社交網絡虛假信息傳播控制方法研究

儲文韜，趙惠群

（安徽藝術學院，安徽合肥，230033）

隨著互聯網和現代信息科技的迅速發展，社交網絡已經成為人們獲取信息的主要渠道，與此同時，在社交網絡中虛假信息盛行，虛假信息是指故意傳播以誤導或欺騙為目的的虛假或不準確的信息，虛假信息分為基于事實的虛假信息和基于觀點的虛假信息兩類，例如假新聞和網絡謠言，屬于基于事實的虛假信息，而一些媒體人以引導輿論為目的發表的主觀言論則是基于觀點的虛假信息。虛假信息的肆意傳播，破壞了良好的網絡環境，由于社交網絡的傳播性較快，導致輿論對社會發展產生了一定影響。根據《中國互聯網絡發展狀況統計報告》，截至2022 年6 月，我國網民數量為10.51 億，總域名3 380 萬個，網絡新聞用戶規模為7.88 億，這使得社交網絡中的信息極易受到影響，形成社會輿論。實踐調查顯示，相較于真實信息，虛假信息的傳播度更加深遠，而新媒體環境和社交網絡為虛假信息的傳播提供了便利。因此，結合虛假信息的屬性和虛假信息傳播的方式，從虛假信息的源頭和虛假信息傳播的過程著手，研究社交網絡中虛假信息的傳播控制方法。

一、社交網絡虛假信息的特征與傳播機制

（一）社交網絡虛假信息的特征

1.虛假信息的內容特征

虛假信息分為基于事實的虛假信息以及基于觀點的虛假信息，這兩種虛假信息在表現形式上與真實信息相比都更加流暢易懂，因為虛假信息鮮少使用技術性詞匯，為了使信息能夠簡單易懂，虛假信息多減少了名詞的使用。并且，在內容的呈現上，虛假信息的標題通常更加引人注目，但是在社交網絡的環境下，虛假信息中所包含的圖像、視頻模糊，其目的是混淆視聽，使得讀者能夠相信信息的真實性。

2.虛假信息的語境特征

虛假信息按照形式分類可以分為標題黨、假新聞、陰謀論、偽科學四種，其中最常見的是標題黨和假新聞。標題黨即內容與標題之間為不相關的信息；假新聞即捏造、篡改事實的新聞，這兩種虛假信息，都以夸大原本的事實和夸張的語氣、用詞來博取讀者的眼球和熱度。并且，標題黨和假新聞都以標題為主進行造勢，其主要以社會熱點為主，在標題上表明熱點內容，通常標題以疑問句的形式呈現。

3.虛假信息的用戶特征

虛假信息的廣泛傳播，一方面基于現代媒體的傳播速度快，另一方面是基于用戶的自主傳播。社交網絡用戶通常對尚未證實的新聞和信息具有濃厚的興趣，用戶在看到虛假信息后，會自主進行轉發和討論。討論量的不斷增加會促進虛假信息進一步傳播。虛假信息的創造者和傳播者通常是社交網絡中新注冊的賬號或不為人知的賬號，即“一次性”賬號。相較于其他用戶，創造和傳播虛假信息的用戶，其關注人數、瀏覽量、用戶互動都較低。

（二）社交網絡虛假信息的傳播機制

1.虛假信息的傳播方法

社交網絡中的虛假信息呈現出散布型網狀傳播結構，這種傳播結構會使得任何一個網站都能夠產生和發布信息，加深虛假信息的傳播深度，將所有網站的信息以非線性的方式流入網絡中，這也是社交網絡虛假信息傳播速度快的原因之一。荷蘭學者范·戴克在其所著的《平臺社會：連接世界中的公共價值》一書中提出了“平臺社會”的概念，“用以強調在線平臺和社會結構之間千絲萬縷的關系”［1］。在信息不斷傳播的過程中，用戶與用戶之間形成了網際關系，在動態發展的過程中促進網絡社會系統形式形成，進一步推動虛假信息的傳播。

