影響群體智慧抑制社會(huì)化媒體謠言傳播的因素研究*

占 欣 夏志杰 羅夢(mèng)瑩 何 音

（上海工程技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院 上海 201620）

1 引言

社會(huì)化媒體的影響力日益凸顯，是目前社會(huì)化媒體用戶進(jìn)行信息傳播和資源共享的重要平臺(tái)，但是伴隨而來(lái)的問(wèn)題也很明顯，社會(huì)化媒體因其移動(dòng)性和便捷性使得用戶可以隨時(shí)隨地傳播信息，迅速且高效的信息傳播特點(diǎn)也為謠言的產(chǎn)生和傳播提供了條件[1]，由于謠言具有傳播速率快、影響領(lǐng)域廣等特點(diǎn)，如果沒(méi)有完善的機(jī)制來(lái)及時(shí)有效地抑制謠言的傳播，謠言的危害性將會(huì)越來(lái)越大。

目前應(yīng)對(duì)社會(huì)化媒體謠言傳播的方法大多是依靠政府和媒體的力量來(lái)實(shí)現(xiàn)，但在實(shí)踐中都存在辟謠成本高、可操作性和及時(shí)性不強(qiáng)、實(shí)際效果有限等問(wèn)題[2]。因此有研究開始討論如何利用群體智慧（Collective Intelligence）來(lái)應(yīng)對(duì)社會(huì)化媒體謠言的傳播[3]，一般認(rèn)為群體智慧是由用戶通過(guò)自身的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，以及用戶間的協(xié)作共享或競(jìng)爭(zhēng)等機(jī)制，產(chǎn)生的優(yōu)于任何個(gè)體的智慧[4]。有研究從群體批判力、眾包等角度分析群體智慧對(duì)謠言傳播的影響，認(rèn)為群體智慧可以影響群體成員相互之間的謠言傳播行為[5]；社會(huì)化媒體上大量的用戶生成內(nèi)容可以快速地減少謠言的負(fù)面效應(yīng)[6]，同時(shí)社會(huì)化媒體的特殊功能也使得利用群體智慧應(yīng)對(duì)謠言傳播更加及時(shí)有效。相關(guān)研究已經(jīng)從不同方面表明群體智慧可以抑制謠言的傳播[7-9]。

但目前關(guān)于群體智慧抑制社會(huì)化媒體謠言傳播的相關(guān)研究大多是定性或個(gè)案研究[10]，如何有效地利用群體智慧來(lái)應(yīng)對(duì)謠言傳播未能得到詳細(xì)描述。鑒于此，文章通過(guò)構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，從群體智慧的視角來(lái)探究社會(huì)化媒體謠言傳播的影響因素及其因果關(guān)系，模擬仿真謠言演化過(guò)程，以幫助更好地理解群體智慧抑制謠言傳播的作用機(jī)理，進(jìn)而針對(duì)性地提出對(duì)策建議，為政府等相關(guān)部門處理社會(huì)化媒體謠言傳播問(wèn)題提供參考。

2 社會(huì)化媒體謠言傳播的因果分析

社會(huì)化媒體謠言傳播是一個(gè)復(fù)雜非線性的動(dòng)態(tài)過(guò)程，謠言傳播過(guò)程中，用戶、媒體、政府等各因素相互作用和相互影響，共同構(gòu)建了一個(gè)社會(huì)化媒體謠言傳播系統(tǒng)。文章從群體智慧的視角探索影響謠言傳播的因素，構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行研究。

