网络谣言在公共事件中传播的实证分析&基于2010~2012年网络谣言信息的研究_舆情论文

公共事件中网络谣言传播实证分析——基于2010～2012年间网络谣言信息的研究，本文主要内容关键词为：谣言论文,网络论文,实证论文,年间论文,信息论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

       中图分类号：G206.3 文献标识码：A 文章编号：1008－7095(2014)02－086－10

       一、研究背景

       网络传播崛起以来，基于网络特性，谣言传播速度快、影响覆盖面广等特征更为明显，同时，复杂多样的受众群体也为谣言传播提供了广阔的空间。近年来，不少公共事件中网络谣言的出现越来越频繁，学术界对网络谣言的研究也逐渐增多。

       国外对谣言的研究相对较早，1947年，美国社会心理学家奥尔波特和波斯曼在二战期间对谣言问题进行的专题研究被公认为谣言研究的一个重要开端。此后谣言研究逐渐兴起，不同的学者对此给出了不同的定义，如“未经证实的解释”、“社会现象的假说”、“无可信来源的信息沟通”等(Peterson & Gist,1951; Rasnow,1988; Pendleton,1998)①②③。在此基础上，近年来，网络谣言的主流研究思路多为借鉴流行病传播、病毒传播，利用不同的传播模型模拟谣言传播，以追踪和回溯信息源、实时监测鉴别谣言信息。如有研究利用特定算法追踪网络谣言信息的传播源头，并可以检测、预防信息蔓延(Pedro Pinto,2012)④；Seo E(2012)等人的研究则证明了在社交网络中，如果设置足够多的观测节点，完全可以高精确度地识别大多数谣言的信息源⑤；Jin(2012)等人通过SEIZ模型对事件中出现在Twitter平台上的新闻信息和谣言信息实现了区分，并尝试加以实时辨别⑥。

       国内方面，黄爱萍教授在2003年发表的《网络谣言的传播特点与传播形态初探》可视为国内学者网络谣言研究的开端之作⑦；巢乃鹏和黄娴(2004)对网络谣言应对策略的研究亦较具代表性⑧。近年来，国内网络谣言研究逐渐丰富，顾亦然和夏玲玲(2012)提出了一个新的基于在线社交网络的谣言传播SEIR模型并给出了重要熟人免疫策略。⑨匡文波和郭育丰(2012)⑩研究微博谣言的传播与消解，提出事件的重要性、事件的模糊性和信息的不对称性是构成谣言传播的法则，并建立微博谣言传播、扩散及消解模型。任一奇等(2012)(11)采用生命周期分析方法将微博谣言演化分为造谣、传谣、极化和辟谣等阶段，研究了造谣方式、传谣形式、消解路径等。除此之外，也有部分研究聚焦于网络谣言与群体性突发事件间的关联，讨论其中网络谣言的传播规律及管控策略；或是对网络谣言的个案进行剖析，如近年来的多起假新闻或地震相关谣言等；还有学者从法律角度探讨网络谣言的防范机制等。然而，以上研究大多为定性讨论，虽有少部分成果通过较为详细的个案研究对已有谣言的传播规律进行了分析，但目前尚无相对成熟、较为系统的研究对谣言传播与公共事件间的普遍关联作出分析，尤其缺乏基于大样本案例的实证量化研究。

       在此背景下，本研究基于大数据案例样本支撑，对公共事件网络舆情中谣言的传播规律进行探讨，意欲通过实证分析证明，谣言既是一种信息的扩散过程，同时又是一种解释和评论的过程(卡普费雷，2008)(12)，它作为一种社会集体信念的部分体现，有其存在的必然性，且谣言信息的传播对事件发展演变产生着一定影响。基于对谣言信息自身特点的分析，本文试图提出，在面对网络谣言时，媒体、普通网民应当对产生于哪些条件下的网络信息判断更为谨慎，才能成为更负责任的信息传播者；同时也试图为互联网管理者提供更具科学性的政策制定及网络管理依据。

       二、研究设计

       本研究以2010～2012年社会影响较大的3119起公共事件中涉及谣言传播的251起事件样本和其中168起事件中出现的210条谣言信息样本作为研究对象，分析近年来中国公共事件中网络谣言传播的现象特征、规律及其对事件发展演变带来的影响。(13)