2.虛假信息傳播的助推機制

社交網絡中虛假信息傳播的助推機制是社交網絡中的社交平臺，社交平臺具有數據化機制、商品機制和選擇機制，社交平臺會根據用戶之間的互動和關注點進行精準投放，為用戶挑選、過濾信息。并且，網絡信息瀏覽量、用戶關注度和話題度與社交平臺的經濟收益息息相關，社交媒體平臺自身的盈利屬性就會成為虛假信息傳播的內在驅動。而話題度的增加，使得用戶的評論和轉發增加，從而引發用戶之間的討論，增加虛假信息留存的時間，因此社交網絡中的社交平臺是虛假信息傳播的助推機制（如圖1）。

圖1

3.虛假信息的傳播模型

SIR 模型可以表征社交網絡中虛假信息的傳播模型（如圖2），如圖所示，SIR 模型代表社交網絡中的三個節點，S 代表未接受信息、不具備傳播能力的節點，I 代表接受信息、具有傳播能力的節點，R 代表接受信息、退出傳播過程的節點。根據這三個節點，傳播模型也可以分為SI、SIR、SIRS、SIS 四類（如圖3）。在這類傳播模型中，受到信息內容、節點間關系強度、時間、網絡結構的影響，會導致節點之間的轉換，SIS 模型便是受到節點間關系強度較強以及網絡結構穩定的影響，其傳播力極強的表現。

圖2

圖3

二、社交網絡虛假信息傳播的治理路徑

（一）技術治理虛假信息傳播

社交網絡的虛假信息傳播，主要通過社交平臺和用戶進行，通過社交平臺的精準推送和用戶的討論度延長虛假信息的留存時間，擴大虛假信息傳播的覆蓋面，因此可以通過區塊鏈技術，抑制和治理社交網絡虛假信息的傳播。有學者認為用區塊鏈的“技術把關”取代傳統的“價值把關”，可以避免人工把關存在的信任、權威、情感的負面影響，使把關機制更為客觀、更具理性，進而減少社交平臺虛假信息的傳播［2］。區塊鏈技術是一種互聯網數據庫技術，特點是公開、透明。武漢大學教授蔡恒進也指出，區塊鏈技術就是推動數字世界變得更加規范和公平的重要技術手段。因此，可以以區塊鏈技術為基礎，建立社交網絡和社交平臺嚴格的審核機制，識別和控制虛假信息的制造與傳播。具體而言，區塊鏈技術可以準確跟蹤虛假信息內容流向，對其進行跟蹤治理，糾正新聞風向；對社交平臺而言，運用區塊鏈技術，虛假信息基于其去中心化的特征，可以幫助轉變社交平臺的角色和職能，使得社交平臺的內部結構呈扁平化，將信息的傳播過程透明化，以此抑制虛假信息的傳播。

（二）法律治理虛假信息傳播

關于社交網絡虛假信息傳播，我國已有相關法律規定。近年來對于在網絡散布謠言、誘導公眾的情形，我國按照《中華人民共和國刑法》規定，根據情節的輕重，給予謠言散布者刑事強制措施，第二百九十一條之一第二款規定了“編造、故意傳播虛假信息罪”［3］，但是我國的法律規定并沒有涵蓋和規制所有虛假信息傳播的情形。因此可以完善社交網絡虛假信息的法律制度，對《中華人民共和國刑法》第二百九十一條、《網絡安全法》《治安管理處罰法》進行細化，增加適用情形或司法解釋，同時改善虛假信息傳播治理的分散性條款，實現法律體系的內部整合，條件成熟時出臺專門的防范和懲治網絡傳播虛假信息條例以提升權威性。具體而言，根據細化的法律規定，按照虛假信息制造者、傳播者、社交平臺三類進行分類歸責，根據事實情況的差異和三者責任的輕重給予不同的處罰，例如在虛假信息傳播的過程中，虛假信息的傳播者在多個社交平臺廣泛傳播了虛假信息，則其應適用《中華人民共和國刑法》第二百九十條，按照故意傳播虛假信息罪定罪，而虛假信息的制造者應按照編造虛假信息罪定罪，社交平臺也應當就沒有及時管控和監督虛假信息的傳播等問題被罰款。

