面向微博謠言關(guān)注度的大數(shù)據(jù)時序特性分析

吳越　肖容

摘 要：近年來，微博謠言因其傳播速度快、擴散范圍廣、影響后果嚴(yán)重引起了公眾廣泛關(guān)注。網(wǎng)民對于微博謠言關(guān)注度程度隨時間變化，關(guān)注側(cè)重點漂移客觀反映了微博謠言治理效果。因此，研究微博謠言關(guān)注度具有重要價值。以新浪微指數(shù)平臺為大數(shù)據(jù)分析源，通過時序特性分析方法深度挖掘近5年網(wǎng)民對微博謠言關(guān)注度的時序特征。研究發(fā)現(xiàn)，微博謠言關(guān)注度時序是一個無明顯趨勢和周期的時間序列。5年中序列最大峰值出現(xiàn)時間與兩高院出臺懲治網(wǎng)絡(luò)謠言相關(guān)《解釋》的時間吻合; ARMA（1，2）模型可較好地擬合微博謠言關(guān)注度序列;手機端謠言關(guān)注度數(shù)量約為電腦端謠言關(guān)注度數(shù)量的2.8倍，前者是后者的格蘭杰原因，且前者對后者的影響力為持續(xù)一周逐漸減小的正面沖擊效應(yīng);網(wǎng)民關(guān)注的微博謠言熱門信息主要集中于謠言懲罰的相關(guān)政策、重大突發(fā)事件中的媒體辟謠、明星向造謠者追究法律責(zé)任以及安全問題相關(guān)的辟謠榜4個方面。研究結(jié)果有助于掌握微博謠言關(guān)注度時序規(guī)律，從而為有效制定微博謠言抑制策略提供可靠依據(jù)。

關(guān)鍵詞：微博;謠言關(guān)注度;時序特性

DOI：10. 11907/rjdk. 191653????????????????????????????????????????????????????????????????? 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

中圖分類號：TP391 ? 文獻標(biāo)識碼：A??????????????? 文章編號：1672-7800（2020）003-0194-06

Analysis of Big Data Time-series Properties Characteristics

for Microblog Rumor Confrontation

WU Yue，XIAO Rong

（College of Computer and Software Engineering， Xihua University， Chengdu 610039， China）

Abstract：Studying the relevant theories， techniques， and methods of microblog rumors confrontation is of great practical significance for maintaining social stability， national unity， and building a clear network environment. At present， the research in the field of rumors confrontation mainly focuses on the construction of microblog rumors suppression model and the simulation calculation of confrontation rules， however， the in-depth research on the true data of microblog rumors confrontation is very scarce. In this regard， the Sina micro-indicator platform is used as the source of big data analysis， and the time series feature analysis method is used to deeply mine the temporal characteristics of microblog rumors countermeasure data in the past five years. The study found that the time series of microblog rumors confrontation is a stable time series， with no obvious trends and cycles. The maximum peak of the sequence in 5 years coincides with the launch of the Explanation related to the two superior prosecutors. The ARMA（1，2） model can well fit the microblog rumors confrontation sequence. The number of rumors confrontation on mobile phones is about 2.8 times that on computers. The former is the Granger cause of the latter， and the influence of the former on the latter is a positive impact effect that gradually decreases for a week. The microblog rumors confrontation that netizens focus on includes four aspects， such as policies related to rumors confrontation， official denial in major emergencies， cognizance of legal responsibilities of celebrities to rumor mongers， and rumor lists related to security issues. The research results will help us to grasp the rules of microblog rumors confrontation series， and thus provide a reliable basis for developing the microblog rumors suppression strategies effectively.

