英语原文共 9 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
Twitter 上的谣言是如何传播和改变表达的？
2011 年日本大地震期间 Twitter 上谣言传播过程的调查
Twitter已经成为灾难期间的主要沟通渠道。推特迅速而广泛地传播信息，让每个用户都成为信息传递者的特点可以有效地解决诸如灾难等焦虑和不确定情况下的问题；然而，Twitter上的虚假谣言可能成为一个严重的问题。谣言研究表明，当大众媒体不能向人们提供足够的信息时(例如在灾难期间)，谣言是一种集体理解（collective sense-making）的过程。此外，谣言的表达会在传播过程中发生变化。本研究调查了2011年3月日本东部大地震期间187，000条与科斯莫石油公司谣言（Cosmo Oil谣言）相关的推文数据，并分析这次灾难期间Twitter表达的变化和集体集体的意识构建的过程。研究结果表明，这项研究的结果表明，在传播的推文中，集体意识是罕见，有部分原因是因为枢纽(即在Twitter上有许多粉丝的用户)的把关作用。因此，灾难期间在Twitter上讨论谣言可能更适用于静态信息的传播，而不是集体的意识构建。
1. 引言
Twitter是一种微博服务（microblogging service） ，用户最多可以发布140个字符的信息。2018年，它在全球每月拥有3.26亿活跃用户。因为关注者的数量没有限制（即即特定Twitter用户订阅源的读者），受欢迎的Twitter用户可以将他们的Twitter帖子（“tweets”）发给大量的人。例如，截至2018年，美国总统特朗普拥有5500多万粉丝。Twitter通信的另一个特点是可以轻松地将帖子转发（“retweets”）给其他用户。Twitter用户只需点击“retweet”按钮两次，就可以让他们的粉丝阅读其他用户的推文。由于这些特点，特定的推文可以在很短的时间内在Twitter上传播到数百万人[1]。
Twitter正在成为灾难期间的主流沟通渠道之一。在2009年红河流域洪灾[2]、2011年东日本大地震[3]和2012年桑迪飓风[4]期间，通过推特，政府当局能够直接向包括灾民在内的人们发布必要的信息，并且民众可以积极交流与灾害相关的信息。然而，推特也传播错误信息和虚假谣言。在2011年东日本大地震期间，一则明显是虚假的谣言声称降雨含有有害物质，在科斯莫石油有限公司的液化石油气储罐爆炸后立即开始传播(被称为“科斯莫石油谣言”（“Cosmo Oil rumor”）)。此外，在2012年的飓风桑迪期间，虚假的飓风图像在Twitter上迅速广泛传播。虚假的谣言会迷惑民众和政府当局，对灾难的管理造成干扰。政府已经开始努力应对包括Twitter等社交媒体上传播的虚假谣言。
谣言相关研究表明，谣言是一种集体意识构建的形式，而不仅仅是信息(或错误信息)的传递[5-7]。在灾难中，人们经历焦虑，他们对信息的需求激增；然而，大众媒体有时无法提供足够的信息来满足突然的巨大需求。在缺乏关于高度焦虑和模糊情况的正式信息的情况下，人们会有动机去分享和评估信息以解释情况。谣言被定义为“在模棱两可、危险或潜在威胁的背景下出现的未经证实的，工具性价值的信息陈述，其功能是帮助人们理解和管理风险”[8]。
从这个角度来看，在灾难期间不必将谣言排除在外。 为了促进谣言的潜在正面作用并抑制负面作用，了解Twitter上谣言讨论的动态将非常重要。 这项研究使用有关科斯莫石油公司谣言谣言的真实tweet数据，调查了表达随时间变化的模式以及Twitter上的集体的意识构建过程。
从这个角度来看，在灾难中谣言不一定被排除。为了培养谣言潜在的积极用途并抑制消极用途，了解推特上谣言讨论的动态将是非常重要的。本研究使用关于科斯莫石油谣言的真实推文数据，调查了表达随时间变化的模式和Twitter中的集体的意识构建过程。
2.相关研究
2.1.谣言的表达变化
谣言研究者表明，谣言的表达会随着时间而改变，并研究了这种改变的模式和机制。 Allport和Postman对谣言的表达变化进行了实验室研究。 他们指示参与者描述一张图纸，并在没有讨论的情况下让一系列参与者传递该描述[9]。 Rosnow和Fine还以虚假谣言（例如“ Paul McCartney已死”）进行了实地研究。 这些研究确定了谣言表达变化的四种模式：分级——“细节的丢失和每次连续传输长度的减少”； 增加——“以新材料或附加细节的形式增加谣言内容”； 增添——“在谣言中强调和突出某些细节”； 和同化——“通过调整，添加和强化谣言内容的方式，使其更符合个人认知模式”[8]。