       研究所用材料均以公开报道或发布的资料为主，通过第一手文本资料，操作化为可测量的评估指标(一级指标5个、二级指标13个、三级指标43个)，对谣言信息的基本特征分布、传播形态、媒介特征、传播时效、干预应对、关注热度等多个方面进行详细分析，试图通过对事实特征的规律化呈现，发现传播中各基本要素的相关性。

       针对公共事件中网络谣言传播现象，提出以下三个研究维度：

       1.谣言的产生机制维度

       Q1：谣言是否更易于依附特定类型的公共事件出现？如分布于不同地域、不同行业类属、不同曝光媒介等是否会对谣言的产生带来差异。

       Q2：公共事件中网络谣言的基本内容特征是什么？如是否有明显信息源、其感情倾向怎样、谣言目的何在；其是否有特定针对主体；若有，是针对事件、现象，还是机构或个人。

       2.谣言的传播机制维度

       Q3：谣言在网络空间的传播过程有何规律？如其扩散有何地域特征；哪些媒体平台上谣言现象更为严重。

       Q4：谣言对公共事件的关注度影响力、舆情持续时间等是否有决定性影响。

       Q5：谣言的传播持续时间分布怎样，其持续时间长短与哪些因素相关。

       3.谣言的干预机制维度

       Q6：网络谣言的回应类型有哪些，验证澄清情况怎样。

       Q7：政府对公共事件的介入干预对谣言传播有何影响，法律介入谣言干预的情况怎样。

       在指标确立方面，针对Q1、Q4，研究的分析单元为事件，与其作关联分析的数据指标直接提取自上海交通大学舆情研究实验室“海量公共事件数据库”；针对Q2、Q3、Q5、Q6、Q7，研究分析的基本单位为每一例谣言，据此，本研究构建出以下类目与其一一对应，对谣言信息作出系统分析。包括：谣言内容特征、谣言传播特征、谣言相关主体特征、谣言回应情况、政府干预情况几个方面。

       最后，通过数据处理，将样本信息按照上述评估指标量化编码后，输入SPSS统计软件，采用描述性分析、方差分析等方法对数据统计处理，试图找出近年来网络谣言传播的现象规律及其与公共事件发展演变中各要素的相关性依据。

       三、研究结论

       (一)谣言的产生规律

       1.谣言在特定类型公共事件中的触发特点

       (1)地域分布：全国多地同时出现的谣言比例较大，北京及东部沿海地区谣言高发。在总样本库中，将2010～2012年2750起地域指标明确的社会热点舆情事件中地域指标与“是否出现谣言”进行交叉分析发现，在出现过谣言的236起社会舆情热点事件中，有37起波及全国范围，占比15.7％，如抢盐事件(2011年)、家乐福退出中国事件(2012年)等均出现了在全国范围内引起巨大影响的谣言传播现象。全国性事件由于影响范围较广，舆论参与人数也较多，信息传播过程中往往会经过较多节点，易致使原始信息失真。其次，发生地在北京的谣言事件共26起，占比9.3％。北京地区由于聚集了较多的行政、经济资源，国家部委或大型企业机构等相对较多，发生舆情事件的基数本身较大，信息渠道也更多，事件中出现谣言传播的比率相应增加。此外，广东和江苏分别以21起(8.9％)和15起(6.4％)位居其后。发达地区互联网普及率较高，众多网民倾向于通过互联网对社会热点事件进行关注及表达，同时其发布及获取信息的渠道也相对更丰富，更易引致舆情爆发。而谣言作为社会集体情绪的重要表现形式之一，则在一定程度上映射出不同地域间社会矛盾压力的差异。

      

      