2.1 謠言傳播影響因素分析

社會(huì)化媒體謠言傳播過(guò)程中，用戶持續(xù)不斷受到各種外界因素的影響，其應(yīng)對(duì)謠言問(wèn)題的行為也截然不同。有些用戶會(huì)理性判斷謠言信息并且會(huì)在評(píng)估信息的可信度后再?zèng)Q定是否傳播信息[11]；另外一些用戶傳播謠言是為了尋求事實(shí)的真相，通過(guò)質(zhì)疑、反駁或舉證謠言的行為使得謠言及時(shí)被遏制[12]，個(gè)體的力量得到凝聚，群體智慧得到發(fā)揮。這些用戶行為對(duì)謠言傳播產(chǎn)生了巨大的影響，媒體、政府等也會(huì)影響謠言傳播，基于此，文章將謠言傳播的影響因素總結(jié)歸納為：討論熱度、報(bào)道熱度以及群體智慧作用效果。

討論熱度指用戶參與話題的討論程度，包括發(fā)布謠言的數(shù)量，傳播謠言信息的頻率，但是不包括帶有質(zhì)疑、反駁或舉證謠言的傳播行為。

報(bào)道熱度指媒體和政府的參與程度，包括目擊媒體和政府對(duì)事件的報(bào)道數(shù)量以及社會(huì)化媒體上謠言信息的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量。目擊媒體是一種媒體現(xiàn)象：作為目擊者的普通人通過(guò)拍照記錄下一些真實(shí)的具有新聞價(jià)值的畫面瞬間，并在社會(huì)化媒體上發(fā)布和傳播，一些專業(yè)媒體采用這些圖片或視頻進(jìn)行新聞報(bào)道[13-14]，以及時(shí)辟謠。

群體智慧作用效果指社會(huì)化媒體謠言傳播過(guò)程中，部分用戶行為抑制謠言傳播的作用，如用戶不是隨意地傳播謠言，而是加以反駁、舉證或糾正后才傳播，這些行為在一定程度上激發(fā)了群體智慧的形成?；诖罅课墨I(xiàn)研究，文章歸納出幾個(gè)影響群體智慧作用效果的因素：群體極化、用戶理性、用戶規(guī)模、用戶多樣性及用戶獨(dú)立性。

（1）群體極化：群體是一個(gè)錯(cuò)綜復(fù)雜的系統(tǒng)，而群體表現(xiàn)出來(lái)的智慧受很多因素影響。李可[15]認(rèn)為由于事件模糊度較高，用戶往往會(huì)在短時(shí)間內(nèi)對(duì)完全不了解的事件或信息采取立即接受或者完全排斥的極端做法，這種行為會(huì)導(dǎo)致群體極化。Myers[16]等認(rèn)為包含道德傾向的信息較為敏感，而這種敏感性會(huì)直接影響到用戶的是非判斷。用戶交互強(qiáng)度和意見(jiàn)領(lǐng)袖會(huì)影響用戶之間的決策，引領(lǐng)用戶的思維走向，導(dǎo)致群體極化[17]。Cass Sunstein[18]指出群體極化會(huì)引導(dǎo)群體背離最佳決策，群體智慧的質(zhì)量大大減弱。

（2）用戶理性：Kai Wang[19]等通過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn)具有批判性思維的群體做出的決策更加理性和正確，用戶的知識(shí)水平不同，其理性程度也不同，用戶理性在一定程度上可以激發(fā)群體智慧。

（3）用戶規(guī)模：Stenfan Krause[20]和Brent Gallupe[21]等通過(guò)研究表明：用戶規(guī)模越大，用戶決策質(zhì)量越高；而Manners[22]通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明群體規(guī)模和群體決策質(zhì)量之間呈拋物線式的曲線關(guān)系，因此要強(qiáng)化群體智慧的效能，必須合理控制群體規(guī)模。

（4）用戶多樣性及用戶獨(dú)立性：Scott Page[23]認(rèn)為觀點(diǎn)多樣化的群體擁有更高的智慧，更善于解決問(wèn)題。Everett Stiles[24]等發(fā)現(xiàn)，思想獨(dú)立和觀點(diǎn)各異的用戶集體創(chuàng)作的過(guò)程就是群體智慧實(shí)現(xiàn)的過(guò)程。

