基于Cooc的網絡謠言研究知識圖譜分析

劉巖芳　黃燚紅

［摘要］近年來，網絡謠言成為學術界關注的重點，網絡謠言的相關研究成果豐碩，文章基于相關文獻分析我國網絡謠言研究現狀與熱點。具體研究方法為：文章采用文獻計量分析法和統計分析法，運用Cooc（CO-occurrrence）軟件和SPSS軟件對2003—2023年中國知網中網絡謠言的相關文獻展開研究。研究發現：2003—2023年，網絡謠言研究的年發文量總體呈平穩增長態勢；研究機構和發文作者的合作度與合作率較低，合作范圍亟待擴大；網絡謠言研究潛在熱點主要集中在無標度網絡與謠言傳播研究、網絡辟謠研究、謠言識別研究、謠言治理研究、高校輿論引導研究五個方面。

［關鍵詞］網絡謠言；知識圖譜；共詞聚類；研究熱點

西方有關謠言的學術研究要早于中國。20世紀40年代，美國學者奧爾波特、波斯特曼開始研究謠言對軍隊士氣的影響。20世紀80年代以來，有關謠言的研究進入增長階段，研究視角呈現多元化。我國學者于20世紀80年代開始對謠言進行研究，直到2002年非典疫情暴發，謠言的相關研究進入高速增長階段，研究成果逐漸豐富。分析諸多學者對謠言的界定，筆者發現謠言具備兩個要素，即未經官方證實和在非正式話語空間廣泛流傳。網絡謠言作為謠言的一種特殊形式，具有謠言的一般特征—未經官方證實、非官方的。互聯網上的謠言傳播不受地域限制，傳播范圍更廣、影響力更大，且網絡謠言具有即時性、隱蔽性、交互性等特征。

中國互聯網信息中心（CNNIC）發布的第51次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2022年12月，我國網民人數達到10.67億，互聯網普及率達75.6%［1］。互聯網的不斷發展豐富了人們的日常生活，大眾可以通過社交平臺發表言論，但由于網絡的匿名性、把關人角色的模糊性給謠言的滋生提供了土壤。網絡謠言傳播呈現放射狀和旋渦狀的特征，導致各類謠言層出不窮，政府公信力下降，嚴重影響了社會穩定，因此網絡謠言成為學術界關注的重點［2］。

通過文獻梳理，筆者發現中國知網上首篇有關網絡謠言的研究發布于2003年，為使研究更具全面性與科學性，本研究以從中國知網獲取的2003—2023年發布的網絡謠言相關文獻為樣本來源，旨在了解我國有關網絡謠言的研究現狀與熱點，為后續的研究提供參考。

一、數據來源和研究方法

（一）數據來源

為全面分析中國網絡謠言的研究現狀與熱點，文章以中國知網CNKI數據庫為數據來源，選擇“高級檢索”類型，以“網絡謠言”為主題檢索詞，檢索條件為“精確”，檢索時間為2023年4月20日。同時，為了保證數據的權威性，檢索只限于2003—2023年的核心期刊、CSSCI、CSCD等期刊文獻，共檢索到文獻832篇，利用Cooc軟件對文獻進行去重、清洗后共得到有效文獻783篇［3］。

（二）研究方法

文章采用文獻計量分析法和統計分析法，運用Cooc軟件對數據進行預處理，從發文量、發文作者、研究機構、關鍵詞四個指標進行計量分析［3］，再構建關鍵詞相異矩陣，運用SPSS軟件對高頻關鍵詞進行系統聚類分析。

二、網絡謠言研究現狀分析

（一）文獻年發文量分析

發文量的變化能夠反映網絡謠言的研究進程，進而揭示其發展的總體趨勢。筆者通過對2003—2023年網絡謠言研究領域的783篇文獻分析得出，2003—2010年的發文量緩慢增長，這與當時的網絡環境有關，2004年雖然個人電腦開始普及，但是網絡還未成為謠言傳播的主要載體；2010—2014年網絡謠言研究發文量快速增長，且在2014年發文量達到最高，為99篇，這主要源于QQ、微博等社交媒體的普及。2015—2023年網絡謠言研究發文量呈現先下降再增長的趨勢，這說明2015年到2018年有關網絡謠言的研究熱度有所下降，2019—2021年的發文量快速上升，受到新冠疫情的影響，網絡謠言研究再次受到學者的關注；2022年網絡謠言研究發文量有所降低，由此可推測，隨著新冠疫情影響逐漸降低，網絡謠言的相關研究處于平緩增加的狀態。

（二）機構共現分析

文章利用Cooc軟件對網絡謠言研究機構間的合作情況進行分析得出，2003—2023年在網絡謠言研究領域發文總量大于6篇的研究機構共有16個，其中發文總量排名前5的研究機構為中國人民警察大學、重慶大學新聞學院、中國人民大學新聞學院、吉林大學大數據管理研究中心、華中科技大學公共管理學院，所發表的文獻主要刊登在《青年記者》《人民論壇》《情報雜志》《圖書情報工作》等期刊上；其他研究機構的發文總量較少，且研究主力是各大高校。

