news 2026/8/6 10:00:30

【计算机科学与应用】基于LDA主题模型的网络谣言事件分析与策略处置

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张小明

前端开发工程师

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【计算机科学与应用】基于LDA主题模型的网络谣言事件分析与策略处置

导读:

新媒体环境下网络谣言传播速度快、影响范围广,对社会稳定与公安机关公信力构成严重威胁。本文以“秦朗巴黎丢作业”事件为案例,采用LDA主题模型对该事件的相关评论进行文本分析,通过信息搜集方法与主题建模,揭示网络谣言的舆情特征与传播规律。并在此基础上从谣言查证、真相公布、谣言清除等六个维度指出了网络谣言综合治理策略体系,为公安机关处置类似案件提供理论依据与实践参考。

作者信息:

徐仙伟, 冯培尧:南京警察学院信息技术学院,江苏 南京

论文详情

网络谣言的危害已从单一的信息失真扩展到多维度的社会风险。其危害主要体现在以下三个层面:

在国家安全层面,网络谣言已成为影响政治安全的重要变量。

在社会稳定层面,网络谣言的破坏性呈现出新的特征。

在司法权威层面,网络谣言对司法公信力构成新的挑战。

面对网络谣言的新特性和危害性,其传统治理模式已无法适应现实需求。当前学者普遍认为,网络谣言治理应从“被动响应”向“主动预防”的方式进行转化。同时在治理理念上,更强调构建起技术应用、法治保障、平台管控、公众参与等多维视角的协同治理模式。

LDA主题模型

LDA主题模型是一种常用的文本分析技术,其核心思想是将文本表示成多个主题的分布,从而实现对文档主题的自动化刻画。该模型基于概率图模型和贝叶斯推断,通过分析文本中的词项共现模式来识别主题。

在网络舆情与安全治理应用领域,LDA主题模型展现出强大的实践价值。其一,在主题演化分析中,研究者可通过构建主题模型,精确刻画网络谣言在传播过程中从“事实扭曲”到“情绪煽动”再到“议题政治化”的典型演变路径,为理解谣言的影响机制提供量化依据。其二,在跨平台比较研究中,LDA模型有效揭示不同社交平台在议题构建与传播逻辑上的差异性,为平台差异化治理策略的制定提供实证支持。其三,在预警系统构建中,融合主题集中度与情感极性的LDA扩展模型可进一步实现对谣言爆发点的提前预测,从而提升治理的主动性与精准性。

案件信息搜集

针对在互联网上曝光并迅速发酵为热点的事件,公安部门在经调查确认为网络谣言时,首要任务是对事件进行全面分析研判,即系统梳理案件脉络、还原事件全貌,并据此制定具体的处置方案。在此过程中,全面而精准的信息搜集是至关重要的一环,其数据来源主要涵盖公安业务信息搜集、互联网信息搜集、社会信息搜集等方面。

LDA主题模型应用

本文关注的事件数据主要来自于互联网平台,时间起止时间为:2024年2月16日至4月30日,数据属性包括动态内容、发表时间、发表方式、转发数量、评论数量以及点赞数量等。同时为保证数据有效性,采用以下方法进行预处理。① 数据清洗,通过正则表达式删除无效符号;② jieba分词,将中文文本切分为词语;③ 去除停用词,删除无实际意义的词。预处理后的数据将更适合进行主题建模分析。

通过对上述案例的LDA主题模型分析,分别从网络环境、案件处理以及事件内容三个角度提取出特征词,如表1所示:

使用pyLDAvis对主题模型结果进行可视化,如图2所示。三个主题的圆圈气泡无交叉,说明主题数较为合适,主题之间区分度明显。

通过上述分析可见,该谣言事件的网络讨论呈现出明显的阶段性特征。网络舆论热度问题需要多方主体的共同参与,提示相关部门在处置网络谣言时可建立更为主动的协同治理机制。首先通过与主流媒体和平台方加强合作,共同构建优质内容生态,确保重要公共议题获得适当关注;其次通过及时公布案件进展、解读处罚依据等方式,有效满足公众知情权,引导舆论理性发展。

网络谣言处置策略

1. 谣言查证

建立全方位信息查证体系,结合公安业务信息、互联网信息和社会信息进行综合研判。

2. 迅速公布真相

为有效遏制谣言,应积极借助主流媒体的公信力与传播力。

3. 及时清除谣言

识别网络谣言后,立即采取措施消除不良影响,防止进一步扩散。

4. 依法合理查处

对网络谣言制造者依法惩处,体现法律权威性和严肃性,起到警示作用。

5. 加强平台监管

依据《中华人民共和国网络安全法》《互联网信息服务管理办法》等法律法规,建立针对网络平台的严格监管机制。

6. 细化处罚标准

关注处罚标准的设定,考虑谣言传播的程度和影响力,如转发、评论、点赞次数及造成的社会影响等因素,制定具体的行政处罚细则。

结论

本文通过“秦朗巴黎丢作业”网络谣言事件,探讨了网络谣言的信息搜集方法,并利用LDA主题模型对事件相关评论进行挖掘,为公安机关处置网络谣言提供了方向。并对网络谣言处置策略进行了探讨与总结,通过科学有效的手段化解网络谣言的负面影响。

基金项目:

江苏高校哲学社会科学研究项目(2024SJYB0101)。

原文链接:

https://doi.org/10.12677/csa.2025.1512352

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