2.2 社會(huì)化媒體謠言傳播因果回路圖

綜合以上分析，當(dāng)謠言演化到一定熱度時(shí)，事件模糊性增強(qiáng)導(dǎo)致群體極化，此時(shí)會(huì)有意見(jiàn)領(lǐng)袖引導(dǎo)輿論走向，加劇群體極化，抑制了群體智慧的形成。部分用戶由于自身的知識(shí)背景等因素，會(huì)影響其用批判的眼光看待問(wèn)題并且不會(huì)被環(huán)境和他人的觀點(diǎn)所影響，這部分用戶所發(fā)表觀點(diǎn)的理性程度比較高，可抑制謠言的傳播。與此同時(shí)，事件關(guān)注度上升，目擊者上傳照片的積極性越高，此時(shí)專業(yè)媒體就會(huì)快速收集和整理平臺(tái)上的真實(shí)信息素材，核實(shí)信息的正確性并且及時(shí)報(bào)道事件的真實(shí)信息以及辟謠虛假信息，謠言熱度逐漸下降，形成因果循環(huán)。

通過(guò)對(duì)謠言傳播過(guò)程各影響因素的因果關(guān)系分析，可知謠言傳播過(guò)程是一個(gè)動(dòng)態(tài)復(fù)雜的系統(tǒng)，因此，文章利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法構(gòu)建了謠言傳播的因果回路圖，如圖1所示。

圖1 社會(huì)化媒體謠言傳播系統(tǒng)因果回路圖

3 社會(huì)化媒體謠言熱度系統(tǒng)流圖分析

3.1 系統(tǒng)流圖構(gòu)建

系統(tǒng)流圖是指在因果回路圖基礎(chǔ)上對(duì)謠言傳播系統(tǒng)更加詳細(xì)具體的刻畫和描述，體現(xiàn)了各變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系和量的積累過(guò)程。在該系統(tǒng)流圖中，存量是謠言熱度，用來(lái)表示社會(huì)化媒體謠言的傳播狀態(tài)，將討論熱度、報(bào)道熱度、群體智慧作用效果這三個(gè)影響因素作為流率變量，共同影響謠言熱度，最終確定社會(huì)化媒體謠言傳播的系統(tǒng)流圖如圖2所示。

3.2 主要變量方程式及說(shuō)明

構(gòu)建系統(tǒng)流圖后，確定變量間的方程關(guān)系，然后對(duì)謠言傳播系統(tǒng)進(jìn)行模擬仿真。通過(guò)專家打分法以及層次分析法獲得變量方程式中的權(quán)重，以下是一些主要變量的方程式及說(shuō)明。

圖2 社會(huì)化媒體謠言傳播系統(tǒng)流圖

（1）討論熱度=事件敏感度*轉(zhuǎn)發(fā)意愿*話題討論頻率

說(shuō)明：謠言隨著用戶的傳播，影響力越來(lái)越大，且事件越敏感，用戶傳播行為越強(qiáng)烈，但隨著時(shí)間的遞延，討論熱度逐漸變?nèi)酢?/p>

（2）報(bào)道熱度=（專業(yè)媒體參與度+政府參與度）/社會(huì)化媒體參與度

說(shuō)明：專業(yè)媒體參與度越大，抑制謠言傳播的作用就越大；社會(huì)化媒體參與度越大，謠言熱度越大。

（3）群體智慧作用效果=用戶決策效果*用戶理性*用戶規(guī)模/群體極化

說(shuō)明：群體極化程度越大表明用戶的輿論導(dǎo)向越一致，群體智慧的作用效果大大減弱。

（4）政府參與度= DELAY1I（政府關(guān)注度*工作質(zhì)量,2,0）

說(shuō)明：由于政府從事件發(fā)生到干預(yù)措施落實(shí)需要一定的時(shí)間，故政府的作用存在一定的延遲。謠言熱度初始值為0。

（5）謠言熱度=INTEG（A*討論熱度-B*報(bào)道熱度-C* 群體智慧作用效果，0）

說(shuō)明：討論熱度、報(bào)道熱度、群體智慧作用效果共同影響謠言熱度，假設(shè)各因素權(quán)重分別為A、B、C，且權(quán)重之和為1，其取值通過(guò)專家打分法獲得，通過(guò)不斷調(diào)試模型最終確定各權(quán)重的取值，謠言熱度初始值設(shè)為0。