       (2)行业分布：公共管理和社会组织行业内事件谣言多发，制造业亦频现谣言。去除2010～2012年社会热点舆情事件中272个行业指标缺失样本，将2847个有效样本中的行业指标与是否出现谣言二者交叉分析发现，共有231起事件中出现过谣言。其中，行业归属公共管理和社会组织的事件出现谣言占比远高于其他行业，三年共有95起，分别为2010年9起(23.7％)、2011年34起(46.7％)、2012年52起(45.2％)。如公务员倒地死(2011年)、中国现有1000万公务员传闻(2012年)等出现过谣言的舆情事件均属公共管理和社会组织行业范围。某种程度上讲，谣言反映了社情民意，一方面，涉及公共管理的谣言反映出部分民意需求或民众期待的政策意向；另一方面，一些社会力量也倾向于通过操纵谣言传播来影响公众行为和政府决策。

       其次，制造业三年共有27起谣言事件，其中2012年为15起，在全部行业中占比13.0％，略高于上年的10.3％，近3年来归属制造业范畴的案例有如丰田召回门(2010年)、比亚迪被曝安全气囊不安全(2011年)、传茅台欲申报奢侈品资格(2011年)、鲁花诽谤门(2011年)等事件。由于制造业涉及细分行业面广，衣食住行均涵盖在内，舆情主体的某些不当很容易触及公众的敏感神经，同时，同行间恶性的商业竞争也易于催生谣言，例如2011年影响较大的鲁花诽谤门事件便是由传言“金龙鱼食用油存在转基因产品影响健康”而引起。

       其余行业谣言占比较少，除教育(8.7％)、文化体育和娱乐业(6.9％)、交通运输仓储和邮政业(5.2％)外，其余行业均不足5％(见表2)。

      

       (3)首曝媒体：出现谣言的事件中经由新媒体曝光的占绝对多数，其中微博与网络新闻占比最多。将2010～2012年影响较大的3119起社会舆情事件首曝媒介分为国内媒体和国外媒体，剔除缺失样本，对剩余的3107个有效样本进行统计发现，三年间有网络谣言的舆情事件的首曝媒介主要为国内媒体，共有247起，三年分别为39起、82起、126起。进一步将国内媒体分为传统媒体和新媒体，剔除不详样本，对剩余的3058个有效样本进行分析发现，有网络谣言的事件主要集中在首曝媒介为新媒体的事件，有173起，占比超过传统媒体，三年占比分别为69.2％(27起)、70.7％(58起)、69.8％(88起)，整体走势为先升后降；但从绝对数量上看，2012年新媒体曝光的网络谣言事件数最多(见表3)。

      

       从2010～2012年影响较大的社会舆情事件具体的媒介类型上看，剔除具体媒介不详样本，对剩余的3068个有效样本进行分析发现，3年间，243起突发公共事件中都曾出现过谣言。有网络谣言的事件中，主要集中在首曝媒介为微博的事件，三年占比分别为10.5％、36.1％、33.6％，整体走势为先升后降。其次，首曝媒介为报纸的事件中有60起事件出现网络谣言，占比为24.7％，三年占比分别为28.9％、22.9％、24.6％。第三，首曝媒介为网络新闻的谣言事件也较多，占比分别为28.9％、15.7％、21.3％(见图1)。

      

       图1 2010～2012年影响较大的舆情事件中出现网络谣言的事件首曝媒介类型占比分布

       2.公共事件中网络谣言的基本内容特征：信源明确与否相对均衡，谣言目的和感情倾向较为集中，且谣传中绝大多数具有特定针对主体

       首先从谣言的信源方面分析，谣言样本中出现明确信息源的共有101条，占比48.1％；信源模糊的谣言109条，占比51.9％。其中，从具体的信源获取方来看，对谣言信息源丝毫未提及，仅凭空描述的谣言共有51条，占比24.3％；明确提及该信息为本人亲自体验获得的谣言共有45条，占全部谣言比例的21.4％；采用某电视台、某报纸、某政府部门、某公司，或“可靠的官方消息”等机构称谓作为信息源的谣言共42条，占比20％；使用亲人、朋友、同事等第三人称或其他个体的模糊称谓作为信源(即“他者”)的谣言22条，占比10.5％；此外，还有明确指出由某专家所言的2条；称“据网友爆料”“媒体报道”“微博上传言”等其他类型信源的谣言有48条，占比22.9％。

