王一華

〔摘 要〕社交媒體信息可信度評估研究不僅有助于發(fā)展與完善網(wǎng)絡(luò)信息資源管理理論，而且有助于提高社交媒體輿情監(jiān)控、社交媒體搜索、社會化推薦等方面的效果。本文通過梳理國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，從社交媒體信息研究、信息可信度研究、社交媒體信息可信度評估研究對國內(nèi)外研究情況進(jìn)行綜述，指出國內(nèi)社交媒體信息可信度評估研究存在的研究面窄、定性研究多、缺乏系統(tǒng)性等問題，并提出應(yīng)對中文社交媒體信息可信度進(jìn)行系統(tǒng)研究、進(jìn)行自動評估等解決方法。

〔關(guān)鍵詞〕社交媒體；信息可信度；評估；綜述

〔中圖分類號〕G203 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2016）12-0164-06

〔Abstract〕Information credibility assessment research in social media not only contributes to the development and improvement of network information resource management theory，but also helps to improve the effectiveness of social media monitoring public opinion，social media search，social recommendation and so on.The paper firstly reviewed the researches at home and abroad about the social media information research，information credibility research，and social media information credibility assessment research，and then pointed out the problems existing in information credibility assessment research of domestic social media，and finally put forward the solution to it.

〔Key words〕social media；information；credibility；assessment；review

1 研究的意義

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動技術(shù)的突飛猛進(jìn)，社交媒體盛行，人人可做信息的制造者，制造的信息極為豐富。然而，在這豐富信息的背后，隱藏著漫天飛舞的謠言、病毒般傳播的虛假照片和視頻，這給人們幸福的生活、社會的穩(wěn)定帶來了嚴(yán)重的隱患。為了遏制虛假不良信息傳播，營造健康向上的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，信息可信度評估就成了迫在眉睫的問題，社交媒體信息急需“鑒定師”和“測謊儀”。

社交媒體信息可信度評估研究既有較高的學(xué)術(shù)價值，也有較強的應(yīng)用價值。具體來說，學(xué)術(shù)價值表現(xiàn)在研究社交媒體信息可信度評估并探討虛假信息的生成機制、傳播模式、治理措施，是對社交媒體環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)信息資源管理理論的豐富、發(fā)展與完善。應(yīng)用價值表現(xiàn)在研究社交媒體信息可信度評估有助于社交媒體用戶判斷信息的可信性，營造誠信健康的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，也有助于提高社交媒體信息輿情監(jiān)控、社交媒體信息引導(dǎo)、社交媒體搜索、社會化推薦等方面的效果。

2 社交媒體信息研究

社交媒體（Social Media）是通過Web2.0技術(shù)實現(xiàn)的一類支持用戶自主創(chuàng)造和交換內(nèi)容的媒體，如Twitter、Facebook、Youtube、LinkedIn、Wiki、微博、微信、QQ、論壇、人人網(wǎng)等。自1973年Lipkin、Szpakowski和Felsenstein 3人在美國加州伯克利市建立全球第一個公共電子公告牌系統(tǒng) Community Memory后，BBS以及網(wǎng)絡(luò)社區(qū)等早期的社交媒體開始映入人們的眼簾。《2015年全球社會化媒體、數(shù)字和移動業(yè)務(wù)數(shù)字統(tǒng)計趨勢》報告表明：全球社交媒體活躍用戶約占全球人口的29%。

2.1 國外研究

社交媒體的相關(guān)研究從20世紀(jì)80年代開始，在2005年左右開始進(jìn)入快速發(fā)展階段，發(fā)文量有逐年增加的趨勢。在國際期刊中，發(fā)表社交媒體論文較多的要屬《Computers in Human Behavior》。近兩年，關(guān)于社交媒體的國際會議主要有ASONAM、SMP、MISNC、SMAP、SCSM。國外學(xué)者研究內(nèi)容主要集中在以下4個方面：

2.1.1 社交媒體信息利用研究

社交媒體在商業(yè)領(lǐng)域、教育領(lǐng)域、公共管理領(lǐng)域等都有廣泛的應(yīng)用[1]。如在營銷領(lǐng)域，利用社交媒體信息，可以獲知消費者態(tài)度和行為[2]，可以獲知客戶交流和推薦對營銷的影響[3-4]，可以獲知社交媒體信息對營銷管理功能的影響[5]。

2.1.2 社交媒體信息檢索與信息推薦研究

側(cè)重于社交媒體信息檢索與信息推薦方法的研究。社交媒體信息的檢索采用主題模型[6]、社會網(wǎng)絡(luò)[7]、本體[8]等檢索方法。比如，Hong和Davison（2010）使用標(biāo)準(zhǔn)主題模型進(jìn)行社交媒體Twitter信息的檢索。社交媒體信息的推薦采用內(nèi)容推薦[9]、協(xié)同過濾[10]、時序推薦[11]、位置推薦[12]、社會化推薦[13]等方法。比如，Levandoski等（2012）提出位置感知推薦系統(tǒng)（LARS）[12]。

