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题名基于信息可信度评估的突发公共卫生事件谣言识别研究
被引量：1
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作者
钱旦敏
郑建明
王文敬
马野青
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机构
南京大学商学院
南通大学医学院
南京大学信息管理学院
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出处
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2024年第2期35-42,共8页
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基金
教育部人文社会科学研究基金项目“新市民公共卫生信息精准化服务模式研究”(17YJCZH140)
南通大学博士基金项目“健康管理智慧信息服务模式研究”(03082161)。
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文摘
【目的/意义】随着突发公共卫生事件不断演变,人们对其认识有一个从模糊到精确的过程。笔者对突发公共卫生事件网络信息可信度进行量化分级,为更细致化的谣言识别提供数据支持。【方法/过程】分析并选取信息文本关键词、情感、评论、信源和媒体五大静态特征,融合时间和当日新增确诊数两大动态特征,结合熵值法将其量化得到谣言指数RI,基于此引入“宽容区间”,并借助朴素贝叶斯分类器确定界限,将谣言识别结果的可信度分为低、中、高三类。【结果/结论】该模型在训练集和验证集上表现良好,正确率分别为95%和90.20%,与决策树和SVM两个基线模型相比,模型各项性能指标均有显著提升。【创新/局限】本研究建立了一种基于信息可信度评估的谣言识别模型,通过建立RI指数,并创新纳入有关疫情状况的动态指标,提高谣言识别的精准度;对谣言进行可信度分级,突破传统的谣言识别二分类检测方法的局限性。
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关键词
突发公共卫生事件
谣言识别
网络舆情
可信度评估
谣言指数
熵值法
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Keywords
public health emergency
rumor recognition
online public opinion
credibility evaluation
rumor index
entropy evaluation method
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分类号
G206.3
[文化科学—传播学]
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