Key Words： Microblog; rumors confrontation; time-series properties

0 引言

在新媒體平臺誕生之前，謠言的經(jīng)典定義是 “與當(dāng)時事件相關(guān)聯(lián)的命題，是為了使人相信，一般以口傳媒介的方式在人們之間流傳，但是卻缺乏具體的資料以證實其確切性的命題”[1]。從該定義可以看出，以前謠言主要依靠口頭傳播。在新媒體平臺興起之后，謠言的傳播形式發(fā)生了明顯變化，從簡單的口傳轉(zhuǎn)變?yōu)橐劳行旅浇閭鞑サ膹?fù)雜形式。謠言傳播形式的轉(zhuǎn)變導(dǎo)致傳播速度急速提升、傳播范圍顯著擴大。面對網(wǎng)絡(luò)謠言傳播新形式，如果不能盡早制定有效抑制謠言關(guān)注度的方案，很容易引發(fā)難以控制的失穩(wěn)局面。因此，新媒體平臺網(wǎng)絡(luò)謠言對抗問題成為網(wǎng)絡(luò)信息時代維穩(wěn)工作亟需解決的關(guān)鍵性問題。

目前，有關(guān)網(wǎng)絡(luò)謠言關(guān)注度方案很多，主要集中于法規(guī)制定與關(guān)注度策略仿真模擬。我國法規(guī)制定方已形成一套相對完整的網(wǎng)絡(luò)謠言對抗體系，涉及憲法、刑法、民法、行政法及司法解釋。其中，《憲法》第五十一條規(guī)定公民在行使自身自由和權(quán)力時，不得損害國家、社會、集體利益和其他公民的合法自由和權(quán)利。這在根本上明確了言論自由的邊界是不能損害其他主體的合法自由和權(quán)利，為下位法中網(wǎng)絡(luò)謠言的規(guī)章制定奠定了基礎(chǔ)[2];2013年出臺的《最高人民法院、最高人民檢察院關(guān)于辦理利用信息網(wǎng)絡(luò)實施誹謗等刑事案件適用法律若干問題的解釋》第五條第二款規(guī)定，對“編造虛假信息，或者明知是編造的虛假信息，在信息網(wǎng)絡(luò)上散布，或者組織、指使他人在信息網(wǎng)絡(luò)上散布，起哄鬧事，造成公共秩序嚴(yán)重混亂的”，將依法“以尋釁滋事罪定罪處罰”[3];2015年11月1日起施行的《刑法修正案（九）》在第二百九十一條之后新增了“編造、傳播虛假信息罪”[4]。除此之外，涉及網(wǎng)絡(luò)謠言關(guān)注度的法律法規(guī)還包括《民法總則》、《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《計算機信息網(wǎng)絡(luò)國際聯(lián)網(wǎng)安全保護管理辦法》、《電信條例》、《互聯(lián)網(wǎng)文化管理暫行規(guī)定》等。從中可以看出，我國關(guān)于網(wǎng)絡(luò)謠言對抗的“法網(wǎng)”正在不斷完善。