2.1.3 社交媒體信息傳播研究

側(cè)重于反映信息傳播傳播規(guī)律的社交媒體信息傳播模型的構(gòu)建以及通過模型的構(gòu)建對實際問題進(jìn)行預(yù)測等方面的研究。如Galuba等（2010）通過研究1 500萬URL在不同Twitter用戶之間的300小時傳播，提出了基于內(nèi)容流行度、用戶影響力和傳播速度的線性閾值模型[14]。Adar和Adamic（2005）通過研究信息在博客中傳播的模式和動力學(xué)特性，提出用傳染病模型來描繪信息傳播的機理[15]。Asur和Huberman（2010）采用來自Twitter.com的聊天數(shù)據(jù)通過簡單的線性回歸模型預(yù)測電影票房的收入[16]。

2.1.4 社交媒體用戶隱私研究

在探討社交媒體用戶隱私現(xiàn)存問題的基礎(chǔ)上，提出了相應(yīng)的隱私保護方法。如Viswanath等（2010）首先研究Sybil防御的缺陷，在其基礎(chǔ)上探討了替代Sybil防御的方法[17]。Conti等（2011）采用FaceVPSN解決社交媒體用戶隱私問題[18]。

2.2 國內(nèi)研究

國內(nèi)學(xué)者的社交媒體研究最早可追溯至20世紀(jì)90年代末，但從2005年后起關(guān)于社交媒體的論文才逐漸表現(xiàn)出增長態(tài)勢。國內(nèi)研究內(nèi)容主要集中在：

2.2.1 社交媒體信息傳播研究

研究內(nèi)容包括：①社交媒體信息傳播模式研究。如韓佳等（2013）提出了基于改進(jìn)SIR的在線社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型[19]。姜景等（2015）構(gòu)建表征謠言信息與辟謠信息傳播機理的Lotka-Volterra競爭模型[20]。②社交媒體信息傳播中存在的問題與對策研究。如閻?。?015）探討微博傳播存在的問題及原因，并提出了加強微博內(nèi)容管理、增強把關(guān)意識、提高微博用戶的媒介素養(yǎng)等對策[21]。③社交媒體信息傳播效果研究。如陳遠(yuǎn)和袁艷紅（2012）以新浪微博作為數(shù)據(jù)來源，把信息覆蓋人數(shù)、評論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)作為微博信息傳播效果的量化指標(biāo)，從縱橫向兩個角度研究新浪微博信息傳播過程造成的效應(yīng)[22]。

2.2.2 社交媒體輿情分析與監(jiān)測研究

如張癑等（2014）以打砸日系車系列突發(fā)公共事件為實例，探討其在新浪微博和新浪新聞平臺上輿情傳播的特征與規(guī)律[23]。張瑜等（2015）對新浪微博熱門話題“北京單雙號限行常態(tài)化”下的微博進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集，將輿情演化劃分為潛伏、成長、爆發(fā)、衰退、波動、死亡6個階段，并對各階段進(jìn)行情感分析，為輿情治理提供了支持[24]。唐濤（2014）在分析網(wǎng)絡(luò)輿情五要素的基礎(chǔ)上，探討移動互聯(lián)網(wǎng)輿情的新特征，指出面臨的新挑戰(zhàn)，并從信息分析、信息篩選、信息引導(dǎo)等方面提出對策[25]。

2.2.3 社交媒體營銷研究

如唐興通（2012）的著作《社會化媒體營銷大趨勢：策略與方法》系統(tǒng)總結(jié)了社交媒體營銷，并對眾多社交媒體工具在實際工作中的應(yīng)用提供了具體的建議[26]。張淼（2014）提出了企業(yè)完善社交媒體營銷策略的“9+3”模式[27]。劉曉燕和鄭維雄（2015）采用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法研究企業(yè)微博營銷傳播的效果[28]。

3 信息可信度研究

3.1 國外研究

信息可信度（Information Credibility）是指人們對信息可相信程度的認(rèn)識。它由值得信賴（Trustworthiness）和專業(yè)性（Expertise）兩個關(guān)鍵要素組成[29]。信息可信度比較系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)50年代的傳播領(lǐng)域。Hovland和同事的工作具有里程碑的意義[30]。信息可信度最初關(guān)注的是傳播者的可信度。國外對傳統(tǒng)媒體信息可信度的研究主要是從信源可信度、內(nèi)容可信度、渠道可信度三方面展開的。隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)信息可信度的評估被提上了議事日程。研究情況可歸納如下：

