研究思路图
SocialSitu框架
虚假信息传播控制
Science:[Lazer,2018]
Science:[Vosoughi,2018]
Nature Communications:[Shao,2018]
计算机学报:[Zhang,2020]
近年来，在线社交网络虚假信息的传播给社会系统的政治、经济和生活等多个领域带来严重的负面影响，引发了学术界与产业界对这一科学问题的持续关注。2018年，国际权威期刊《Science》给出了虚假信息(新闻)全面的定义，并指出治理虚假信息需要多学科共同的努力。同年，《Science》又系统全面地分析了2006年至2017年Twitter社交平台上12.6万条新闻传播情况，研究结果发现虚假新闻比真实新闻传播的更快、更深、更广，并进一步指出传播最快的虚假新闻类型是政治新闻。此外，在2018年国际权威期刊《Nature Communications》报道了社交机器人传播低可信度信息最新研究成果。我们通过对国内外虚假信息传播研究成果调研，发现：1)虚假信息传播研究可以追溯到早期复杂网络和小世界网络中的谣言传播动力学模型研究，直到近三年来关于社交自然人和社交机器人的混合型、交互式传播模式研究; 2)虚假信息传播模型的研究主要针对传播动力学模型、独立级联模型和线性阈值模型等; 3)虚假信息传播行为模式的研究主要是通过发布、转发、提及、评论等多种混合式行为方式进行虚假信息传播。
虚假信息传播研究旨在综合应用社交情境安全分析和新一代人工智能技术，挖掘社交用户群体在传播过程中的内在特征、产生机理与传播规律。本项目重点围绕社交用户虚假信息传播意图检测与传播趋势识别进行深入系统研究，提出基于社会情境分析的传播行为和潜在意图的计算分析方法，为实现社交用户传播前和传播中及时有效的控制，和构建开放、共享、安全、可控的社交网络空间环境，具有重要的基础理论意义和广泛的实际应用价值。
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