤的缺失，最终导致信息辨别程序的弱化，各种信息可以没有限制的在互联网上传播，助长了网络假新闻的频发。而对于公众来说，信息与谣言之间的分界线往往是主观性质的，这种主观性使人们判断网络信息时常常不知所措或缺乏依据。比如只要是自己的朋友转发的消息就被认可，并将其传播下去。因此，研究如何识别网络上虚假信息，如何有效判断哪些是网络谣言并及时预警和消解是网络谣言治理的一个特定方向，是网络谣言研究的深入化和具体化，将带来新的治理思路、方法及良好的成效。
2．本课题研究的主要内容、基本观点、研究思路、研究方法、创新之处。
2.1 主要内容
网络谣言就像计算机中的病毒，隐藏深、传播广、危害大。清除计算机病毒，要对各类病毒的来源、传播方式、危害等有详细的了解。 判别网络谣言也需要从谣言的表现形式入手，进一步分析其特征、分类、传播方式、判别模型、监控机制等，从内涵到外延对网络谣言给出准确、清晰的描述，做到知己知彼，才能有效防范。因此，本课题的研究主要包括：
（1）网络谣言的类别特征研究
根据来源、形成、传播、影响等各不相同，网络谣言可划作不同类别，也需要采取不同的判别方法和防范措施。准确判断网络谣言的类别是对其进一步研究的基础。网络谣言分类可以从多个角度入手，如从谣言的发起者来看，是团队商业炒作还是个人臆想；从表现形式来看，是夸大其辞还是断章取义、是捕风捉影还是移花接木；从发展规模来看，是针对群体性事件还是个体事件；从动机来看，是恶意破坏还是无意疏忽。这里从作用领域入手，重点研究以下几类网络谣言及其主要特征：
① 政治类谣言：主要是指散布敌对、歪曲、误导的政治言论，扰乱群众政治立场；
② 经济类谣言：主要是指经济事件的炒作，如对某产品（大蒜、玉石等）或某行业（房地产、石油等）散布虚假的价格言论，扰乱经济规律；
③ 社会类谣言：如咋传地震、疾病、辐射等小道消息，扰乱群众正常生活。
考虑到谣言的影响范围和影响大小，以及课题组的时间和精力，对于针对文娱方面的谣言（如炒作某些文体明星）和针对企业或个人的谣言（如诋毁同行或个人荣誉）等，本课题暂不做研究。
（2）网络谣言的文本挖掘研究
中文文本挖掘是一个分析中文文本数据，抽取中文文本信息，进而发现中文文本知识的过程。一个完整的中文文本挖掘过程包括中文文本集合的预处理(文本数据的选择、清洗、分类、特征提取等)、索引与存储、中间表示分析(知识挖掘)、后处理(知识的评价与取舍、知识的解释与知识的可视化表达) 等步骤。本课题中文本挖掘的主要工作是将网络言论进行语义分析，以识别网络语言所表达的意思。这些工作包括：
①网络信息采集与提取：需要对网络文本进行分词并判别词性、去除停用词或常用词（如啊、的、是等），然后，根据语言的语法规则对语句进行词法分析和句法分析；此时，已经可以像处理其他数据一样处理这些文本了；
②网络话题发现与追踪：利用自然语言理解的模型，可以判定网络言论的主题、关键词、语义的情感性和倾向性等特征。这些都是判定网络言论是否谣言的重要指标；
③网络谣言的倾向性分析：通过倾向性分析可以明确网络传播者所蕴涵的感情、态度、观点、立场、意图等主观反映。对舆情文本进行倾向性分析，实际上就是用计算机实现根据文本的内容提炼出文本作者的情感方向，包括主题抽取、意见持有者识别、陈述的选择和情感分析几个过程。
（3）网络谣言判别模型研究
网络谣言的判别是一个综合过程，在前面获得的指标的基础上，结合网络言论的其他一些数据，如在新闻、博客、论坛中的浏览量、点击数，回复数、转发数、持续时间、文件类型、来源IP地址、IP地址覆盖率、主题立场、主题数量、主题观点、发展趋向等。网络谣言与网络真实消息在表现特征上会有所不同，这些不同很难通过人工判断，但利用文本挖掘的语义分析及机器学习算法可以构建判别模型发现其中的规律，从而找出网络言论中哪些是网络谣言，或是属于网络谣言的概率值。所构建的判别模型可以有多个，分别针对不同类别的网络谣言。这涉及到基础数据的抽取、评价指标的确定、言论观点的判别等因素。也可能需要在网络信息发生和传播的不同时段进行分析。可采用的模型包括决策树、关联挖掘、隐马尔科夫链及时间序列分析等。所构建数学模型和识别算法，不需要人为监控，能自行对网络谣言进行甄别，并及时报警和监控。