（三）社交平臺自治模式

社交網絡虛假信息的傳播主要集中在社交平臺當中，社交平臺的用戶量也決定了虛假信息傳播的深度和廣度。因此控制和治理虛假信息的傳播，除了需要技術治理和法律治理外，還需要加強社交平臺的自治。具體而言，應當加強社交平臺對虛假信息發布和傳播的監督，設置行業自治規則和相關的獎罰機制，鼓勵用戶對虛假信息進行舉報，對傳遞真實消息、弘揚社會正能量的用戶給予鼓勵，對屢教不改和產生嚴重不良影響的用戶直接做封號處理。與此同時，可以運用人工智能和區塊鏈技術，將社交機器人運用至社交平臺虛假信息傳播的自治中，構建社交機器人治理共同體。除此之外，運用社交機器人監督社交平臺虛假信息的制造和傳播，設置機器人審核模式，通過算法的設定，阻止虛假信息的發布，重塑網絡環境。在社交平臺自治的過程中，不僅要加強自身的審核機制和獎罰機制，還要明確虛假信息制造和傳播用戶的責任，因為社交平臺自行治理虛假信息的受眾是社交平臺的用戶，通過對用戶進行封號、禁言的處罰，可以加強用戶的辨別意識。社交平臺自治的方式相較于通過技術治理和法律治理，其效果更加長遠，一方面可以提升社交平臺用戶的素質，減少虛假信息的制造，另一方面可以完善社交平臺自身制度和體系，抑制虛假信息的傳播。

三、社交網絡虛假信息傳播的控制方法與模型

（一）社交網絡虛假信息傳播控制的理論基礎

網絡傳播技術水平的提升在很大程度上造就了復雜指數飆升的社會治理環境，但與此同時也刺激了社會治理領域的新思路、新布局和新動能。社交網絡虛假信息的傳播控制，以網絡社交平臺為基礎，通過對信息制造源頭和信息傳播過程進行攔截，可以起到控制信息傳播的效果。在網絡傳播領域，信息主要通過以5G 通信技術、區塊鏈技術、人工智能技術、各類終端APP 應用技術為代表的現代技術進行傳播，通過現代社會信息的高度滲透性和交互性，進一步加快和擴大信息的傳播。因此，對傳播行為和傳播策略的高度精準運用和布局能夠在一定程度上削減甚至消弭傳播風險對社會治理的消極影響［4］。

（二）社交網絡虛假信息的檢測方法

1.基于深度學習的檢測方法

深度學習是2006年提出的一種人工智能算法，最早應用于人工神經網絡［5］，深度學習屬于機器學習的一種，相比機器學習，深度學習具有更高的準確率。利用深度學習進行社交網絡虛假信息檢測，大致可分為兩個步驟：第一，提取社交網絡媒體信息中的文本和圖片數據，提取其語義特征；第二，在多模態融合網絡中對第一步驟提取的文本和圖片的語義特征進行真實性檢測。但是基于深度學習的檢測方法，需要收集足夠強大、豐富和可靠的標記數據集，以便在其上進行訓練和測試算法或模型。

2.傳統檢測方法

社交網絡虛假信息的傳統檢測方法，即基于內容的檢測方法，這一檢測方法主要是聚焦在一個新聞或信息的內容特征上，因此需要根據虛假信息的寫作特征、風格、用詞進行分析。社交網絡的虛假信息通常在內容表達上具有強烈的情感煽動性，并且其配圖具有視覺沖擊性，在虛假信息中，配圖的視覺沖擊性是為了吸引用戶的注意，而在文字表述上的情感煽動性是為了使得用戶相信該虛假信息。但是這種傳統檢測方法更適用于虛假信息傳播的初級階段。