在網(wǎng)絡(luò)謠言對抗策略仿真模擬方面，研究重點主要集中于對抗策略發(fā)布時間、對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、實施對象屬性特征及自身信任度4個研究熱點：①基于信息的發(fā)布時間。Wang[5]發(fā)現(xiàn)盡早發(fā)布辟謠信息，謠言傳播控制得越好，萬貽平[6]的仿真實驗也得出相同結(jié)論;② 基于網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。Jiang[7]研究發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性決定了應(yīng)該使用哪一種謠言對抗策略。王長春[8]構(gòu)建了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的謠言傳播模型，其仿真結(jié)果表明，群體是否傾向于相信謠言，不僅與網(wǎng)絡(luò)平均度有關(guān)，而且與網(wǎng)絡(luò)其它參數(shù)如網(wǎng)絡(luò)平局路徑長度、聚類系數(shù)有關(guān)。Mehta[9]利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計了一種利用鄰居結(jié)點中心性關(guān)注度謠言傳播的方法，該方法可以通過分布式計算網(wǎng)絡(luò)局部信息，確定面向全局網(wǎng)絡(luò)的謠言免疫釋放點，從而提升謠言抑制策略實施效率;③基于對抗策略實施對象的屬性特征。顧亦然[10]提出一個有效的網(wǎng)絡(luò)謠言對抗策略——重要熟人免疫策略，其仿真結(jié)果表明，重要熟人免疫策略在不需要知道網(wǎng)絡(luò)全局結(jié)構(gòu)和縮減計算量的同時，可達到目標(biāo)免疫的謠言抑制結(jié)果。王筱莉[11]研究了遺忘率隨時間變化的謠言傳播模型，發(fā)現(xiàn)遺忘率對謠言傳播的最終規(guī)模有重要影響，初始遺忘率越大或遺忘速度越大，謠言最終傳播規(guī)律越小。萬貽平[6]分析了目標(biāo)免疫和熟人免疫等傳統(tǒng)謠言對抗策略的不足，提出主動免疫和被動免疫兩種網(wǎng)絡(luò)策略，其實驗結(jié)果顯示，在主動免疫中，清除者遺忘率越低，謠言影響越小，而在被動免疫中，傳播者遺忘率則對謠言傳播產(chǎn)生分段影響。Jiang[7]提出了一個具有免疫結(jié)構(gòu)的SIR模型用于研究謠言關(guān)注度方法，其研究結(jié)果顯示，針對可疑個體實施謠言免疫策略，可以有效控制謠言傳播。Zhao[12]在設(shè)計謠言傳播模型時考慮了謠言拒絕率關(guān)注度機制，其仿真結(jié)果表明，增加無知者對謠言的拒絕率的做法比增加傳播者對謠言拒絕率有更好效果，可有效降低謠言傳播密度;④基于信任度。Zhao[12]通過一系列仿真實驗評估個體-個體的謠言傳播控制，以及媒體-個體的謠言傳播控制，結(jié)果表明，政府發(fā)布信息的數(shù)量對于謠言傳播具有巨大影響。政府公信力與民眾認(rèn)知能力非常重要，當(dāng)少數(shù)人被懲罰時，謠言抑制效果非常顯著。Xu[13]在SEIR謠言傳播模型中引入了信任機制，仿真結(jié)果顯示，信任機制能夠有效地降低謠言影響力和傳播范圍。Xia[14]在謠言傳播模型SIAR的構(gòu)建過程中考慮了權(quán)威信息信任度問題，仿真結(jié)果表明，權(quán)威信息發(fā)布越快，謠言負(fù)面影響越小。Wang[15]構(gòu)建了一個新的SIR模型，比較全面地研究了謠言對抗策略的效果，其研究發(fā)現(xiàn)，謠言對抗策略的效果與實施對象、辟謠內(nèi)容和弛豫時間均有關(guān)聯(lián)。對無知者實施謠言免疫策略可有效抑制謠言傳播，謠言傳播的弛豫時間越短、辟謠信息可信度越高，謠言抑制效果則越好。

盡管目前已出臺許多網(wǎng)絡(luò)謠言對抗的法律法規(guī)，也不斷涌現(xiàn)出大量網(wǎng)絡(luò)謠言對抗策略的模型構(gòu)建和仿真計算研究，然而，對抗效果如何，真實網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中網(wǎng)民對謠言關(guān)注度是否有所改變，網(wǎng)民關(guān)注點集中在哪些方面等一系列反饋信息的相關(guān)研究非常匱乏。其主要原因有兩點：一是由于不同新媒體平臺上的網(wǎng)絡(luò)謠言關(guān)注度存在極大差異，難以尋找到一個合適的切入點進行深入研究;二是面向海量的網(wǎng)絡(luò)謠言關(guān)注度大數(shù)據(jù)，如何做到實時有效的大數(shù)據(jù)獲取，以及長期的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析是一大難題。

