11、社交媒体辟谣信息评论者特征分析

社交媒体辟谣信息评论者特征分析

1. 引言

互联网凭借传播速度快、范围广且安全防护薄弱等特点，成为了谣言传播的主要渠道。错误、夸张或歪曲的信息能轻易在社交媒体如 Twitter、Facebook 或新浪微博上广泛传播。谣言不仅会干扰公众的正常思维，还会影响社会的安全与稳定。当人们接收到一条“新闻”时，可能会有以下几种反应：
- 同时转发并评论，或仅转发（传播者）；
- 拒绝该信息并传播相应的辟谣消息（辟谣者）；
- 仅对其进行评论（评论者）；
- 忽视该信息（浏览者）。

社交媒体上关于辟谣的评论能够反映人们辟谣的情感倾向。积极的评论会促进辟谣信息的正向传播，而消极的评论则会阻碍辟谣信息的传播。因此，本文聚焦于辟谣微博评论者的特征，旨在完成以下两项任务：
- 分析和比较不同类别微博评论者的特征，确定目标群体，并提供个性化推荐服务，以减少谣言传播带来的危害；
- 探究影响微博用户正负情感倾向的因素，采取措施调整辟谣微博评论者的情感倾向，降低谣言的影响。

2. 文献综述

许多研究人员主要通过考虑不同的网络结构来研究谣言传播模型。不过，过去的研究在辟谣研究中较少关注人的影响，尤其是对相信谣言群体的描述。

情感分析是自然语言处理领域的重要研究方向，其目的是挖掘文本中要表达的情感观点，并根据情感倾向对文本进行分类。情感分析方法主要分为两类：基于情感词典的方法和基于机器学习算法的方法。基于情感词典的方法属于传统的情感分析方法，其处理过程如下：
1. 对文本进行分词预处理，去除停用词；
2. 使用预先构建的情感词典与文本进行字符串匹配，从而提取文本要表达的正负信息。