3.3 模型參數(shù)權(quán)重估計(jì)

（1）常量參數(shù)

2016年11月25日，深圳媒體人羅爾在網(wǎng)上發(fā)布文章《羅一笑，你給我站住》，目的是通過(guò)“賣文”的方式為患病的女兒募集醫(yī)藥費(fèi)，經(jīng)核實(shí)孩子生病是真，但“賣文”籌錢事件為網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷。

模型中，好奇心理、事件模糊度、事件敏感度、事件來(lái)源官方性、用戶交互強(qiáng)度、意見(jiàn)領(lǐng)袖作用、用戶批判力、用戶規(guī)模、用戶多樣性、用戶獨(dú)立性、目擊媒體影響力、知識(shí)水平、事件關(guān)注度、平臺(tái)吸引力、實(shí)名認(rèn)證完善度、政府反應(yīng)速度指標(biāo)包含了用戶主觀反應(yīng)或者心理因素，因此以該輿情事件為例，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的形式，由社會(huì)化媒體用戶填寫問(wèn)卷來(lái)獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。假設(shè)這些指標(biāo)為常量，取值范圍為0 —100，用戶反饋值越大，表示變量作用越強(qiáng)。回收問(wèn)卷并得到每個(gè)常量的平均值為：56.2，39.2，50.2，66.3，40.6，42.5，41.2，77.4，67.2，64.3，46.2，43.2，36.1，77.1，32.2，60.3。

（2）表函數(shù)

用戶、社會(huì)化媒體和政府分別通過(guò)話題討論頻率、社會(huì)化媒體轉(zhuǎn)發(fā)頻率和政府報(bào)道頻率表示對(duì)謠言事件的參與度。文章以“羅一笑”事件為例，分別選取天涯論壇、微信、新浪微博、人民網(wǎng)以及政府官方網(wǎng)站作為數(shù)據(jù)的來(lái)源，用表函數(shù)分別表示各個(gè)主體對(duì)事件的報(bào)道數(shù)量或討論傳播量，以此表示其頻率。

社會(huì)化媒體轉(zhuǎn)發(fā)頻率

=WITHLOOKUP(Time, ([(0,0)-(15,150)], (0,148),(1,78), (2,56), (3,45), (4,39), (5,27), (6,16), (7,15), (8,17),(9,14), (10,12), (11,9), (12,5), (13,4), (14,3), (15,1)))

話題討論頻率

=WITHLOOKUP(Time, ([(0,0)-(15,2000)], (0,238),(1,2000), (2,1695), (3,890), (4,679), (5,589), (6,210), (7,180),(8,101), (9,80), (10,76), (11,68), (12,45), (13,36), (14,26),(15,9)))

政府報(bào)道頻率

=WITHLOOKUP(Time, ([(0,0)-(15,80)], (0,78), (1,70),(2,65), (3,59), (4,55), (5,52), (6,49), (7,42), (8,38), (9,28),(10,16), (11,13), (12,9), (13,8), (14,6), (15,3)))

