大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡謠言精準治理系統(tǒng)框架與實現(xiàn)策略

杜鑫雨，李宗敏，徐舒言

(1.四川大學 商學院，四川 成都 610065；2.香港大學 經(jīng)濟及工商管理學院，香港 999077)

中國目前正處在發(fā)展的重要戰(zhàn)略機遇期，在經(jīng)濟持續(xù)高速增長的同時伴隨著發(fā)展不平衡的現(xiàn)象，容易滋生謠言，給社會帶來極大的危害。辟謠作為謠言治理的主要手段，對安撫民眾情緒、維持社會穩(wěn)定以及防止事件進一步惡化造成嚴重社會危機有重要作用。2013年8月在北京市互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室和首都互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會牽頭下，北京地區(qū)網(wǎng)站聯(lián)合辟謠平臺成立，標志著我國謠言治理工作建設進入全新時代。如今，全國范圍內(nèi)，各行各業(yè)、地方政府發(fā)起的辟謠平臺已經(jīng)非常多。根據(jù)騰訊公司在2020年度陽光媒體人線上大會分享的《抗擊“信息疫情” 踐行社會責任——2020年網(wǎng)絡謠言治理分析報告》[1]可知，2020年僅騰訊較真平臺就生產(chǎn)了4 425則辟謠內(nèi)容，為用戶提供了超過17.2億次辟謠科普，對打造清朗的互聯(lián)網(wǎng)空間和生態(tài)發(fā)揮了一定積極作用。

新媒體時代數(shù)字化、網(wǎng)絡化、即時化、互動化的特征，影響和改變了謠言生成和傳播的模式，謠言也呈現(xiàn)海量化特征，且其傳播速度和影響力都有了很大的飛躍。若在謠言治理過程中不區(qū)分重點對癥下藥，容易陷入大數(shù)據(jù)的汪洋大海，導致治理效率低下。謠言的精準治理使傳統(tǒng)的粗放式管理轉向數(shù)據(jù)驅動的精細化治理和科學化治理，有利于治理資源的最大化利用和治理效果的提高。

筆者在文獻綜述、對謠言精準治理概念辨析以及梳理謠言治理的對象-主體-客體結構的基礎上，構建網(wǎng)絡謠言精準治理的系統(tǒng)框架，并結合大數(shù)據(jù)背景提出網(wǎng)絡謠言精準治理的實現(xiàn)策略。

1 研究現(xiàn)狀和存在的問題

1.1 謠言相關研究現(xiàn)狀

學界對于謠言與辟謠的研究，始于1944年KNAPP[2]對馬薩諸塞州謠言治理的研究。近年來謠言與辟謠逐漸成為熱門研究領域，跨越傳媒學、社會學乃至法學、心理學等領域。

謠言相關文獻梳理結果如表1所示，將謠言的研究分為6類。其中，謠言防控/治理在近年成為了謠言研究中的熱門方向，這一方向的研究主要側重在以下幾個方面：①個案的研究；②從心理學角度，分析不同謠言治理方式的效果；③從新聞傳播學、管理學角度出發(fā)的對謠言傳播現(xiàn)象提出方向性建議；④利用系統(tǒng)動力學建模方法，對謠言熱度展開研究，從而提出治理對策[22]；⑤網(wǎng)絡謠言控制模型，主要有延遲啟動模型、信標模型和鄰里模型[23]。

表1 謠言研究分類

網(wǎng)絡謠言本質上是一種負面輿論，它反映了民眾的負面輿情，因而輿情精準治理與網(wǎng)絡謠言精準治理直接相關。為了實現(xiàn)輿情精準治理，可以從以下幾點入手[24]：①建立輿情預測與預警模型；②以精細化研判為導向實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動決策，利用數(shù)據(jù)挖掘、模式識別等人工智能技術對輿情傳播路徑、觀點傾向性等進行分析從而提高輿情態(tài)勢研判的準確性；③基于人工智能算法輔助進行的個性化和差異化的輿論引導，使輿論引導更有效。這些觀點和方法對于網(wǎng)絡謠言精準治理具有積極的借鑒意義。