研究问题_1（RQ1）: 随着时间的推移，在Twitter上的科斯莫石油谣言有什么样的可被观到的表达变化？
2.2.谣言是集体的意识构建。
因为不允许听众寻求澄清或交叉询问说话者，而现实生活中这种互动在谣言传播中往往会能看到，Allport和Postman等谣言的实验室研究遭受到批判[5]。 Shibutani提出了将谣言视为一种集体意识的构建的观点：当缺乏官方消息并且人们处于诱发焦虑和模棱两可的情况下（例如在灾难中），人们倾向于通过非正式地解释情况来进行补偿[7]。 尽管谣言作为集体意识构建的观点已得到许多实地研究的支持，但由于在现实中收集有关谣言传播数据的困难，到目前为止，它仍缺乏定量证据。
以计算机为媒介的通信（CMC）使研究人员能够记录谣言传播过程中的所有互动，从而为”谣言作为一种集体的意识构建过程“观点提供了必要的定量证据，以此 Bordia和Rosnow [6]设计了一种用于编码和分析CMC网络上的谣言传输语句的通用方案，Bordia和DiFonzo [5]修改了该方案以创建谣言交互分析系统（RIAS）。他们通过RIAS对CMC讨论组中的14个谣言论述进行分析定义了14种谣言表述，并且发现在谣言论述中最常见的陈述是意识构建的陈述（占29.4％）。此外，他们通过将帖子数量除以4来将谣言讨论随时间的变化分成四分之一，并得出每个部分的主要陈述类型。他们发现疑问句在第一部分达到峰值，而意识构建的陈述则在第三部分达到峰值。他们的发现表明，谣言论述是一个集体的意识构建过程，并且这种论述中的言论类型会随着时间变化。另一方面，O. Oh等 [10]使用RIAS分析了与2010年海地地震有关的推文，发现意识构建的的推文非常罕见。他们认为，Twitter界面将tweet限制为140个字符，这可能会使这种意识构建的陈述变得困难。
研究问题_2（RQ2）：在Twitter上散布的关于科斯莫石油公司谣言中，能观察到哪些陈述类型，这些陈述类型的数量是如何随着时间变化的？
2.3.Twitter上的谣言扩散
由于Twitter具有独特的“用户-关注”网络和独特的消息转发功能（retweets），因此Twitter上的谣言传输可能具有与面对面交互或CMC讨论组不同的特征。 Mendoza等[11]观察到，对虚假谣言推文的否认和质疑要多于已证实的真相的推文，并建议通过对推文综合分析发现虚假谣言。但是，否认/质疑推文的数量不一定等于读者的数量。
Kwak等[1] 注意到在不考虑发布原始推文的用户的关注人数下，转发用户通常平均达到1000人。Arif等[12] 研究2015年悉尼人质危机期间推特上的谣言，提出当拥有大量衍生推特（即下游可识别的推特是原始推特的副本，包括转发和少量改写）时，只有少数关注者的账户的推特仍可能广泛传播。因此，转发的数量可能被认为是对tweets读者数量的粗略估计。此外，对于转发次数很少（这意味着很少有读者）的谣言推特来说，很难在推特上为集体意识的构建做出贡献。因此，对于转发次数较多的谣言推文（扩散性谣言推文）和转发次数较少的谣言推文（未扩散性谣言推文），应分别进行检验。
表格-1：语句编码类别及其定义。
|
类别 |
定义 |
|
验证(Au) |
表达发言者试图增加其所说内容可信度的表述 |
|
意识构建(Sm) |
试图解决谣言是否属实的问题，包括提供信息解决问题的表述 |
|
情绪化(Em) |
情绪化的表达，包括积极和消极的情绪 |
|
询问(I) |
寻求信息的问题 |
|
指示(Dr) |
提供行动建议的表述 |
|
不相关(Ur) |
与最初的谣言无关的的表述 |
|
无法解读(Uc) |
无法分类的语句 |
研究问题_3（RQ3）：在科斯莫石油谣言中，从表达变化和语句类型看，扩散性的谣言和未扩散性的谣言之间有何区别？
3.方法论
3.1.科斯莫石油谣言的背景
2011年3月11日当地时间14时46分时东日本大地震袭击了日本东部。17时04分千叶县市原市9.0级特大地震造成了科斯莫石油有限公司液化石油气储罐发生爆炸，多家电视台和广播电台多次报道了爆炸情况。爆炸发生后，一条声称“含有害物质的雨水正在下落”的tweet 开始在Twitter、chain mail和mixi（日本国内社交网络服务）上迅速传播。3月12日，在有关部门和大众媒体正式否认了科斯莫石油公司的谣言后，谣言迅速平息。
