34、老年人对网络健康虚假信息的可信度判断研究

老年人网络健康虚假信息判断研究

老年人对网络健康虚假信息的可信度判断研究

1. 网络健康虚假信息现状

网络健康信息质量参差不齐,普通民众很难区分高质量和低质量的健康信息来源。在许多健康话题中,如癌症、疫苗、吸烟和药物相关问题,虚假信息普遍存在。例如,有研究发现社交媒体上32.5%的癌症相关文章包含虚假信息。

网络健康虚假信息往往具有很强的说服力,能引起信息接收者的关注。它常采用编造叙事、情感诉求、耸人听闻的语言、有偏见的推理和夸大风险等策略,这些内容会干扰人们对信息可信度的判断,因为判断可信度是一个复杂的认知过程,涉及对信息内容和启发式线索的评估。

不同人群对网络健康虚假信息可信度的判断能力差异很大。年龄是影响用户对网络健康信息可信度判断的一个重要因素,老年人比年轻人对可信度线索更不敏感,更容易受到网络健康虚假信息的影响。此外,健康素养也是评估网络健康虚假信息能力的一个重要预测因素。

目前研究存在两个主要差距:一是老年人对网络健康虚假信息判断的潜在心理机制研究不足;二是健康素养与可信度判断之间的关系缺乏足够的统计检验。

2. 理论背景

以往研究虽指出老年人易受网络健康虚假信息影响,但对其背后机制的研究较少。有观点认为老年人因健康问题增多,对健康信息的需求更大,在寻找信息过程中更容易遇到虚假信息,但仅用信息需求来解释老年人判断困难可能不够。

心理距离的概念来自Trope和Liberman的解释水平理论(CLT)。心理距离是“行动者与事件在其心理空间中的主观距离”,可分为社会距离、空间距离、时间距离和假设距离四种相互关联的类型。CLT认为,个体对某一事件的心理距离与其对该事件的信息处理有关,心理距离越近,心理表征越具体,人们越倾向于

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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