4 仿真結(jié)果及分析

4.1 初始狀態(tài)分析

根據(jù)上述模型中的常量值和變量表達(dá)式，運(yùn)用Vensim PLE軟件進(jìn)行建模和仿真，最終確定圖3為模型初始狀態(tài)的仿真結(jié)果，此時(shí)a=0.23，b=0.27，c=0.31，d=0.19，結(jié)果基本符合事件真實(shí)情況。以“羅一笑”事件，相關(guān)平臺(tái)或網(wǎng)站為數(shù)據(jù)來(lái)源的自然狀態(tài)為該模型的初始狀態(tài)。由圖可知，事件在短時(shí)間內(nèi)便可達(dá)到謠言熱度的最高點(diǎn)，說(shuō)明該事件影響力比較大，由模型仿真的初始狀態(tài)圖可知，謠言傳播可劃分為三個(gè)階段，0—1天表示社會(huì)化媒體謠言傳播無(wú)限制，熱度依照直線式上升；1—2天由于謠言的不斷轉(zhuǎn)發(fā)，熱度繼續(xù)上升，但是用戶的好奇心理逐漸減弱，群體智慧和目擊媒體的影響力逐漸顯現(xiàn)，較之前的上升速度有所下降；然后政府開始全面實(shí)施辟謠措施，2天以后，熱度開始逐漸減退。

圖3 謠言傳播的初始狀態(tài)

已有研究通過(guò)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模和仿真，表明討論熱度、報(bào)道熱度對(duì)社會(huì)化媒體謠言熱度的影響[25]，故文章不再贅述這兩個(gè)因素對(duì)謠言傳播的作用。在謠言傳播初始狀態(tài)的基礎(chǔ)上，文章主要分析了群體智慧抑制謠言傳播效果的因素。鑒于此，文章對(duì)群體智慧的影響因素（群體極化、用戶理性、用戶規(guī)模、用戶多樣性和用戶獨(dú)立性）進(jìn)行分析，探究相關(guān)因素的變化對(duì)謠言熱度的影響。

4.2 群體智慧作用效果分析

圖4 群體極化對(duì)謠言傳播的影響

在模型的初始狀態(tài)下，分別提高事件敏感度、事件模糊度、用戶交互強(qiáng)度以及意見(jiàn)領(lǐng)袖作用的取值，分析群體極化對(duì)謠言熱度的影響。由圖4可知，相對(duì)于初始狀態(tài)，事件敏感度、事件模糊度、用戶交互強(qiáng)度和意見(jiàn)領(lǐng)袖作用分別提高30%，謠言熱度均上升，并且事件敏感度對(duì)謠言熱度的影響最大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他因素的影響。本文中的“羅一笑”事件涉及到比較敏感的話題，因此在這種情況下，用戶往往會(huì)不假思索伸出援手并且呼吁身邊人的幫助，從而造成事件迅速且廣泛傳播。事件模糊度的影響次之，用戶在不了解事件的真實(shí)情況下極容易傳播謠言，導(dǎo)致謠言迅速擴(kuò)散。意見(jiàn)領(lǐng)袖的觀點(diǎn)是大多數(shù)用戶的風(fēng)向標(biāo)，影響用戶的從眾心理，從圖中可以看出意見(jiàn)領(lǐng)袖作用對(duì)謠言熱度的影響較大。用戶交互強(qiáng)度會(huì)影響用戶的觀點(diǎn)和想法，導(dǎo)致群體極化，由圖4可知用戶交互強(qiáng)度對(duì)謠言熱度的影響較小。因此，群體極化會(huì)減弱群體智慧抑制謠言傳播的效果并且會(huì)起到增強(qiáng)謠言熱度的作用。

圖5 用戶理性對(duì)謠言傳播的影響

在模型的初始狀態(tài)下，分別改變用戶批判力和知識(shí)水平的取值，分析用戶理性對(duì)謠言熱度的影響。由圖5可知，相對(duì)于初始狀態(tài)，用戶批判力和知識(shí)水平提高30%，謠言熱度均下降；當(dāng)用戶批判力降低30%時(shí)，謠言熱度上升，且幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于下降幅度，因此用戶批判力的影響力較大。用戶的批判性思維可以促使其質(zhì)疑信息的可信度，并且加以反駁或舉證，做出最佳決策，從而有效降低謠言熱度。因此，用戶理性的提高可以加強(qiáng)群體智慧抑制謠言傳播的效果。