在發文機構合作方面，機構合作率為0.37，合作度為1.05，其中1個機構單獨發表文章數為492篇，2個機構合作的文章有220篇，3個機構合作的文章有55篇，4個機構合作的文章有13篇，5個機構合作的文章有2篇，6個機構合作的文章有1篇。這說明網絡謠言研究機構間合作仍待加強。

對網絡謠言研究領域21年來發文總量在6篇以上的主要機構進行共現分析，可以得出：這些研究機構間主要形成了4個合作網絡，分別是以中國人民警察大學為中心的重慶大學新聞學院和華中科技大學公共管理學院形成的合作網絡；由吉林大學大數據管理研究中心的吉林大學網絡空間治理研究中心和吉林大學管理學院形成的合作網絡；由中國人民大學新聞學院和中國人民大學新聞與社會發展研究中心形成的網絡；由南京大學信息管理學院和南京郵電大學管理學院形成的合作網絡。從這些合作網絡來看，研究機構間的合作主要為同省市機構間的合作。

（三）作者共現分析

筆者利用Cooc軟件對2003—2023年發文作者進行頻次統計并構建作者共現矩陣，以便分析網絡謠言領域各作者的發文量及合作情況［3］。通過分析相關數據可知，2003—2023年發文量大于4篇的作者有22個，其中發文量較高的是中國人民警察大學的蘭月新和吉林大學的王晰巍，其余作者的發文量都低于4篇且差距甚小。

在作者合作方面，網絡謠言研究作者的合作率為0.54，合作度為1.48，這說明網絡謠言研究作者間合作有待加強。目前，進行網絡謠言研究的學者形成了兩大合作網絡，一是以蘭月新、張鵬、李昊青、夏一雪、曾潤喜為主形成的合作網絡；二是以王晰巍、李玥琪、邱程程為主形成的合作網絡。但發文作者間的合作主要局限于同一研究機構或同一研究領域，跨機構和跨領域的情況少見。總的來看，網絡謠言研究領域發文作者間的合作并未形成廣泛的聯系，合作有待加強。

三、網絡謠言研究熱點分析

關鍵詞是文獻內容的高度概括和凝練，是文獻的核心和精髓，通過對關鍵詞進行分析我們可以大致判斷網絡謠言的研究熱點與前沿。

（一）網絡謠言研究的關鍵詞共現分析

筆者利用Cooc軟件對網絡謠言研究領域的關鍵詞進行合并、去重后，共得到1766個關鍵詞，其中，關鍵詞出現的頻次越高，表明學者對這內容的關注度越高［3］。圖1為2003—2023年網絡謠言研究領域的高頻關鍵詞共現圖，其中，節點的大小表明該詞出現在所統計文獻中的概率，節點間連線表明該關鍵詞和其他詞常共同出現在一篇文獻中。由圖1可知，關鍵詞“網絡謠言”“謠言傳播”“謠言”“網絡輿情”“謠言治理”“突發事件”在所有文獻中出現的頻率最高，構成了網絡謠言的基礎研究領域。

（二）網絡謠言研究的關鍵詞聚類

1.構建相異矩陣

筆者利用Cooc軟件對網絡謠言研究的38個高頻關鍵詞進行統計，構建38×38的關鍵詞共現矩陣，再將其轉為相似矩陣，相似矩陣的數值越趨近于1，表明兩個關鍵詞之間的相似度越高，反之亦然。為進一步減小誤差，筆者再將相似矩陣轉化為相異矩陣，限于篇幅問題，筆者只列出前10位關鍵詞的相異矩陣表，如表1所示。

2.基于SPSS轉件的聚類分析

筆者將得到的38×38的高頻關鍵詞相異矩陣導入SPSS軟件中，選擇菜單欄的“分析”→“分類”→“系統聚類”，聚類方法選用“瓦爾德法”，最終得到網絡謠言研究領域高頻關鍵詞聚類分析樹狀圖。筆者將高頻關鍵詞最終聚為五類：無標度網絡與謠言傳播、網絡辟謠研究、謠言識別研究、謠言治理研究、高校輿論引導研究。

（1）無標度網絡與謠言傳播研究

該研究熱點涉及的關鍵詞為謠言傳播、無標度網絡、社交網絡等。無標度網絡是網絡科學中的核心概念，最早由美國學者Barabási和Albert提出，其認為網絡節點的度分布服從冪律分布，即大多數節點只有少數節點連接，但卻有少數節點存在多數連接［4-5］。無標度網絡通常被證實為線上用戶之間的社會網絡的主要特征，能引發“羊群效應”，促進謠言的傳播。劉亞州等提出一種新的SI2R傳播模型來研究無標度網絡中節點親密度對謠言傳播的影響，研究表明，節點平均親密度對謠言傳播范圍具有正效應［6］。呂心怡等在經典的IESR模型基礎上，提出一種基于權威性、從眾性、好友親密度的ACI-IESR謠言傳播模型，研究表明，這三種因素都能擴大謠言的傳播范圍［7］。