       其次，从谣言的目的类型来看，根据Knapp提出的“愿望型、恐惧型、敌意型”传统三分法，本研究中愿望型谣言有13条，占比6.2％；恐惧型13条，占比6.2％；敌意型134条，占63.8％。除此之外，部分谣言并无明显对抗性的传播目的，属于误传型，此类谣言共有48条，占比22.9％；另有少量娱乐消遣型谣言，如“福州大学恋爱实名制”“李湘王岳伦夫妇离婚”“金庸被去世”等传闻。

       第三，从谣言的感情色彩角度判断(如下表)，210条谣言信息中，负面传闻最多，共有181条，占比86.2％；感情倾向相对中立的谣言25条，占比11.9％；正面感情色彩的传闻有4条，占比1.9％。

       第四，从谣言的针对主体情况看，210条谣言中，仅有5条在文本中未提及特定针对主体，即绝大多数谣言都有某一具体指向对象。其中以组织机构作为谣言对象的最多，共有123条，占比58.6％；有70条谣言针对个人，占比33.3％；另有部分谣言针对某种自然或社会现象，共有10条，占比4.8％，如2012年影响巨大的世界末日系列谣言中，有大量传言为对某些自然现象的预测。(见图2)

      

       图2 谣言信息针对主体分布

       (二)谣言的传播规律

       1.网络谣言的扩散机理：同一谣言会经由多种渠道传播，造成线下影响的地理扩散范围波及全国者超过半数

       首先从传播媒介看，210条谣言信息中，涉及传播谣言信息最多的为网络新闻，共有196条；其次为报纸，共185条，占比25.4％；论坛社区传播的谣言数位居第三，共计153条，占比20.8％。此外，电视、博客、广播、即时通讯、短信、邮件等传播渠道也在谣言扩散中发挥了一定作用。

       其次，网络谣言的地理扩散方面，谣言事件的发生地与该谣言针对主体的所在地并非完全一致。210条谣言中，有17条谣言的针对主体所在地并非在谣言的事件地，即说明纵使谣言缘起某公共事件，但其扩散范围却不仅限于该事件。而从谣言造成线下影响的波及范围来看，有94条谣言的波及范围仅限于省内区域，尽管部分谣言在互联网相传甚广，但其真正对现实生活造成的影响范围仅作用于小部分区域；波及全国或全国多省区的谣言共计109条，占比最多，为51.9％，可见超过半数的谣言在经互联网扩散后，在全国范围内造成广泛影响；此外，有7条谣言扩散至全球或海外多个国家。(见图3)

      

       图3 谣言信息首曝媒介类型分布

       2.网络谣言与事件热度和舆情持续时间：公共事件中有无谣言出现，其网络关注度有所不同；且谣言对事件的舆情持续时间影响有限，无论是否出现谣言，七成以上公共事件均会在2周以内舆情消退

       2010～2012年间3119起社会影响较大的公共事件中，有网络谣言的公共事件媒体和网民关注度均值为1.631，没有网络谣言的媒体和网民关注度为1.038。如表4所示，2010年出现网络谣言的公共事件其媒体和网民关注度值是未出现谣言者的2倍多；2011年差异也较大，前者高达2.290，而无网络谣言的公共事件仅0.923；2012年二者则趋于平均，出现网络谣言的公共事件，其媒体和网民关注度为1.101，未出现者为1.178。

      

       此外，将2010～2012年影响较大的社会舆情事件中持续时间缺失的样本剔除，剩余3108个有效样本中，有250起公共事件中曾出现过谣言，其中事件舆情持续时间多集中在1周以内和1～2周，共占比71.2％：舆情持续时间为1周以内的事件占比40.4％，舆情持续时间为1～2周事件占比30.8％。而未出现谣言的公共事件与前者比例相差无几，2周内舆情消退的事件共占66.5％。(见图4)

      