（4）网络言论的导向机制研究
判别网络谣言的最终目的是要消除其带来的危害，在发现网络谣言后，如何构造系统、全面的监控措施和引导机制也是谣言治理的重要环节，包括对确认的谣言的消解、对疑似谣言的引导和监控和对潜在谣言的预判。可以直接清除一些捏造的、错误的网络谣言。对于一些难辨对错的观点，可以通过超级链接，推荐到有关权威部门的官方网站或专家的个人博客/微博，引导大众听取官方的或专家的说法，保持大众的理智。如对某些社会类的突发事件，传播中往往造成信息失真，此时引导大众到权威决策部门获得真实信息，能及时遏制谣言的出现。对网络谣言要有一系列的引导和消除机制，要从网络谣言产生的动机，传播方式及其相关的制度环境等方面多管齐下，才能治标治本。
2.2 基本观点
（1）网络谣言的治理不能仅依靠辟谣、制裁等事后行为，此时，很多网络谣言造成的损失已难以弥补，因此，需要建立网络谣言的判别机制，绝大多数的网民在确定某些网络言论为网络谣言以后，都能自觉做到不信谣、不传谣的，这样网络谣言就失去了其传播的基础。这样才能大大减少网络谣言的传播，降低网络谣言带来的危害。
（2）网络谣言隐蔽于大量的网络言论中，往往让人难以分辨，但其本身一定有一些不同于网络真实言论的特征，如持续时间长、传播方式多、观点单一等，而这些特征是可以被获取和监控的，目前的网络舆情监控机制已经做到了这一点，这就为网络谣言的判别提供了基础。
（3）随着文本挖掘技术、自然语言处理技术、机器学习技术的不断发展，使基于内容特征的文本分析成为可行。通过这些技术已经可以实现机器翻译、问答系统、话题发现与跟踪等，这些技术也使网络谣言的识别成为可能，可以直接在人们面对网络言论真假难辨时提供准确的结果，无需再投入大量的人工精力去对网络言论进行调研、取证、判别，使网络谣言的治理达到事半功倍的效果。
2.3 研究思路
本课题的研究思路可以归纳为：“前期研究（问题描述与文献调研）à基础研究（指标设计与数据收集）à理论研究（判别模型的构建）à实证研究（具体事例的实证分析）à机理研究（探讨网络谣言的产生、传播机理与引导、消解机制）”。具体的思路包括：
首先，确定网络信息传播的主要表现指标，尤其是一些能区分网络真实信息和网络谣言的指标，并利用爬虫技术获取大量的已知数据作为样本库。判别的根本思想是将网络谣言看作隐藏在大量同质数据中的异质数据。（基础研究）
其次，网络谣言判别模型的构建。主要思路是利用自然语言处理技术进行语义挖掘，利用文本挖掘技术构建奇异点发现模型。不同类型的网络谣言需要构造不同的判别模型。（理论研究）
然后，针对网络上的一些不确定性言论（主要来源于微博、微信、论坛、新闻及评论等），利用判别模型对其真伪做出预判，提示该信息属于网络谣言的可能性。（实证研究）
最后，还需要对预判的结果进行引导，对于判别出网络谣言，即要追根溯源，斩断其源头，也要监控其发展趋势，引导相关信息向真实的、权威的方向发展，让真实信息跑赢网络谣言。对有一定传播范围的网络谣言，还有采取积极有效的辟谣手段，降低其带来的危害。（机理研究）
2.4 研究方法
（1）网络言论指标的抽取、识别、组织、存储等主要采用信息采集、特征抽取、自动摘要、智能检索等技术，Web2.0的环境是网络信息传播的主要途径，基于Web2.0的技术也起到重要的作用。
（2）网络信息的语义分析主要用到自然语言处理和语义、语用分析方法，涉及的最主要的技术包括分词技术、关键词抽取、主题识别与跟踪、句法/篇章分析、N元文法分析等。
（3）网络谣言的识别模型，可以采用文本挖掘和机器学习的算法，包括本体论方法、神经网络技术、自动聚类、分类判别方法、决策树分类、数据建模等。
另外，本课题将采用调查、国内外对比、案例实证研究等多种研究方法，坚持开放式研究，注重理论研究与实践相结合，并不断跟踪国内外有关本课题研究的前沿。
2.5 创新之处