（2）網絡辟謠研究

該研究熱點涉及的關鍵詞為辟謠、辟謠效果、突發公共衛生事件、謠言、對策等。網絡辟謠指通過發布權威、科學的信息駁斥錯誤的謠言信息［8］，以降低網絡謠言帶來的負面影響。我國學者的網絡辟謠研究主要集中在辟謠信息主體、辟謠效果、辟謠影響因素等方面。易明等基于流行三要素理論研究影響辟謠信息傳播效果的因素［9］。賈若男等以新冠疫情期間的“雙黃連事件”為例構建主體—內容二維網絡，分析關鍵辟謠信息主體類型、辟謠信息內容特征和有效辟謠策略［10］。謝新洲等將SOR（刺激—有機體—反應）模式和理性行為理論相結合，分析社交媒體用戶刪除謠言信息和分享辟謠信息兩種謠言修正行為的影響路徑［11］。

（3）謠言識別研究

該研究熱點涉及的關鍵詞為微博、自媒體、虛假信息、網絡輿情、謠言檢測等。謠言識別研究主要包括模型與方法選取、特征提取兩個方面，特征提取主要涉及用戶特征、內容特征、傳播特征；識別方法有以支持向量機、決策樹、隨機森林為主的機器學習方法和以卷積神經網絡、循環神經網絡為主的深度學習法。馮蘭萍等在用戶特征、內容特征、傳播特征基礎上，引入用戶歷史特征，構建基于卷積神經網絡與深度神經網絡的多特征融合謠言識別模型，顯著提高了謠言識別的準確率［12］。孫冉等將神經網絡模型與機器學習算法相結合來提取用戶特征、微博文本特征、傳播特征和時間特征，并結合MAIN理論模模型，構建融合文本語義特征的謠言識別模型［13］。

（4）謠言治理研究

該研究熱點涉及的關鍵詞為網絡謠言、謠言治理、突發事件、網絡治理、言論自由、法律規制、社會治理等。與網絡辟謠的短期應急式思維相比，網絡謠言治理目標更加多元，不僅要駁斥謠言，維護社會穩定，還要提高政府公信力，增進公共利益與公共價值。目前，網絡謠言治理研究主要圍繞行政治理和協同治理兩方面展開。王建華等以多中心治理理論為基礎，構建了由微觀治理主體和有序宏觀網絡環境形成的社會化協同治理體系［14］。姚福生從依法行政視角出發，對2021年以來149個關于網絡謠言行政處罰的案件進行分析，提出堅持主觀歸責、規范自由裁量權、落實網絡平臺責任等治理優化建議［15］。

（5）高校輿論引導研究

該研究熱點涉及的關鍵詞為大學生、傳播機制、網絡輿論、群體性事件、輿論引導等。對輿論引導的定義，諸多學者主要從新聞傳播視角、社會管理視角和系統論視角三個視角展開。高校輿論引導的目的是對大學生進行思政教育和正確價值引領，因此文章對輿論引導的定義從系統論視角出發，將輿論引導定義為：運用輿論影響人們的意識，引導人們的意向，從而控制人們的行為，使他們按照社會管理者指定的路線、方針、規章從事社會活動的傳播行為。目前，高校輿論引導研究主要集中在大學生網絡輿論引導和提升路徑兩方面。張進財在分析高校微信公眾平臺的特征和輿論引導優勢后，提出構建高水平運行團隊、打造協同發展新模式等高校輿論引導策略［16］。趙紀娜運用問卷調查和訪談座談的方式對17—24歲的大學生新媒體使用和網絡意見進行分析，提出營造網絡輿論生態、加強網絡素質培育、做好高校輿論危機應對等輿論引導路徑［17］。

四、結語

文章利用Cooc軟件和SPSS軟件對2003—2023年關于網絡謠言研究的783篇文獻進行可視化分析，由此可知我國有關網絡謠言的研究處于平穩增加的狀態。在機構共現方面，我國網絡謠言研究的主力軍為各大高校的新聞學院和管理學院，且研究機構間的合作率和合作度較低。因此，我們要加強研究機構間的跨機構與跨學科合作，豐富網絡謠言領域研究。在作者共現方面，發文量較多的兩位學者是蘭月新和王晰巍，其余作者發文量少于4篇且差異較小。同時，作者間的合作主要局限于同一研究機構或同一研究領域，合作范圍有待擴大。通過對關鍵詞的共現和聚類分析，文章總結出我國網絡謠言研究熱點主要集中在無標度網絡與謠言傳播研究、網絡辟謠研究、謠言識別研究、謠言治理研究、高校輿論引導五個方面。今后，學者進行網絡謠言研究時，可根據這些研究熱點進行深化研究。

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