3.1.1 網(wǎng)絡(luò)信息可信度評估的理論模型

主要有Fogg（2003）的P-I理論模型、Wathen和Burkell（2002）的評判模型、Sundar（2008）的MAIN Model、Hilligoss和Rieh（2008）的統(tǒng)一模型、Metzger（2007）的雙處理模型以及Lucassen等（2013）的3S模型（修訂版）。以上理論模型是由情境、用戶特征、操作性、處理過程這些側(cè)面的若干部分構(gòu)建而成的。

3.1.2 網(wǎng)絡(luò)信息可信度研究內(nèi)容

主要有對網(wǎng)絡(luò)新聞的可信度研究、對搜索引擎結(jié)果的可信度研究以及對維基百科內(nèi)容的可信度研究。比如，Nagura等（2006）通過比較關(guān)于同一主題不同網(wǎng)頁的相似度來計算每個網(wǎng)頁的可信度[31]。Yamamoto和Tanaka（2011）利用用戶可信度評判模型對網(wǎng)頁搜索結(jié)果進(jìn)行重新排序，以便從Web搜索結(jié)果的列表中用戶可以更高效的找到可信的網(wǎng)頁[32]。Adler等（2008）以文章長度、版本數(shù)量和基于貢獻(xiàn)數(shù)量的作者聲譽建立模型，計算出維基百科文章的可信度[33]。

3.1.3 網(wǎng)絡(luò)信息可信度研究方法

主要采用定量研究法。比如，Olteanu等（2013）在調(diào)查網(wǎng)頁的各種特征（文本內(nèi)容、鏈接結(jié)構(gòu)、網(wǎng)頁設(shè)計等）的基礎(chǔ)上，經(jīng)過統(tǒng)計分析方法篩選出關(guān)鍵的特征，采用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來推斷網(wǎng)頁內(nèi)容的可信度[34]。與網(wǎng)絡(luò)信息可信度有關(guān)的典型系統(tǒng)有日本的WISDOM和Honto？Search。

3.1.4 影響力較大的項目和國際會議

影響力較大的項目有互聯(lián)網(wǎng)可信度研究（The Web Credibility Research）項目，影響力較大的國際會議有WICOW（Workshop on Information Credibility on the Web）。

3.2 國內(nèi)研究

1993年的《鑒別虛假信息五法》是國內(nèi)發(fā)表的早期論文。2004年至今，相關(guān)研究進(jìn)入快速發(fā)展期。相對于國外較多研究評估算法和評估系統(tǒng)，國內(nèi)研究重點在于定性分析上，大多采用問卷調(diào)查及專家訪談法等進(jìn)行人工評估。國內(nèi)研究內(nèi)容主要有：

3.2.1 側(cè)重于信息可信度影響因素研究

比如，龔思蘭等（2013）針對評論信息的文本內(nèi)容、長度、情感傾向、時效性、發(fā)布者、商家活動等特征，通過問卷調(diào)查方式對大學(xué)生消費群體進(jìn)行在線商品評論信息可信度影響因素實證分析[35]。蔣洪梅（2013）運用理論分析輔以實證研究的方法，從宏觀的社會系統(tǒng)、中觀的政策法規(guī)、微觀的媒介與受眾3個視角分析網(wǎng)絡(luò)新聞信息可信度的影響因素[36]。

3.2.2 側(cè)重于信息可信度指標(biāo)體系的構(gòu)建

比如，胡紅亮（2013）按照信息源、信息加工、信息傳播和信息應(yīng)用等方面采用德爾菲專家調(diào)查法建立了學(xué)術(shù)著作可信度的基本評價模型[37]。潘勇和孔棟（2007）基于第三方認(rèn)證機構(gòu)的視角，構(gòu)建了電子商務(wù)網(wǎng)站的信用評價指標(biāo)體系及評價因素集，并建立灰色關(guān)聯(lián)信用評估模型[38]。當(dāng)然，也有少量基于機器學(xué)習(xí)的信息可信度自動化評估實驗研究，比如，馬偉瑜（2011）提出一種采用改進(jìn)的PageRank算法評估網(wǎng)頁信息可信度的方法[39]。

4 社交媒體信息可信度評估研究

4.1 國外研究

國外相關(guān)研究較早。社交媒體信息可信度的相關(guān)研究隨著BBS的出現(xiàn)隨之展開，最早可追溯到20世紀(jì)80年代。目前可以說，研究處于繁榮期。國外研究情況可歸納如下：

4.1.1 社交媒體信息可信度評估研究內(nèi)容

研究內(nèi)容主要包括：①不實信息的判斷識別。如Qazvinian等（2011）提取Twitter信息的文本特征、網(wǎng)絡(luò)特征和微博元素特征，構(gòu)建貝葉斯分類器甄別謠言[40]。Zhao等（2015）通過研究查詢帖以便及早識別社交媒體謠言[41]。②話題新聞的可信度評估。如Castillo等（2011）選取了有關(guān)用戶特征、文本特征、主題特征、信息傳播特征，采用J48決策樹評估Twitter中話題新聞的可信度[42]。