針對第一個如何在不同新媒體平臺上尋找切入點的問題，近3年已有相關(guān)報道作出了解答。2015年6月24日，中國社科院新聞與傳播研究所在北京發(fā)布的《新媒體藍皮書》調(diào)查顯示，近六成假新聞首發(fā)于微博[16]，說明微博平臺首發(fā)謠言數(shù)量占比最大。2017年12月21日，《人民日報》報道，檢索2017年“辟謠”相關(guān)的謠言關(guān)注度數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)相關(guān)微博399 293條，微信234 750篇，APP推送81 871篇，論壇文章66 884篇，博客19 967篇，報刊文章10 982篇[17]。這些數(shù)據(jù)進一步說明微博謠言關(guān)注度目前已經(jīng)成為新媒體平臺謠言關(guān)注度的主戰(zhàn)場。 基于微博在謠言關(guān)注度中的重要性，本研究選取微博謠言關(guān)注度大數(shù)據(jù)分析作為問題切入點。針對大數(shù)據(jù)獲取問題，通常解決辦法是調(diào)用微博提供的API接口或編寫爬蟲代碼采集微博數(shù)據(jù)。然而，面向?qū)崟r更新的微博大數(shù)據(jù)，這兩種方法均存在采集數(shù)據(jù)不及時、不完整的問題。目前有一種更好的解決辦法，即利用“微指數(shù)”[18]工具獲取微博大數(shù)據(jù)?！拔⒅笖?shù)”是由中國最大的微博平臺“新浪”提供的數(shù)據(jù)分析工具，該工具能夠提取指定時間內(nèi)關(guān)鍵詞在微博的熱議度，避免了研究者自行采集微博數(shù)據(jù)時遇到的問題。

基于以上兩點，本文以微博謠言關(guān)注度大數(shù)據(jù)為研究對象，利用新浪“微指數(shù)”工具獲取5年微博謠言關(guān)注度時間序列。進一步通過時序特性分析方法研究微博謠言關(guān)注度時間序列的總體統(tǒng)計特征、時序擬合模型、手機端與電腦端的微博謠言關(guān)注度關(guān)聯(lián)，以及網(wǎng)民關(guān)注的微博謠言焦點內(nèi)容。

1 微博謠言關(guān)注度時序總體特性分析

以“謠言”為關(guān)鍵詞，利用新浪“微指數(shù)”工具獲取2013年3月1日至2018年2月28日5年的謠言關(guān)注度大數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上，利用EViews工具[19]進行時序特性分析。

1.1 以天為時間粒度的微博謠言關(guān)注度時序

以天為時間單位，統(tǒng)計近5年的微博謠言關(guān)注度時間序列，如圖1所示。從圖1中可以看出，微博謠言關(guān)注度數(shù)量每天均有變化，但近5年數(shù)量超過10萬/天的并不多，主要出現(xiàn)于2013年。

進一步分析其時序直方圖和統(tǒng)計量（見圖2），從直方圖可以看出，微博謠言關(guān)注度低于2萬條/天的占比約2/3。從統(tǒng)計量可以看出，近5年，平均每天的微博謠言關(guān)注度超過2萬條，最多的一天超過了50萬條，最少的一天僅2 198條，微博謠言關(guān)注度數(shù)量日均差異較大。

1.2 以月為時間粒度的微博謠言關(guān)注度時序

為了從時序中發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計規(guī)律，進一步地以月為時間單位，統(tǒng)計近五年的微博謠言關(guān)注度時間序列，如圖3所示（彩圖掃描OSID碼可見）。圖3中的藍色曲線表示真實微博數(shù)據(jù)，紅色曲線則為EViews軟件自動生成的時序趨勢曲線。從圖3可以看出，近5年的微博謠言關(guān)注度數(shù)量總體上呈現(xiàn)先快速上升再快速回落至一個平穩(wěn)的狀態(tài)，時序于2013年第3季度達到峰值。分析其原因，主要是由于2013年9月兩高院公布了《最高人民法院、最高人民檢察院關(guān)于辦理利用信息網(wǎng)絡(luò)實施誹謗等刑事案件適用法律若干問題的解釋》，明確了網(wǎng)絡(luò)謠言在什么情況下構(gòu)成犯罪。從中可以看出該司法解釋對網(wǎng)民行為產(chǎn)生了極大影響。

圖4展示了以月為時間單位的微博謠言關(guān)注度時序直方圖和統(tǒng)計量。從直方圖可以看出，微博謠言關(guān)注度大部分均小于50萬/月。從統(tǒng)計量可以看出，近5年，平均每月微博謠言關(guān)注度超過6萬條/月，最多一個月超過了300萬條/月，最少一個月也超過24萬條/月，數(shù)量巨大。