1.2 文獻評述

通過系統(tǒng)分析已有關于謠言的研究文獻，該領域仍存在值得進一步深入研究的空間：①現(xiàn)有研究中，謠言的識別和檢測廣泛使用了大數(shù)據(jù)和機器學習方法，但在謠言治理和謠言控制決策支持方面，雖然已有一些研究提出了精準治理、善治或生態(tài)治理的概念，但還停留在概念和定性建議。如何利用好網(wǎng)絡謠言大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)分析技術為實現(xiàn)謠言精準治理、提升謠言治理效果提供決策支持，還值得更具體更深入的探索。②將自然科學和社會科學進行整合的研究較少。謠言治理本身是社會學、傳播學等多學科交叉的研究領域。在社會科學方面，謠言的產(chǎn)生、傳播的社會心理的定性研究已有很深厚的積累；自然科學方面的研究雖起步晚，但近年來在謠言的識別、模擬謠言傳播的過程中進展迅速。目前自然科學和社會科學方面的研究較為獨立。事實上，將謠言參與者的社會心理、情緒、態(tài)度等特征考慮到謠言治理中，有助于對公眾分類，從而設計針對性辟謠策略。③大量研究關注謠言本身,即謠言的識別、傳播、影響因素等，而人類自身才是謠言病毒式傳播的主要因素。從文獻挖掘可見，現(xiàn)有對謠言參與者的研究，主要針對有影響力的個體、敏感或高風險個體等。在公眾層面，尤其是針對謠言參與者的分類和群體識別還沒有成熟的研究。④已有關于不同辟謠策略對于謠言信念影響的實驗研究和個案研究，以及對于辟謠平臺的協(xié)同治理等研究，但缺乏對謠言治理效果和能力的科學評價指標、體系和方法。

綜上，在大數(shù)據(jù)背景下，謠言預測、群體識別、治理效果與能力評價都迫切需要進一步發(fā)展，為實現(xiàn)謠言精準治理提供更有針對性的決策支持。

2 概念辨析

謠言善治的理論依據(jù)來源于公共管理領域的善治理論。善治是使公共利益最大化的社會管理過程，其本質特征在于它是政府與公民對公共生活的合作管理。也就是說，謠言善治是指面對謠言，在政府主導下，政府、民眾以及其他一些組織實現(xiàn)民主、協(xié)商的多元合作治理機制，以最大限度降低謠言危害。它的核心是多元主體治理結構。

謠言生態(tài)治理的理論依據(jù)來自于輿情生態(tài)理論。網(wǎng)絡輿情生態(tài)是指輿情信息、輿情主體以及輿情環(huán)境相互作用而形成的關系總和。網(wǎng)絡輿情發(fā)展過程中的虛假信息、負面信息等屬于網(wǎng)絡輿情生態(tài)系統(tǒng)失衡。在一定意義上，網(wǎng)絡謠言的生態(tài)治理也是對網(wǎng)絡輿情生態(tài)系統(tǒng)失衡的調節(jié)與優(yōu)化過程，它強調各信息主體在輿情生態(tài)環(huán)境的基礎上，以謠言信息為對象，通過整體性、系統(tǒng)性的治理使得輿情生態(tài)系統(tǒng)達到平衡狀態(tài)。

目前對于謠言精準治理沒有統(tǒng)一明確概念。精準治理的思想強調目標導向、公民的有效參與、過程的合法透明及結果的評估監(jiān)督。依托于精準治理思想，謠言的精準治理可以定義為在適宜的制度、信息化技術以及科學的結果評估機制的支撐下最大化利用治理資源，實現(xiàn)多元主體的協(xié)同治理、精細化治理和科學治理。

綜上對3種謠言治理理念的異同作出總結，如表2所示。謠言善治、謠言生態(tài)治理和謠言精準治理都強調多元主體的協(xié)同合作。不同的是，善治更強調政府和其他治理主體合作和協(xié)商關系；生態(tài)治理則注重整體性、系統(tǒng)性的治理思想；而精準治理側重以數(shù)據(jù)決策為依托的精細化治理，實現(xiàn)治理資源的最優(yōu)分配。

表2 3種謠言治理理念的異同

大數(shù)據(jù)背景下，謠言精準治理為突破海量信息中謠言識別瓶頸、公眾接收信息困境及辟謠平臺辟謠效果管理難題提供了思路，具有顯著的可操作性，對推動社會治理由經(jīng)驗治理、粗放式治理向數(shù)據(jù)治理、精細化治理轉型具有重要的積極作用。