圖6 用戶規(guī)模對(duì)謠言傳播的影響

圖7 用戶多樣性和用戶獨(dú)立性對(duì)謠言傳播的影響

在模型的初始狀態(tài)下，分別改變用戶規(guī)模、用戶多樣性和用戶獨(dú)立性的取值，分析其對(duì)謠言熱度的影響。由圖6、7可知，相對(duì)于初始狀態(tài)，用戶獨(dú)立性和用戶多樣性增減30%，謠言熱度均下降或上升且幅度相差不大；用戶規(guī)模增減30%時(shí)，謠言熱度變化幅度最大；當(dāng)用戶規(guī)模下降30%時(shí)，謠言熱度迅速上升且幅度大于下降幅度。因此，當(dāng)用戶規(guī)模較小時(shí)，群體智慧很難被激發(fā)，導(dǎo)致用戶決策不佳，謠言迅速擴(kuò)散；而用戶規(guī)模越大，抑制謠言傳播的效果越強(qiáng)；而用戶獨(dú)立性和用戶多樣性可以使用戶的觀點(diǎn)多樣且獨(dú)立，促進(jìn)群體智慧的形成，從而更好地降低謠言熱度。因此，用戶規(guī)模、用戶獨(dú)立性以及用戶多樣性的提高均可以加強(qiáng)群體智慧抑制謠言傳播的效果。

5 結(jié)果及建議

根據(jù)建模和仿真結(jié)果，群體極化會(huì)大大減弱群體智慧抑制謠言傳播的效果并且增強(qiáng)社會(huì)化媒體謠言的熱度；而用戶理性、用戶規(guī)模、用戶多樣性及用戶獨(dú)立性均會(huì)加強(qiáng)群體智慧抑制謠言傳播的效果。根據(jù)以上結(jié)論，提出以下建議：

文章表明事件敏感度和事件模糊度是導(dǎo)致群體極化的主要原因，因此監(jiān)管機(jī)構(gòu)必須建立公開透明、及時(shí)高效的謠言事件發(fā)布制度。用戶行為會(huì)導(dǎo)致群體極化現(xiàn)象，政府及相關(guān)部門要采取有效措施引導(dǎo)用戶極端負(fù)面情緒和行為，比如在官方網(wǎng)站、論壇和各大媒體平臺(tái)發(fā)表介紹突發(fā)事件現(xiàn)狀的新聞或者帖子，使用戶全面了解事件的真相。意見(jiàn)領(lǐng)袖作用有時(shí)候也會(huì)導(dǎo)致群體極化，因此，可借助意見(jiàn)領(lǐng)袖的正面力量，在有影響力的網(wǎng)站或論壇上多提出一些建設(shè)性意見(jiàn)，強(qiáng)化正面言論。

文章發(fā)現(xiàn)用戶理性的提高可以有效降低謠言熱度，尤其是用戶的批判力。一方面，平臺(tái)中大量用戶的觀點(diǎn)和思維經(jīng)過(guò)沖擊和碰撞不斷升值和釋放，借助部分用戶的批判能力反駁、舉證或糾正謠言。因此，可建立相應(yīng)的激勵(lì)措施，鼓勵(lì)用戶參與謠言的質(zhì)疑、反駁或舉證，及時(shí)有效辟謠。針對(duì)新浪微博等社會(huì)化媒體，平臺(tái)可采用積分制，即用戶參與一次反駁或舉證便可得到積分鼓勵(lì)，積分越多表明用戶信譽(yù)越高，并且可獲得平臺(tái)其他的獎(jiǎng)勵(lì)，物質(zhì)和精神的雙層激勵(lì)可使更多的用戶參與行動(dòng)。另一方面，官方社會(huì)化媒體平臺(tái)可在新浪微博或微信公眾號(hào)上定期發(fā)布一些如何鑒別謠言的方法。如：從傳播者或發(fā)布人身份判斷；從謠言內(nèi)容本身判斷；借助百度識(shí)圖或谷歌搜圖判斷圖片內(nèi)容的真假等。通過(guò)科普相關(guān)識(shí)別謠言的方法，用戶識(shí)別真假信息的能力逐漸得到提高，從而減少謠言的傳播。