       图4 2010～2012年影响较大的舆情事件是否有网络谣言与舆情持续时间分布比例

       3.网络谣言的传播周期：谣言自身传播周期较短，其持续时间与该谣言文本是否包含佐证信息、谣言的回应时效等相关

       统计210条谣言信息的传播持续时间发现，网络谣言的传播时效特点也与舆情事件类似，谣言引发热议的持续时间较短，1个月以内迅速消退的占比18成以上。如图5，谣言信息传播持续时间在1周以内的有111条，占比52.9％，超过半数，包括小悦悦事件中曾传言救人阿婆陈贤妹遭辞退、网传金庸去世等不实信息，均在较短时间内得以辟谣后舆情消退。另有48条谣言信息其传播持续时间在1周～2周左右，占比22.9％；持续时间在2周～1个月的谣言有13条，占比6.2％。总的来看，传播持续时间超过1个月以上的谣言仅占比11％，但其中部分谣言多次周期性出现，如世界末日系列谣言、金庸先生数次“被去世”等。(见图5)

      

       图5 2010～2012年网络谣言传播持续时间分布

       对谣言文本中除文字描述外，是否包含图片、视频、外部链接等其他佐证形态进行统计，并将其与谣言传播持续时间关联分析发现，在谣言持续时间信息明确的195个有效样本中，谣言文本包含佐证信息的有89条，其中接近7成的谣言在1周以内得以消退，传播持续时间超过1个月的仅占7.9％。而其余106条未包含佐证信息的谣言中，有15.1％传播超过1月以上，1周以内消退的不足半数(G0YC21.JPG＝9.117，P＝0.010)。即文本中包含佐证信息的谣言传播持续时间更短。

      

       此外，对谣言传播的持续时间和其回应时效进行相关性检验发现，在0.05的显著程度上，二者显著相关，相关系数r＝0.181，即谣言涉及主体对谣言的回应时差越短，该条谣言的传播持续时间越短。如“7·23”甬温线特别重大铁路交通事故中，尽管事发后迅速爆发出数十条谣言，但大多由于相关主体及时回应辟谣，其传播影响得到了有效控制，持续时间多在1周以内。

       (三)谣言的干预机制

       1.网络谣言的验证评估：谣言验证方式多样，但其信息真假界定在短期内仍难以判别

       在对谣言信息真假验证中，除去8条无法验证的谣言外，将剩余的202条谣言在验证澄清中采用到的最主要、最有效的验证方式进行分类统计。其中部分事件由主管政府部门针对谣言进行调查后发布、通报等，此类政府回应型的谣言共有90条，占比42.9％；有48条谣言为当事者，即谣言针对主体主动出面澄清，占比22.9％，如甘肃校车事故中潘石屹捐校车，即由当事人潘石屹出面发表微博澄清；在谣言澄清中，媒体调查也是一股重要力量，部分谣言出现后，会有媒体记者深入现场，跟进调查，采访当事人等，呈现媒体视角的判断结果，共有36条谣言为媒体调查后澄清，占比17.1％；部分谣言会有第三方机构介入证实或辟谣，如新浪的微博辟谣平台、果壳网的谣言粉碎机等，此类验证方式有18条，占比8.6％；也有谣言出现后会有相关领域专家出门对信息作出专业解读以驳斥或证实谣言，该类型共有8条，占比3.8％；另有少量谣言性质恶劣，严重危及社会安全或个人名誉等，会有司法直接介入，如警方查证等。(见图6)

      

       图6 谣言信息验证方式分布

       在经过各方力量对谣言信息核查澄清后，将信息证伪的共有176条，占比83.8％；有12条谣言在经查实后，发现曾被认定为虚假的信息被证实为真，占比5.7％；此外，有22条谣言尚不能判定其真伪，占比10.5％。

       2.网络谣言的干预情况

       (1)干预主体信息：干预主体为地方政府的公共事件中出现谣言几率最高

       将2012年公共事件的舆情干预主体与该事件是否出现谣言交叉分析发现，2012年的统计结果

＝28.758，P＝0.000，即2012年公共事件的舆情干预主体不同，与其事件演变中是否出现谣言显著相关。总体来看，在有网络谣言的事件中，干预主体为地方政府、企业和个人的事件较多(见图7)。

      