3.2.数据
日本Twitter 允许我们使用在2011年3月11日至3月17日期间发布的所有东日本大地震研讨会上发布的所有tweet数据——项目311 [13]。 每条tweet包含以下信息：tweet ID，帐户ID，时间标识和tweet文本。研讨会开始之前删除的推文均未包含在数据中。 我们使用关键字“ cosmo”从所有推文数据中提取了与科斯莫石油谣言相关的推文。 本研究使用了187,202条提取到的推文数据集（Cosmo Oil数据集）。
作者和三位研究合作者阅读了Cosmo Oil数据集中的所有tweet内容，并提取了值得注意的tweet，以了解Cosmo Oil谣言表达和传播过程的变化动态。我们在操作上将被转发超过100次的tweets定义为扩散性推文；87条tweets被归类为扩散性的，而所有其他tweets都被归类为未扩散性的。这些扩散性的推文数和转发总数为75831条。扩散性的推文及其转发量占Cosmo Oil数据集的40.5%。
3.3.编码
参考Arif等[12]和RIAS [5]的归类进行编码。 他们使用了五个互斥的类别——肯定，否定，中立，无关和无法解读，来捕获Twitter上谣言讨论的总体趋势。 Bordia和DiFonzo [5]使用RIAS的14种陈述类别来分析CMC讨论组中的谣言表述，分别是慎重、担忧、验证、询问、提供信息、相信、质疑、意识构建、指示、嘲讽、愿望、个人参与、不相关和无法解读。Oh 等人 [10]对RIAS进行了修订，以分析Twitter上的谣言讨论，并删除了在海地地震谣言中罕见的七种主题：不相关、个人参与、愿望、嘲讽、担忧、提供信息和意识构建。他们还用包含积极和消极两方面的情绪化陈述代替了忧虑性的陈述。
首先，我们在Cosmo Oil数据集中使用Arif等使用的相同类别——肯定、否认、中立、不相关和无法解读，对谣言推特表明的态度进行编码以捕捉Cosmo Oil谣言论述的总体立场。一条编码为“肯定”的微博意味着它认可或确认了谣言，而一条编码为“否认”的微博意味着反驳或反驳了谣言。一条编码为“中性”的推文意味着没有直接肯定或者否认这一谣言，但仍然与这一故事有关。
其次，我们根据以下七个类别——验证，意识建构，情绪化，询问，指示，离题和不可解读，对推文的表述进行了编码以详细获取科斯莫石油谣言讨论中的意识建构过程（如表格1所示）。这些类别是指RIAS而不一定相互排斥。如上所述，在我们的编码过程的第一步中，使用RIAS可能被编码为相信，质疑和审慎的陈述分别被编码为肯定，否定和中立。按照Oh等的分析，我们用情绪化的陈述代替了RIAS中的担忧性的陈述，由于RIAS中的嘲讽，愿望和个人参与类型在Cosmo Oil数据集中非常罕见，我们省略了这三类。提供信息类别也被省略。因为假定提供信息的陈述是对询问性的陈述的回应[5]，所以在Twitter上的谣言讨论中，很难区分到底谁询问性陈述的回应还是仅仅是信息传递。由于我们的研究兴趣集中在谣言的论述中，我们保留了RIAS中的意识构建的分类。
本研究中，我们从大学生中招募了两名编码员，指导他们如何使用编码手册对推文进行编码，然后让他们对本文稍后介绍的所有扩散性推文和显著的非扩散性推文进行编码。 互编码器的可靠性：Cohenrsquo;s k[14]对谣言推文的态度进行分类检验的信度为0.73，而对于谣言推文的陈述则为0.84。 这些可靠性可以分别判断为基本一致和几乎完美一致[15]。
3.4.扩散性推文的划分
为了捕获在科斯莫石油谣言讨论过程中表达的变化，我们参考DiFonzo和Bordia提出的分析方法将分散的推文划分为“四分之一” [8]。我们将除不相关（Ur）之外的所有扩散性推文按时间顺序划分为四分之一，方法是按时间顺序将分散的推文数除以4，然后计算每四分之一中每种态度和陈述的数量。尽管DiFonzo和Bordia在关于计算机讨论组的14个谣言表述中对所有帖子（7至54个帖子）进行了划分和分析，但要对Cosmo中的每种态度和所有推文（187,202条推文）的陈述进行划分和计数是非常困难的石油数据集以相同的方式。但是，由于如前所述，在Cosmo Oil数据集中，
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[239833]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