3 網(wǎng)絡謠言精準治理系統(tǒng)框架

3.1 謠言治理對象-主體-客體結構

(1)治理的對象。在對謠言進行治理的過程中，治理的對象就是謠言。根據(jù)其內(nèi)容可以分為不同的類別，例如社會類謠言、政治類謠言。

(2)治理的客體。辟謠信息傳遞的目標群體，也就是公眾，可以分為①傳謠者：相信謠言并傳播謠言的人；②信謠者：相信謠言的人(未傳播)；③不信謠者：不相信謠言的人；④辟謠者：不相信謠言并且主動澄清謠言的人；⑤動搖者：接觸到謠言信息，處于相信與不相信之間意見動搖的人。在謠言治理的對象-主體-客體結構中，謠言治理主體針對治理對象對治理客體施加影響，同時治理對象也在不斷影響公眾的認知。

(3)治理的主體。在謠言治理過程中，辟謠行為的主要參與者，即發(fā)布辟謠信息的個人、組織和平臺。

3.2 網(wǎng)絡謠言精準治理系統(tǒng)框架

針對謠言治理對象-主體-客體結構，分析了網(wǎng)絡謠言精準治理的“三向”支撐，并由此提出了網(wǎng)絡謠言精準治理系統(tǒng)框架如圖1所示。

圖1 網(wǎng)絡謠言精準治理系統(tǒng)框架

對治理的對象：謠言，加強理性認識，把握住謠言重復出現(xiàn)、大規(guī)模擴散的規(guī)律和趨勢。謠言是優(yōu)先傳播的，尤其在網(wǎng)絡新媒體時代，這一過程的速度大大加快。而辟謠活動是針對已產(chǎn)生的謠言進行的，即使擁有再高的效率，辟謠都是滯后于謠言的產(chǎn)生和傳播。同時，大規(guī)模擴散的謠言因其覆蓋面廣，造成的危害更大、影響更深。在有限條件下，應優(yōu)先防控可能大規(guī)模擴散的謠言，減輕危害。只有通過大數(shù)據(jù)分析挖掘出大規(guī)模擴散、重復出現(xiàn)的謠言的特征，進行有效的監(jiān)控和預警，才能與謠言搶占先機，實現(xiàn)謠言的精準治理。

對治理的客體：網(wǎng)絡謠言參與者，要區(qū)分不同人群、不同媒介的信息表達偏好。VOSOUGHI等[25]研究表明，人們傾向于閱讀與其情感態(tài)度相符的推文，認為與他們先前存在的信念更一致的信息更有說服力。所以，針對不同類的謠言，可通過大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)群體識別和特征分析，對潛在的傳謠者/辟謠者/信謠者/動搖者設計針對性辟謠方式，有利于擴大真實消息的接受面和抑制謠言的擴散，對實現(xiàn)謠言精準治理有著重要的意義。

對治理的主體：辟謠平臺/機構，現(xiàn)在還缺乏專門針對辟謠效果、謠言治理能力的指標、評價體系及評價方法。識別對謠言治理效果和素，有利于針對性地提出改進建議；對主體的評價結果可以分清不同平臺的優(yōu)劣勢，有助于設計多平臺的辟謠協(xié)同應對機制和辟謠路徑組合，最大限度地實現(xiàn)治理主體的功能，提高辟謠效果。

由此可見，對辟謠對象的理性認識、對辟謠客體的清晰分類、對辟謠主體的科學評價是實現(xiàn)網(wǎng)絡謠言精準治理的“三向”支撐。①對謠言的理性認識，可在治理過程中把握各類謠言傳播模式和特征，抓“大規(guī)模擴散”、抓“重復出現(xiàn)”；②對公眾清晰分類，則可提取傳謠/信謠/辟謠等各類人群的特征，分類治理；③對治理主體科學評價，則能識別各類主體提高治理效果與能力的關鍵因素，達到謠言精準治理效果。

4 網(wǎng)絡謠言精準治理實現(xiàn)策略

人工智能、機器學習的發(fā)展，為抓取大量數(shù)據(jù)，處理、提取非結構化數(shù)據(jù)提供了可能。建立網(wǎng)絡謠言大數(shù)據(jù)庫、謠言參與者大數(shù)據(jù)庫，利用大數(shù)據(jù)分析提取大規(guī)模擴散、重復出現(xiàn)的謠言特征；精準識別和預測網(wǎng)絡謠言的信謠者/傳謠者/辟謠者；挖掘對謠言治理效果/能力有顯著影響的因素，都可以為網(wǎng)絡謠言的精準治理提供決策依據(jù)。