進一步對以月為時間單位的微博謠言關(guān)注度時序進行時序平穩(wěn)性檢測，結(jié)果如表1所示。從表1的ADF檢驗結(jié)果可以看出，單位根統(tǒng)計量ADF=-18.156 28，小于顯著性水平1%的ADF臨界值，所以拒絕原假設(shè)。因此，以月為時間單位的微博謠言關(guān)注度時間序列是平穩(wěn)的。

2 微博謠言關(guān)注度時序擬合模型

為實現(xiàn)根據(jù)微博謠言關(guān)注度時序歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測其發(fā)展趨勢，對時序數(shù)據(jù)進行擬合。通過不同模型的結(jié)果對比，最終選擇ARMA（1，2）模型。表2顯示了ARMA（1，2）模型的估計結(jié)果，其模型方程為：

ARMA（1，2）模型擬合如圖5所示，可以看出ARMA（1，2）模型能較好地擬合微博謠言關(guān)注度時序。

對ARMA（1，2）模型殘差序列進行白噪聲檢驗，結(jié)果如表3所示。從表3中可以看出ACF和PACF都沒有顯著異于零，Q統(tǒng)計量的P值遠大于0.05，因此可以認(rèn)為殘差序列為白噪聲序列，模型信息提取比較充分。雖然可對同一個平穩(wěn)序列建立多個適合模型，但比較AIC和SC的值，以及綜合考慮其它檢驗統(tǒng)計量，考慮模型的簡約原則，認(rèn)為ARMA（1，2）模型是較優(yōu)選擇。

3 手機端與電腦端微博謠言關(guān)注度關(guān)聯(lián)

從客戶端操作平臺的角度可將微博謠言關(guān)注度分為兩種類型，基于手機端的謠言關(guān)注度和基于電腦端的謠言關(guān)注度。由于“微指數(shù)”工具只能獲取近4年的手機端和電腦端數(shù)據(jù)，以下關(guān)于手機端和電腦端的分析均以2014-2018年的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源。

3.1 手機端和電腦端謠言關(guān)注度微博數(shù)量比較

從圖6可以看出，手機端較電腦端微博謠言關(guān)注度數(shù)量明顯更多。通過計算發(fā)現(xiàn)，前者總量約為后者的2.8倍。說明目前網(wǎng)絡(luò)謠言關(guān)注媒介主要依托于手機端。為了深入研究兩者之間的關(guān)系，繪制了如圖7所示的散點圖。從散點圖中可以看出，雖然存在一些離群值偏離大多數(shù)點，但從總體上看，手機上的謠言關(guān)注度與電腦端的謠言關(guān)注度總體呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

3.2 手機端和電腦端微博謠言關(guān)注度時序的格蘭杰因果關(guān)系檢驗

為檢驗手機端和電腦端微博謠言關(guān)注度之間的先后順序，分析是否一個變量的前期信息影響了另一個變量的當(dāng)期信息，進行格蘭杰因果關(guān)系檢驗，如表4所示?？梢钥闯觯娔X端微博謠言關(guān)注度數(shù)量不是手機端微博謠言關(guān)注度數(shù)量的格蘭杰原因，相伴概率是0.235 4，說明在5%的顯著性水平上原假設(shè)成立;而手機端微博謠言關(guān)注度數(shù)量不是電腦端微博謠言關(guān)注度數(shù)量的格蘭杰原因，相伴概率是3.E-07，說明在5%的顯著性水平上原假設(shè)不成立，即手機端微博謠言關(guān)注度是電腦端微博謠言關(guān)注度的格蘭杰原因。

3.3 脈沖響應(yīng)