       图7　 2012年影响较大的舆情事件是否有网络谣言与干预主体统计表

       (2)司法介入情况：造谣者触犯相关法律受追责的谣言事件不足一成。统计发现，在2010～2012年公共事件中谣言传播相对明显的168起事件中，截至2012年底，有16起事件对相关造谣者进行了法律问责，占比9.5％。如“襄阳飞深圳航班遭匿名电话威胁”事件中，从襄阳飞往深圳的ZH9706航班在起飞后接到匿名电话威胁信息，于当日23时24分紧急备降武汉天河机场。44小时后，编造虚假信息的犯罪嫌疑人被警方抓获，警方对其以涉嫌编造、故意传播虚假恐怖信息罪立案，依法从重追究刑事责任(14)。又如“江苏响水化工厂爆炸谣言”事件中，由“爆炸谣言”引发了“恐慌事件”，2月10日凌晨，响水县有人谣传，陈家港化工园区大和化工厂要发生爆炸，引发群众产生恐慌，并连夜自发转移。事后，数名涉嫌编造、故意传播虚假恐怖信息的犯罪嫌疑人均受到了刑事拘留或行政拘留等相应处罚。

       截至2012年底，我国对网络造谣行为的追责机制主要以治安管理处罚为主，据学者王璐(2013)统计，在我国法律和行政法规中涉及“谣言”的条文共计20条，其中又以《中华人民共和国刑法》(第105条)和《治安管理处罚法》适用频次较高，综合这两项法律条文及其司法解释，可总结出我国“谣言”的处罚标准：首先，“谣言”是虚假的信息。《治安管理处罚法》中的“谣言”，是指捏造并散布没有事实根据的谎言；《中华人民共和国刑法》中的“造谣”是“捏造虚假事实”，或“虚构”情况。其次，回溯我国法律文献发现，我国规制“谣言”的适用标准应是：“缺乏依据”、“破坏公共安全”、“故意”。同时，认定行为人是否存在“故意”缺乏客观标准，所以还要辅助以考量行为人的“目的”，才能确定谣言传播者何时应被免责。(15)

       就具体操作来看，目前，我国法律并未明确规定网络谣言的具体概念、特征以及认定主体，使得它与网络上的一些瑕疵信息、不良信息、危害信息之间容易混淆，人们在区别和界定以上网络信息类别时也因缺乏法律标准而难以准确辨别。不过，中国最高人民法院、最高人民检察院于2013年9月9日联合发布的《关于办理利用信息网络实施诽谤等刑事案件适用法律若干问题的解释》，首次明确了利用信息网络实施诽谤、寻衅滋事、敲诈勒索、非法经营等刑事案件的入罪标准及量刑规则(16)。该解释虽未对“网络谣言”直接进行法律界定，但对传播网络谣言造成实际社会危害的行为作出了相对明确的司法规制。

       四、结论与建议

       (一)公共事件中出现网络谣言的比例较小，谣言对舆情持续时间的增长影响有限，但对提升媒体和网民关注度作用较大

       尽管近年来网络舆论事件的热议中似乎都伴随着谣言的身影，但通过上海交通大学舆情研究实验室(2013)实证分析发现，近3年来出现谣言传播的公共事件占比不到10％(17)。同时，谣言对公共事件的舆情持续时间影响也非常有限，无论是否出现谣言，公共事件的舆情持续时间均大多集中在1周以内和1～2周，舆情消退仍较快。然而，谣言的出现对该公共事件的媒体和网民关注度作用较大，3年总体来看，有网络谣言的舆情事件媒体和网民关注度平均值要高于无网络谣言的事件。这或许可为大众“网络谣言无处不在”的固有印象找到解释，即在关注度较高的事件中往往伴生着谣言，二者相互作用使得舆情再度升温，而在大多数影响力有限的公共事件中，其实少有谣言出现。

       (二)某些特定类型的公共事件中谣言传播更易发生，应当提前做好预警与研判

       如前文分析可知，地域方面，波及全国多地区的事件和东部发达地区的公共事件中，更易出现谣言传播；行业方面，公共管理和社会组织及制造业是谣言的多发地带；同时，经由新媒体曝光的公共事件，尤其是微博和网络新闻曝出的事件，最应警惕谣言滋生；而在政府出面介入干预的公共事件中，谣言出现的几率远大于其他主体介入干预的事件。辨析出谣言较易依附的特建生存空间，将有助于提醒公众和管理部门在面对该类型的公共事件时谨慎对待其中流传的各类信息。