（三）社交網絡虛假信息傳播的控制方法

控制社交網絡虛假信息的傳播有兩種方法，一種是在傳播的源頭對虛假信息傳播進行控制，另一種是在虛假信息傳播的過程中，對其進行控制。第一種方法，在源頭控制虛假信息的傳播，其需要依靠區塊鏈技術，使得虛假信息的傳播實現透明性和可追溯性，追蹤虛假信息的來源，從而刪除社交網絡中的虛假信息，阻止其進一步傳播。第二種，在傳播過程中控制虛假信息的傳播，這一種方法主要是阻斷虛假信息的傳播和擴散，可以阻塞或刪除網絡中的一組節點，最小化虛假信息的傳播規模及影響。阻塞節點即將該節點免疫，使它不受周圍節點的影響，或刪除節點即將傳播虛假信息的節點刪除。以2022 年上海疫情輿論的傳播為例，2022 年3月上海疫情相關虛假信息在各大網絡社交平臺傳播，信息閱讀量和傳播量劇增，該信息傳播場域的信息源呈現多點、散發的碎片化特征，傳播主體和傳播客體兩個層面均呈現移動化、多樣化、差異化的多重特征。對于2022 年上海疫情輿論的控制，可以在源頭上控制該虛假信息的傳播，運用區塊鏈技術找尋“上海疫情”虛假信息制造的源頭，刪除該信息；也可以在“上海疫情”虛假信息不斷傳播的過程中刪除網絡中的某一組節點，阻斷該虛假信息的傳播。另外，還可以通過切斷網絡中用戶之間傳播某條虛假信息的鏈接，阻斷虛假信息的傳播［6］。從現實層面出發，阻斷或刪除虛假信息可以起到控制虛假信息傳播，阻斷輿論的作用，但是破除虛假信息傳播對網絡生態和社會的影響，也需要不斷傳播真實信息，擴大真實信息的傳播覆蓋面，與虛假信息進行抗衡。

（四）社交網絡虛假信息傳播的控制模型

基于檢測和控制虛假信息的方法，從檢測到控制的流程圖如下（如圖4）。因此，可以運用MVNN模型+EANN 模型+attRNN 模型（如圖5），構建多模態控制模型，明確虛假信息的形式，從圖片、文本、語義特征等多方面鑒別虛假信息，追蹤虛假信息的源頭，阻斷虛假信息的傳播。以2022 上海疫情輿論為例，可以以文本明確虛假信息的形式，鎖定2022 年3 至4 月的時間點，在主流網絡社交平臺微博對2022 上海疫情進行關鍵詞檢索，運用attRNN模型先對“上海疫情”這一文本進行虛假信息鎖定，再從語義特征鑒別虛假信息，最終找尋虛假信息的源頭和傳播路徑，阻斷虛假信息。

圖4

圖5

大數據、人工智能、互聯網的發展，促使社交網絡成為人們生活中不可或缺的一部分，進而虛假信息層出不窮，其傳播力和影響力遠超真實信息和新聞。社交網絡中虛假信息的傳播誤導了用戶，形成了網絡輿論，破壞了網絡生態環境，影響了社會穩定。社交網絡信息發布和傳播亂象，需要從技術層面、法律層面和行業自治層面三個方面進行治理，控制虛假信息的發布和傳播，破除社交網絡虛假信息及其傳播對社會的影響，重塑網絡生態，營造良好網絡氛圍。社交網絡虛假信息傳播的控制，可以從信息源頭和傳播過程中對其進行阻斷和刪除，但是從技術層面對虛假信息進行阻斷或控制，仍然存在一定局限性，隨著技術的發展，虛假信息的傳播方法也在不斷升級。因此，要杜絕社交網絡虛假信息，還需要不斷提升用戶素質，提升用戶對虛假信息的辨別能力，促進用戶自覺舉報虛假信息，阻斷虛假信息的傳播，并從擴大真實信息的傳播覆蓋面，促進真實信息的傳播和流通，從而治理網絡亂象。