進一步通過手機端微博謠言關(guān)注度時序與電腦端微博謠言關(guān)注度時序的脈沖響應(yīng)結(jié)果，分析兩者之間的相互影響關(guān)系，如圖8所示。由圖8（a）可以看出，手機端微博謠言關(guān)注度對來自自身的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息脈沖響應(yīng)在第1天達到最大值，之后逐步衰減，在第7天響應(yīng)趨近為零。而手機端微博謠言關(guān)注度對來自電腦端微博謠言關(guān)注度數(shù)量的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息脈沖響應(yīng)幾乎為零，這意味著電腦端微博謠言關(guān)注度對手機端微博謠言關(guān)注度影響非常小，可以忽略不計。結(jié)合格蘭杰因果關(guān)系，分析其主要原因是因為通常情況下，手機端謠言關(guān)注較電腦端出現(xiàn)更早。因此，電腦端對手機端微博謠言關(guān)注度影響小。而從圖8（b）可以看出，手機端微博謠言關(guān)注度對來自電腦端微博謠言關(guān)注度數(shù)的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息脈沖響應(yīng)卻很大，手機端對電腦端的影響力為持續(xù)減小的正面沖擊效應(yīng)，影響力持續(xù)一周時間。

4 熱門微博謠言焦點內(nèi)容

從近5年的微博謠言關(guān)注信息中，選取最熱門的10條數(shù)據(jù)進行分析，如表5所示。從表5中可以看出，引起網(wǎng)民高度關(guān)注的微博謠言關(guān)注度信息包括：地震、爆炸等重大突發(fā)事件引發(fā)的謠言與辟謠信息、傳謠者受到法律制裁的信息、明星受到謠言中傷追究傳謠者法律責(zé)任的信息以及安全問題相關(guān)的辟謠榜信息。

5 結(jié)語

本文借助新浪“微指數(shù)”工具，獲取近5年微博謠言關(guān)注度數(shù)據(jù)，并通過時序特性分析方法挖掘其統(tǒng)計特征。統(tǒng)計分析結(jié)果表明：①以月為時間粒度，以微博關(guān)注度數(shù)量為可觀測變量的微博謠言關(guān)注度時序是一個沒有明顯變化趨勢和周期的平穩(wěn)序列。近5年時序峰值出現(xiàn)的時間正好是《最高人民法院、最高人民檢察院關(guān)于辦理利用信息網(wǎng)絡(luò)實施誹謗等刑事案件適用法律若干問題的解釋》的出臺時間，說明該文件對于謠言關(guān)注度產(chǎn)生了巨大影響;②由于時序為平穩(wěn)非白噪聲序列，采用Box-Jenkins方法建模，得到ARMA（1，2）模型，較好地擬合了微博謠言關(guān)注度時序;③手機端的微博謠言關(guān)注度總量約為電腦端的2.8倍。此外，手機端微博謠言關(guān)注度數(shù)量是電腦端微博謠言關(guān)注度數(shù)量的格蘭杰原因，手機端對電腦端的影響力為持續(xù)減小的正面沖擊效應(yīng)，影響力持續(xù)一周。說明手機端較電腦端的微博謠言關(guān)注度影響力更大且更提前;④網(wǎng)民關(guān)注的微博謠言關(guān)注度熱門信息主要集中于4個方面：謠言關(guān)注度的相關(guān)政策、重大突發(fā)事件中的媒體辟謠、明星向造謠者追究法律責(zé)任及安全問題相關(guān)的辟謠榜。

微博是目前網(wǎng)絡(luò)謠言的主戰(zhàn)場，同時網(wǎng)絡(luò)謠言關(guān)注度平臺還有很多內(nèi)容亟待挖掘，針對不同平臺的網(wǎng)絡(luò)謠言關(guān)注度時序特性分析與比較是下一步研究的主要內(nèi)容。

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（責(zé)任編輯：江 艷）

收稿日期：2019-05-05

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目（61602389）

作者簡介：吳越（1987-），女，博士，西華大學(xué)計算機與軟件工程學(xué)院副教授，研究方向為社交網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)分析、自然語言處理;肖容（1998-），女，西華大學(xué)計算機與軟件工程學(xué)院學(xué)生，研究方向為大數(shù)據(jù)處理。本文通訊作者：吳越。