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深度伪造视频中的信息特征萃取及其关联计算
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作者 刘春年 陈梦秋 易岚 《情报杂志》 北大核心 2024年第8期92-101,共10页
[研究目的]人工智能的快速发展为深度伪造信息识别研究带来了新的挑战,通过精细萃取深度伪造信息特征和充分挖掘信息特征的关联机制,可以为人工智能生成信息治理提供科学的参考依据。[研究方法]以217条国内外深度伪造案例视频为研究对象... [研究目的]人工智能的快速发展为深度伪造信息识别研究带来了新的挑战,通过精细萃取深度伪造信息特征和充分挖掘信息特征的关联机制,可以为人工智能生成信息治理提供科学的参考依据。[研究方法]以217条国内外深度伪造案例视频为研究对象,利用程序化编码萃取深度伪造视频的信息特征,运用复杂网络和随机森林算法揭示信息特征的结构关联和影响关联,并构建融合深度伪造信息特征及关联计算的动态理论模型。[研究结论]结果发现深度伪造信息具有预警特征、技术特征、内容特征和参与特征4个聚合维度、12个二阶特征和125个子特征,其中技术特征和预警特征是区别于一般虚假信息的独特特征。预警特征是结构关联网络中的关键节点,与技术特征强关联;参与特征和内容特征结构关联度高;深度伪造告知和技术与深度伪造信息关注度之间存在强烈的关联性。 展开更多
关键词 深度伪造视频 虚假信息 信息特征 特征萃取 特征关联 关联计算 扎根理论
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数字素养政策框架嬗变及其因果推理:来自复杂网络与机器学习的新证据 被引量：1
2
作者 刘春年 张允良 易岚 《图书情报工作》 北大核心 2024年第11期99-112,共14页
[目的/意义]对我国数字素养政策进行梳理分析,挖掘我国数字素养政策演进过程中政策要素关联与因果联系,探究数字素养提升治理路径,为促进数字素养政策优化完善提供参考借鉴。[方法/过程]设计一个结合扎根理论、贝叶斯复杂网络和机器学... [目的/意义]对我国数字素养政策进行梳理分析,挖掘我国数字素养政策演进过程中政策要素关联与因果联系,探究数字素养提升治理路径,为促进数字素养政策优化完善提供参考借鉴。[方法/过程]设计一个结合扎根理论、贝叶斯复杂网络和机器学习方法的政策文本分析流程,收集1087份我国数字素养相关政策文本,构建出我国数字素养政策框架。在此框架基础上运用贝叶斯复杂网络和随机森林方法展开政策要素关联演进分析、政策工具—目标因果推理,归纳出全民数字素养提升路径。[结果/结论]我国数字素养政策主体包含党组织、政府主体、政府外部主体等3类,政策工具涵盖赋能型、培养型、刺激型、扶持型和执行型5类。赋能型工具是核心维度,并对政策目标的耦合协调度具有最重要影响;培养型工具在各个时期始终与政策目标保持着最大正相关性,同时对政策目标综合得分具有最重要影响;刺激型工具的地位不断上升但潜能尚未得到有效发掘;在涌现阶段,政策网络中心节点由赋能型工具转变为执行型工具,并且与扶持型工具最为紧密。未来需精准把握不同政策工具的特性,通过优化工具组合、汇聚多元力量、推进素养教育、发展数字经济、开展数字帮扶和提升政策效能来多方位推动全民数字素养提升。 展开更多
关键词 数字素养 政策框架 政策工具 因果推理
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