       一方面，建议政府及管理部门及时完善网络舆情预警机制，有针对性地实时监测各类谣言易发领域、载体或通道，实现网络谣言的快速响应；同时，完善信息疏导辟谣机制，拓宽信息发布渠道，保证权威信息公开的到达率，避免由于信息不畅滋生谣言。另一方面，媒体在选取信源时尤其应当提高警惕，尽量采用多信息源交叉求证，避免误传虚假信息。同时发挥舆论引导作用，积极配合政府有关部门对事件信息进行调查，消除谣言的影响。

       (三)网络谣言文本特性有所变异，经典R＝i×a(18)公式在现代谣言传播中有所修正

       1947年，美国社会心理学家奥尔波特(2003)等人认为谣言流通量与该问题的重要性和涉及该问题的证据的暧昧性之乘积成正比，用公式可表示为：R＝i×a。其中，R代表谣言(rumor)，i代表重要度(importance)，a代表模糊度(ambiguity)。该公式自诞生以来，成为谣言传播研究中的经典模型，屡屡被用于解释大量谣言现象。然而网络时代的谣言文本特征出现了变异，经典谣言传播公式在某种程度上应被修正。

       首先，谣言类型的逐渐多样化与时代背景密不可分，网络空间的海量信息中，事件是否重要与其是否出现谣言并不一定相关，如娱乐消遣等类型谣言的出现，充分体现了人们娱乐化心态下的传播诉求，即事实不一定重要，但要有趣。这是社会转型发展到一定阶段的产物，只要不侵犯他人权益或触犯法律，社会对适当的自娱自乐或情感宣泄行为应当有足够的宽容度。

       其次，从案例统计中可以看出，信源的模糊性已不再是决定谣言是否被传播的绝对因素，传播文本中具有明确信源证据信息的谣言同样容易获取网民信任。但证据的暧昧性仍对谣言持续时间长短有所影响，传播文本中缺乏足够丰富的佐证信息的谣言，其持续时间越长。传播学者克罗斯(1953)曾将公众的批判能力(c,critical sense)引入谣言公式：R＝i×a。他认为受众个人能力因素对谣言产生着重要影响：受众的批判能力越强，谣言产生的可能性就越小，反之则越大(19)。面对真假难辨的网络信息，公众应当主动提升媒介素养，增强求证意识，对各种新媒体渠道传播特性有所了解，学会辨识网络传播中的信息瑕疵。

       (四)“今天的谣言成为明天的事实”，利益博弈下，流通信息的真实性扑朔迷离，政府公信力亟待提升

       通过前文谣言信息验证评估可以发现，有小部分曾被官方认定为虚假信息的谣言，在事件后期各种信息得以充分披露后被证实为真。“今天的谣言成为明天的事实”，让一些公权力部门公信力遭受挑战。实际上，舆情事件发生至所有信息经调查取证完全公开，需要一定时间。在此过程中，必然会出现信息不甚明晰的阶段。此时，政府部门需要快速响应，但不宜草率公布尚未定论的信息，以防前后信息发布不一，失信于民。上海市人民政府(2013)曾出台政府工作规则(20)，其中针对重大或特别重大突发事件提出的“快报事实、慎报原因”的回应原则，也适用于其他涉及谣言传播的公共事件。

       (五)单一的政府回应辟谣效果有限，谣言当事方介入辟谣不足，应鼓励多方参与，打造立体信息链

       从辟谣回应看，现有的辟谣方式中，政府回应仍占主要，谣言当事者出面回应较少。在政府权威信息易受质疑的某些突发环境下，当事方现身说法往往才是谣言得以迅速澄清的有效方式。但谣言当事者为个人时，受制于自身资源限制，部分当事方多选择沉默，而非积极主动辟谣。原因在于一则个体辟谣若要实现较好的传播效果，无疑需要投入巨大成本，耗费时间、财力、物力；二则部分谣言事件的当事者担心介入辟谣会导致自身卷入更多是非，因而不愿主动出面。因此公共事件中出现谣言后，政府一方面有责任和义务对事件信息进行说明，保障信息公开透明；另一方面更应鼓励谣言当事者亲自出面澄清事实，并尽量为事件当事方提供各类资源支持，为其打消后顾之忧。同时，适当借助公信力较高、民众认同的第三方予以佐证，鼓励社会力量参与辟谣，打造立体多源的信息链，以增强辟谣效果。

       致谢：本文撰写过程中，万旋傲等对资料搜集和数据统计亦有贡献。

       收稿日期：2013－11－08

       注释：

       ①Peterson W A,Gist N P."Rumor and public opinion".American Journal of Sociology,1951:159-167.

