
網絡謠言:大數據顯示83%的由男性制造 女性更愿傳謠
昨天是愚人節(jié),一場針對如何甄別網絡謠言的“辟謠大會”在中山大學舉辦。記者獲悉,微信每天收到用戶發(fā)起的謠言舉報就有3萬次,日均謠言攔截量達到210萬次。中山大學的研究顯示,微信謠言周一、周二、周三和周六四天是舉報高峰,謠言在這四天也是格外忙。
在現(xiàn)場分享中,中山大學傳播與設計學院院長張志安表示,微信謠言主要集中在食品安全、人身安全、疾病三個領域。在時間軸上發(fā)現(xiàn),周一、周二、周三和周六是謠言散布的高發(fā)期,而數字夸大、圖片夸張的文章是謠言最常使用的方式。張志安表示,對于偽裝“高大上”權威感的文章,公眾一定要小心辨別。
“從大數據分析來看,謠言具有‘六個面孔’”, 知微CEO于霄博士利用大數據對謠言進行了分析,他指出,假借權威、捏造數據、制造恐慌、嫁接圖片、偷換概念、直擊剛需等是謠言傳播常用的手段。但是,生產謠言易,粉碎謠言難。他指出,謠言產生后,就像癌癥一樣難以清除,具備傳播周期長、傳播范圍廣的特點,大大增加了辟謠難度?!罢嫦嚅_始傳播時,謠言已經跑了半個地球。”于霄說。
數據顯示,在微信、微博和新聞客戶端等謠言的制造和傳播中,男女作出的“貢獻”極為不同,男性制造了謠言中的83%,而女性只占17%。不過,在謠言傳播過程中,女性會相對更愿意傳播。
針對謠言如何粉碎, 果殼網主編徐來向三百多位現(xiàn)場的聽眾分享了果殼網辟謠的經驗。他指出,以分辨難度更高的科學謠言為例,分析謠言的傳播方式、謠言來源之后,果殼網會通過發(fā)現(xiàn)選題、拆解話題、查找文獻的過程,來開展辟謠工作。授人以魚不如授人以漁,徐來說:“查明信息出處、信息中的原始人名、機構名,向專業(yè)人士請教,學會這幾項本領,人人就都有臺謠言粉碎機?!?/span>
微信日均謠言 攔截量達210萬次
“謠言雖然難治,但是也要一管到底?!蔽⑿虐踩撠熑藯罟庾鳛榇舜伪僦{大會的最后一位嘉賓,用“死磕到底”來表明微信對于整治網絡謠言的態(tài)度,在現(xiàn)場分享中,楊光還補充了微信朋友圈謠言的判定標準與規(guī)則,從規(guī)范和平臺安全維護方面把好第一關。
楊光介紹,微信每天收到用戶發(fā)起的謠言舉報就有3萬次,謠言樣本庫積累的種子量達到30萬個,日均謠言攔截量達到210萬次。
數據分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數據處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數據庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數據分析師:表結構數據 “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數據(如數據庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數據分析師:解鎖表結構數據特征價值的專業(yè)核心 表結構數據(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數據,如數據庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數據含缺失值?詳解 dropna 函數的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數據時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數據分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數據差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數據分析師:掌控表格結構數據全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數據(以 “行 - 列” 存儲的結構化數據,如 Excel 表、數據 ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數據分析師:激活表格結構數據價值的核心操盤手 表格結構數據(如 Excel 表格、數據庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數據形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數據爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數據的科學計數法問題 為幫助 Python 數據從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數據時的科學計數法問題 ...
2025-09-12CDA 數據分析師:業(yè)務數據分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數據分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數據把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數據驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數據分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務數據分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數據驅動決策的體系中,“戰(zhàn)略數據分析”“業(yè)務數據分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數據聚類分析:從操作實踐到業(yè)務價值挖掘 在數據分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數據中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數據解讀到決策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數據分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10