面向微博谣言关注度的大数据时序特性分析

• 作者: 吴越 肖容
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 谣言关注度 时序特性
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 194-199
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5152字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191653

摘要

近年来,微博谣言因其传播速度快、扩散范围广、影响后果严重引起了公众广泛关注.网民对于微博谣言关注度程度随时间变化,关注侧重点漂移客观反映了微博谣言治理效果.因此,研究微博谣言关注度具有重要价值.以新浪微指数平台为大数据分析源,通过时序特性分析方法深度挖掘近5年网民对微博谣言关注度的时序特征.研究发现,微博谣言关注度时序是一个无明显趋势和周期的时间序列.5年中序列最大峰值出现时间与两高院出台惩治网络谣言相关《解释》的时间吻合;ARMA(1,2)模型可较好地拟合微博谣言关注度序列;手机端谣言关注度数量约为电脑端谣言关注度数量的2.8倍,前者是后者的格兰杰原因,且前者对后者的影响力为持续一周逐渐减小的正面冲击效应;网民关注的微博谣言热门信息主要集中于谣言惩罚的相关政策、重大突发事件中的媒体辟谣、明星向造谣者追究法律责任以及安全问题相关的辟谣榜4个方面.研究结果有助于掌握微博谣言关注度时序规律,从而为有效制定微博谣言抑制策略提供可靠依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴越	西华大学计算机与软件工程学院	9	54	3.0	7.0
2	肖容	西华大学计算机与软件工程学院	1	0	0.0	0.0