       ②Rosnow R L."Rumor as communication:A contextualist approach".Journal of Communication,1988,38(1):12-28.

       ③Pendleton S C."Rumor research revisited and expanded".Language & Communication,1998,18(1):69-86.

       ④Pinto P C,Thiran P,Vetterli M."Locating the source of diffusion in large-scale networks".Physical Review Letters,2012,109(6):068702.

       ⑤Seo E,Mohapatra P,Abdelzaher T."Identifying rumors and their sources in social networks",SPIE Defense,Security,and Sensing.International Society for Optics and Photonics,2012:83891I-83891I-13.

       ⑥Jin F,Dougherty E,Saraf P,et al."Epidemiological modeling of news and rumors on Twitter",Proceedings of the 7th Workshop on Social Network Mining and Analysis.ACM,2013:8.

       ⑦黄爱萍：《网络谣言的传播特点与传播形态初探》，http://www.zijin.net/blog/user1/135/archives/2003/732.shtml,2003-1-1.

       ⑧巢乃鹏，黄娴：《网络传播中的“谣言”现象研究》，《情报理论与实践》2004年第6期，第586－589页

       ⑨顾亦然，夏玲玲：《在线社交网络中谣言的传播与抑制》，《物理学报》2012年23期，第544－550页

       ⑩匡文波，郭育丰：《微博时代下谣言的传播与消解——以“7·23”甬温线高铁事故为例》，《国际新闻界》2012年第2期，第64－69页

       (11)任一奇，王雅蕾，王国华，等：《微博谣言的演化机理研究》，《情报杂志》2012年第5期，第50－54页。

       (12)让·诺埃尔·卡普费雷：《谣言——世界最古老的传媒》，上海：上海人民出版社，2008年，第8页。

       (13)具体样本则通过以下三方面确定：1.网络中出现专门的文章辟谣或质疑其真实性，这一点说明了文本内容存在不确定性；2.该信息的媒体关注度和网民关注度影响力指数排名靠前；3.该信息在传播过程中主要信息要素相对完整。这也是本研究中涉及“网络谣言”概念的界定规则，即谣言并非一定为虚假信息，而是某事件的互联网传播中，其信息真实性曾受到质疑并引发广泛议论，其中的不确定信息均纳入本文研究范畴。据此，本研究根据数据总库中公共事件的影响力指数，筛选出关注度在1000点以上的3119起影响较大的公共事件，其中出现明显谣言传播现象的事件有251起。基于此，根据新闻报道、网帖文章等公开资料，选取其中具体谣言信息相对完整的事件168起，将每个案例中曾出现过的、传播热度值较高的谣言信息共计210条确定为最终研究样本。

       (14)龚宣，张伟：《谎称“炸飞机”竟是为拖住债主》，《襄阳晚报》2012－9－3。

       (15)王璐：《合法性与合理性：关于微博谣言法律规制问题的实证研究》，《河北法学》2013年第4期：第120－127页。

       (16)新华网：《两高公布办理利用网络实施诽谤等刑事案件的解释》，http://news.xinhuanet.com/legal/2013-09/09/c_125351875.htm,2013-9-9.

       (17)谢耘耕：《中国社会舆情与危机管理报告(2013)》，北京：社会科学文献出版社，2013年：第22－23页。

       (18)奥尔波特等：《谣言心理学》，沈阳：辽宁教育出版社，2003年，第17页。

       (19)Chorus,A."The basic law of rumor".The Journal of Abnormal and Social Psychology,1953,48(2):313-314.

       (20)上海市人民政府：《上海市人民政府工作规则》，http://www.shanghai.gov.cn,2013-05-29.

标签：舆情论文;  网络谣言论文;  舆情分析论文;  媒介策略论文;  法律论文;