4.1 對大規(guī)模擴散及重復謠言進行識別和監(jiān)控

網(wǎng)絡時刻在產(chǎn)生虛假信息、未經(jīng)證實的信息、錯誤信息等，謠言治理的重點就是那些大規(guī)模擴散和重復出現(xiàn)的謠言。

謠言是否大規(guī)模擴散，原本是二分類問題，為增加預防決策的針對性，可按照擴散風險，定義為擴散高風險、中風險、低風險多分類問題。建立網(wǎng)絡謠言大數(shù)據(jù)庫，采用機器學習方法預測和分類不同擴散風險程度的謠言，同時可利用特征工程篩選大規(guī)模擴散謠言的特征。已知當前情境狀態(tài)：可變性、危險性、敏感性，當?shù)匦畔⒒降?，辟謠平臺監(jiān)控系統(tǒng)中出現(xiàn)識別為謠言的信息，分析其發(fā)布者特征、文本信息特征，代入預測模型，可迅速預測出該謠言是否會大規(guī)模擴散，或者大規(guī)模擴散的風險。這樣可以針對不同風險等級建立分級預警體系，并根據(jù)辟謠經(jīng)驗從主體、環(huán)節(jié)、措施等方面形成不同級別的辟謠應急方案，也可以根據(jù)提取出的可能大規(guī)模擴散的特征，為辟謠平臺提供制定預防對策的依據(jù)。此外要依據(jù)謠言數(shù)據(jù)庫，充分挖掘重復出現(xiàn)謠言的特征，識別可能重復出現(xiàn)的謠言。建立重復出現(xiàn)謠言機器學習預測模型，得出首次辟謠的方式、組織、速度、平臺分別對謠言重復出現(xiàn)的概率是否有顯著的影響，為預防謠言重復出現(xiàn)提供決策依據(jù)。

近年來，許多基于機器學習/人工智能的大數(shù)據(jù)分析技術在謠言檢測、預警方面得到了應用。比如結合用戶的發(fā)文行為特征、用戶屬性和微博文本，基于卷積-長短期記憶網(wǎng)絡模型進行謠言的早期檢測[26]；基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型實現(xiàn)網(wǎng)絡謠言風險的量化評估等[27]。

4.2 針對不同的謠言群體類別進行分類辟謠

LEWANDOWSKY等[28]認為應當針對不同人群的特點和思維模式，把同樣的辟謠信息換用不同的說法、角度，避開政治立場、世界觀等敏感點。這就要求對謠言治理的客體(公眾)進行群體分類。此外還可以利用群體預測模型對潛在謠言參與者進行預測。通過收集謠言、辟謠信息及謠言參與者的信息(包括參與者的近期發(fā)布信息及基本情況如性別、用戶標簽等)，建立網(wǎng)絡謠言、辟謠信息、謠言參與者大數(shù)據(jù)庫。運用NPL技術獲得參與者的最近發(fā)布信息與謠言、辟謠信息的相似度以及情感態(tài)度等特征，再加上其他的用戶特征作為特征變量，構建機器學習模型實現(xiàn)對參與者的類型分類。由此區(qū)分不同人群的觀點、信息表達偏好，采取分類辟謠決策來突破辟謠信息接收困境。

(1)在群體預測模型的基礎上，謠言治理主體可根據(jù)過去謠言參與者的群體分類結果，有針對性地推送科普知識或政策普及，如：對于曾作為傳謠者的群體，推送相應類別的科普信息，推送我國對危害嚴重的網(wǎng)絡造謠者懲處的法律法規(guī)，對這一群體表示威懾力；對于辟謠者，平臺也可推送激勵政策，以及其感興趣類別的其他辟謠信息，鼓勵其繼續(xù)成為網(wǎng)絡上的主動科普者、凈化者。

(2)由謠言參與者的關注、標簽挖掘不同群體對不同媒介的偏好，盡量通過其感興趣、信任的媒介推動針對性的信息。進一步地，對于不同類型謠言的不同群體，對他們近期主動發(fā)布的信息和評論進行人格與個性分析，將群體再進一步細化分類個性，對推送的信息做符合其個性的改編。