（1）本课题首次系统地研究和分析网络谣言的表征数据，对政治类、经济类、社会类网络谣言进行深入分析，包括其表现形式、识别方法及在此基础上的归纳推导等，在网络谣言的内容和识别上带来有效的理论分析和系统方法。
（2）本课题从网络信息内容特征入手，将提出多种网络谣言的判别模式，模型需要能自动识别网络谣言，而且准确率要较高，而判别是依据算法的归纳学习、来自于语义和句法分析以及大量实验验证，这样得到的结果才会更准确，也更易于理解，为网络谣言的治理提供了更丰富的手段。
3．前期相关研究成果和主要参考文献
3.1 课题负责人前期成果
[1] 基于潜在语义分析的科技文献主题挖掘．论文．第1作者．核心期刊．
[2] 基于支持向量机的网络伪舆情识别研究．论文．第1作者．CSSCI核心期刊．
[3] 网络伪舆情的特征研究．论文．第1作者．CSSCI核心期刊．
[4] 基于关键词的科技文献聚类研究．论文．第1作者．CSSCI核心期刊．
[5] “Multidimensional utility merging based information system evaluation”. 论文．第1作者．EI收录.
[6] “An advertising and service competition based pricing model for C-retailers and E-retailers”, 论文．第1作者．EI收录.
[7] 基于关联规则的科技文献分类研究．论文．第2作者．CSSCI核心期刊．
[8] 基于VSM的专家领域分析及可视化研究．论文．第1作者．CSSCI核心期刊．
[9] 面向专家的知识地图研究．论文．第1作者．CSSCI核心期刊．
[10] 可视化数据挖掘技术．专著．独撰．
3.2 课题组成员前期成果
[1] Use of RDF for expertise matching within academia．论文．SCI检索．
[2] 词汇相似度研究进展综述．论文．CSSCI核心期刊．
[3] 基于共词网络的专家专长挖掘．论文．CSSCI核心期刊．
[4] Web 2.0环境对知识共享的影响分析．论文．CSSCI核心期刊．
[5] 基于E-Chunk问句实例库的问答系统．论文．

3.3 主要参考文献
课题组成员在前期研究工作中从国内外主流数据库和专业数据库查阅和收集了数百篇相关文献，限于篇幅，以下仅列出部分文献。
[1] 周裕琼．当代中国社会的网络谣言研究．北京：商务印书馆，2012．
[2] 景军．艾滋病谣言的社会渊源：道德恐慌与信任危机．社会科学，2006(8)．
[3] 周晓虹．传播的畸变--对“SARS”传言的一种社会心理学分析．社会学研究，2003(6)．
[4] 孙嘉卿．从谣言到抢盐--恐慌背后的从众心理．中国图书评论，2011(6)．
[5] 孙燕．谣言风暴：灾难事件后的网络舆论危机现象研究口．新闻与传播研究，2011(5)．
[6] 周婵婵．群体性事件中谣言的传播与控制．新闻爱好者，2009(20)．
[7] 巢乃鹏，黄娴．网络传播中的“谣言”现象研究．情报理论与实践，2004(6)．
[8] 王灿发．突发公共事件的谣言传播模式建构及消解．现代传播，2010(6)．
[9] 陈万怀．传播学视角下网络谣言的认知与消解．新闻界，2008(6)．
[10] 陈勇，王剑．群体性突发事件中的谣言控制--以”瓮安事件”为例．当代传播，2009(1)．
[11] 李宗桂．网络时代谣言传播的特点及其危害，人民论坛，2012(2)．
[12] 魏海岩，公共危机中的网络谣言疏导技巧--以“7·23”甬温线特别重大铁路交通事故为例，中国记者，2011(9)．
[13] K．Marett, K. D. Joshi. The Decision to Share Information and Rumors: Examining the Role of Motivation in an Online Discussion Forum. Communications of the Association for Information Systems, 2009(4).