文章發(fā)現(xiàn)用戶規(guī)模、用戶多樣性以及獨(dú)立性的提高可以降低謠言熱度，而社會(huì)化媒體用戶的異質(zhì)化程度較低，因此必須鼓勵(lì)和積極開發(fā)各種交流平臺(tái)，讓用戶能借助大量不同的平臺(tái)充分表達(dá)自己的觀點(diǎn)和思想。用戶多樣性和獨(dú)立性可以保證觀點(diǎn)多樣且不受他人影響，從而激發(fā)出群體智慧。開發(fā)出可以自由編輯類似維基百科的辟謠平臺(tái)，用戶基于自愿、獎(jiǎng)勵(lì)、信息需求和自我滿足等動(dòng)機(jī)，可以發(fā)布自己了解的相關(guān)真實(shí)信息，也可以編輯他人發(fā)布的內(nèi)容。同時(shí)，平臺(tái)需完善實(shí)名認(rèn)證制度且有權(quán)刪除和編輯用戶的各種言論。相關(guān)獎(jiǎng)勵(lì)措施可由政府出臺(tái)，激勵(lì)更多的用戶發(fā)布事件的相關(guān)真實(shí)信息。

文章表明目擊媒體也可以抑制謠言的傳播，盡管社會(huì)化媒體十分發(fā)達(dá)，人人都可以發(fā)表言論，但專業(yè)媒體所擁有的信息素材和來(lái)源仍然是權(quán)威的。面對(duì)突發(fā)事件，專業(yè)媒體要充分發(fā)揮好專業(yè)優(yōu)勢(shì)，不跟風(fēng)報(bào)道，提高自身的謠言辨別和信息檢索能力。與此同時(shí)，用戶數(shù)量眾多，當(dāng)專業(yè)媒體不能第一時(shí)間趕赴現(xiàn)場(chǎng)時(shí)，媒體和用戶了解真相的核心途徑就來(lái)自于目擊者的圖片和影像，所以必須加強(qiáng)用戶的信息素養(yǎng)，以便用戶在突發(fā)事件情境下可以拍攝和提供可靠的目擊信息。目擊媒體與專業(yè)媒體的新聞生產(chǎn)之間不應(yīng)該相互獨(dú)立，而應(yīng)該是信息互相補(bǔ)充和完善的合作關(guān)系，讓用戶能更加積極主動(dòng)地參與新聞生產(chǎn)，結(jié)合目擊媒體和專業(yè)媒體的作用才可以更好地減少謠言的負(fù)面效應(yīng)。

6 結(jié)語(yǔ)

文章以群體智慧因素為主，試圖從新的研究視角探索社會(huì)化媒體謠言的傳播問(wèn)題。文章借助系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模和仿真對(duì)群體智慧抑制謠言傳播的作用機(jī)理作了較為詳細(xì)的研究，分析了群體極化、用戶理性、用戶規(guī)模、用戶多樣性和用戶獨(dú)立性對(duì)群體智慧抑制謠言傳播效果的影響，針對(duì)如何激發(fā)和充分利用群體智慧的力量來(lái)抑制謠言傳播提出了策略。文章嘗試使用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型和仿真研究群體智慧抑制謠言傳播的效果問(wèn)題，對(duì)目前的定性研究是一個(gè)很好的補(bǔ)充，但是對(duì)群體智慧抑制謠言傳播效果的因素分析不夠全面，這部分的完善將是后續(xù)的研究工作。

（來(lái)稿時(shí)間：2017年9月）