(3)當一個謠言出現(xiàn)或處于蔓延過程中時，根據(jù)群體預測模型，預測該類型謠言主要面向的公眾中哪些人可能會成為辟謠者、傳謠者、信謠者、不信謠者、動搖者，提早給他們推送相關科普信息，盡量在謠言信息到達他們之前，已多次科普或辟謠，實現(xiàn)“謠言免疫”。

(4)多模態(tài)結合的信息形式。文字、圖片、視頻、語音等多模態(tài)的內(nèi)容表達增加了信息的表現(xiàn)力。辟謠信息傳播應充分利用群體對信息類型的偏好，設計該群體最容易接受的模態(tài)形式，提高辟謠內(nèi)容、科普內(nèi)容、激勵和懲罰政策信息的接受程度。

4.3 建立健全辟謠主體辟謠效果指標設計與治理能力多屬性評價

辟謠主體包括辟謠個人、辟謠機構和辟謠平臺。目前對于個人和機構發(fā)布的辟謠信息效果的衡量主要通過訪談或問卷的形式，以及轉發(fā)數(shù)、評論數(shù)等客觀指標進行，對于辟謠信息效果的評價需要綜合考量辟謠信息傳播的數(shù)量與質量。不僅要對個人和機構發(fā)布的辟謠信息建立辟謠效果評價指標，還要根據(jù)指標體系建立原則、網(wǎng)信辦和各平臺調研結果建立辟謠平臺謠言治理能力評價指標體系?，F(xiàn)有對辟謠平臺的研究主要從新聞媒體的角度對辟謠平臺的運行邏輯、運行效果、定位功能和社會價值進行定性分析，需進一步轉化為量化評價。在評價結果的基礎上，針對各辟謠主體提出改進辟謠效果的決策建議，重點提出針對重要程度高而表現(xiàn)差的指標的改進建議；同時結合不同平臺的不同優(yōu)劣勢，提出多平臺的辟謠協(xié)同應對機制和辟謠路徑組合。

(1)網(wǎng)絡謠言的話題涉及領域廣泛、涉及公眾群體不同，應明確主體定位、優(yōu)劣勢，采取差異化的多主體組合策略。把官方辟謠力量和民間辟謠力量、團體辟謠力量和個人辟謠力量逐漸整合起來，集中優(yōu)勢，彌補劣勢，形成快速的有針對性的精準治理機制。

(2)政府力量融合多媒介的渠道覆蓋。報刊、新聞以官方正式報道、單向傳播為主，而辟謠平臺具有開放性評論的互動傳播形式。借助官方報道的權威性、開放平臺的民主性，實現(xiàn)辟謠信息全媒體融合、全渠道覆蓋。根據(jù)群體的特點和媒體選擇偏好，對不同類型的謠言及群體特征設計辟謠路徑組合，更好地突破公眾接收信息的困境。

5 結論

網(wǎng)絡謠言的精準治理有助于實現(xiàn)治理資源的最大化利用從而提高謠言治理的效果，對于推進治理能力提升和治理模式創(chuàng)新具有積極意義。筆者通過對謠言以及輿情精準治理文獻進行挖掘，總結研究現(xiàn)狀和存在的問題，辨析了謠言精準治理概念，梳理網(wǎng)絡謠言治理對象-主體-客體系統(tǒng)框架，提出大數(shù)據(jù)背景下實現(xiàn)網(wǎng)絡謠言精準治理的“三向”策略：①重視大規(guī)模擴散和重復出現(xiàn)謠言，實現(xiàn)“抓擴”、“抓重”的謠言監(jiān)控，這就需要建立謠言大數(shù)據(jù)庫，挖掘這兩類謠言的特征。②針對不同群體設計針對性的辟謠策略，打破辟謠信息接收困境，基于大數(shù)據(jù)分析以及自然語言分析，進行群體分類和特征提取，對于不同類型的謠言，分析哪些人會成為傳謠者/辟謠者/信謠者，為針對性治理提供決策支持。③科學評價辟謠平臺/機構的謠言治理效果和能力，抓住對其治理效果和能力有關鍵影響的因素，并根據(jù)評價出的優(yōu)劣勢，設計多平臺的辟謠協(xié)同應對機制和辟謠路徑組合。