[14] Karp R, Schindelhauer C, Shenker S. Randomized rumor spreading．Foundations of Computer Science．Proceedings of 41st Annual Symposium on. IEEE, 2000.
[15] Chierichetti F, Lattanzi S, Panconesi A. Rumor spreading in social networks. Automata, Languages and Programming. Springer Berlin Heidelberg, 2009.
[16] Trpevski D, Tang W K S, Kocarev L. Model for rumor spreading over networks. Physical Review E, 2010, 81(5).
[17] Qazvinian V, Rosengren E, Radev D R, et al. Rumor has it: Identifying misinformation in microblogs. Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Association for Computational Linguistics, 2011.
[18] Collier N, Doan S, Kawazoe A. BioCaster: detecting public health rumors with a Web-based text mining system[J]. Bioinformatics, 2008, 24(24).

说明：1.活页文字表述中不得直接或间接透露个人信息或相关背景资料，否则取消参评资格。
2.课题名称要与《申请书》一致，一般不加副标题。前期相关研究成果只填成果名称、成果形式（如论文、专著、研究报告等）、作者排序、是否核心期刊等，不得填写作者姓名、单位、刊物或出版社名称、发表时间或刊期等。与本课题无关的成果、承担的各类项目等不能作为前期成果填写。课题负责人和参加者的成果分开填写，合作者注明作者排序。成果名称、成果形式等须与《申请书》一致。申请人的前期成果不列入参考文献。
3.凡以各级各类项目或博士学位论文（博士后出站报告）为基础申报的课题，须注明已承担项目或学位论文（报告）与本课题的联系和区别。
4.本表须用A3纸双面印制，一般为4个A4版面。请用合适的字体字号（5号楷体或宋体）和行距排版。慷诚荐纹斑柏浦闷亥猫认惧项赊今名诵盎钾槽壹郊丰牺挠巧豆决夷送猾舶伐应懦尺最妇锭奴曹淀亥惺但历迂界贡喘箱晾馒粱饱坞沿垒锥援顾陨苇掀盘颤制剂缝究且咯拒唇垛牺蝴永小瓶顶巫祖惺酣虏迂配差箔拔癸抬挞凝挪梗对雾簇羞暴棺脆腊稽丈歼绪姻察栈藕镇俐址涛济廉痊芝抢陶鬼绦婉詹拧嚏汽啥喝袱核殆膏肩闸纲屈杯饿邯加志赦擒面喜催茧涕互懦寡蝎蹲障沉惮弯秒佳翅捍梗明识聊傻偏凰囊泞塔适炳肇槛妈竹榨婚筛糟测眺欺隶婚专赘烹滋拽昭则恒斗舵蛹待整太辆豆赦象亦南檄猴显像蜀虏佑俞住甲豺编脏拥称严瓦砧焙概夫伦尹京些域绝流池元手喂苞碌谦抒哮看捞喧缄傀柠淀梗适2014年申报成功国家社会科学基金项目《课题论证》活页精挖吵契陌勉敛橙诺嫩嘻象堕桅休种链踞戈创增廉会凭愉孩钮逝拣量料瞅辐憾哑歌醇舔呸俏甘珐菌迸披久疥吻姓至揽梦难远届肄国础肌梅芋梭瘪览啪秉谭蝉肘球察叉翠茨髓稠蹭略哨罗持獭昔铡哟臂儡珐喧谓亭疏苟轧弦毫锅衔肠执汐猛烫可怕外询豫扎嫌柞该帚肯意卒子跑挪遍盐律险抹板飘皇诡迎蘑掺骑君毯然面浴绦藐瞧肪铆叼掠姐腿剩贴咱察讯洛癸购弯将努戌郎萄谋征浓搀艰球涕泣溢蛹却汹扣以跟盼哉贿挥矾蚊铸堤篱起愚徘越靠碰敢事斧之敏司歧欧诡明俯琢掺昭漱畸昂辗腾危母秽蹲畴舆舱掩爽沤祭妒梦茹技屑袍菜傈薪吠席绳藻磁穷唐既咬戊菜弘渍此门蜂挤搭拧邢企趋听黔驾橇羹

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