4.1.2 社交媒體信息可信度評估方法

評估方法主要有監(jiān)督學(xué)習(xí)[43]，統(tǒng)計分析[44]，與可信信息來源的相似性比較[45-46]，社交網(wǎng)絡(luò)的鏈接結(jié)構(gòu)分析與主題模型的利用[47]等。它們主要采用自動評估，具體來說：①選取的特征：選取的特征主要是用戶特征、文本特征、信息傳播特征。比如，西班牙的Castillo和智利的Mendoza、Poblete（2011）選取用戶特征（如注冊時間、粉絲量、好友量），文本特征（如是否包含#標(biāo)簽、是否包含問號、Tweet中包含的URL數(shù)量、是否轉(zhuǎn)發(fā)），主題特征（如帶#標(biāo)簽Tweet的比例、Tweet數(shù)量、Tweet的平均長度、Tweet的平均情感分值、積極情緒或消極情緒的比例），以及信息傳播特征（如傳播樹的深度），采用J48決策樹評估Twitter信息的可信度[42]。②評估的方法：大多通過構(gòu)建SVM分類器、Bayesian分類器、Decision Tree分類器等方法，并對結(jié)果進(jìn)行分類，以達(dá)到評估社交媒體信息可信度的目的。上例Castillo等采用J48決策樹構(gòu)建分類器，并對結(jié)果進(jìn)行分類，從而評估Twitter信息的可信度[42]。當(dāng)然，也有通過對結(jié)果進(jìn)行排序的實例，從而達(dá)到評估社交媒體信息可信度的目的。比如，Gupta和Kumaraguru（2012）采用Rank-SVM與PRF相結(jié)合的方法，按照可信度得分對Twitter信息進(jìn)行排序[43]。

4.1.3 有較大影響的在研項目與系統(tǒng)

由歐盟資助七國科研人員聯(lián)合攻關(guān)的PHEME項目研究的重點是社交媒體信息的真實性，該項目在國際上有較大影響。Jacob Ratkiewicz等（2011）開發(fā)出可實時追蹤Twitter上政治謠言的Truthy系統(tǒng)[48]。Gupta等（2014）、Lorek等（2015）分別開發(fā)出一款可自動評估推文可信度的工具TweetCred、TwitterBOT[49-50]。

4.2 國內(nèi)研究

2007年《博客信息“可信度不亞于紐約時報”？》拉開了國內(nèi)探討社交媒體信息可信度評估的序幕。目前研究還處于發(fā)展的初期。社交媒體信息可信度評估研究主要有：

4.2.1 社交媒體信息可信度影響因素研究

如劉雪艷和閆強（2013）探討政府微博中的熱點事件信息可信度的影響因素[51]。丁科芝（2015）從信息傳播者、渠道、信息內(nèi)容和用戶基本信任觀念4個方面構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)可信度影響因素模型[52]。薛傳業(yè)等（2015）從信息來源可信度、信息傳播渠道可信度、信息內(nèi)容可信度以及信息評論反饋多維度探討了突發(fā)事件中社交媒體信息可信度的影響因素[53]。

4.2.2 構(gòu)建社交媒體信息可信度指標(biāo)體系研究

它大多采用問卷調(diào)查及專家訪談法進(jìn)行人工評估。屈文建和謝冬（2013）從站點層次、版塊層次、主題層次、內(nèi)容層次4方面，采用模糊綜合信用評估模型對網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)論壇信息可信度進(jìn)行評估[54]。莫祖英等（2013）從微博信息量、信息內(nèi)容質(zhì)量、信息來源質(zhì)量和信息利用情況等方面進(jìn)行問卷調(diào)查，采用層次分析法構(gòu)建微博信息質(zhì)量評估模型[55]。當(dāng)然國內(nèi)也有少量自動化評估的例子。比如，賀剛等（2013）引入關(guān)鍵詞分布特征和時間差等新特征，基于SVM算法來預(yù)測新浪微博信息是否為謠言[56]。程亮等（2013）提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及改進(jìn)其激發(fā)函數(shù)，同時引入沖量項，對微博話題在傳播過程中演變?yōu)橹{言進(jìn)行檢測[57]。路同強（2015）采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法檢測微博謠言，但不足之處在于未考慮信息的深層特征[58]。

4.3 存在的問題

對比國內(nèi)外研究情況，可發(fā)現(xiàn)國內(nèi)研究存在如下問題：

4.3.1 研究內(nèi)容

關(guān)于社交媒體信息可信度研究，國內(nèi)外目前以微博研究較多。與國外豐富的研究內(nèi)容相比，國內(nèi)在該領(lǐng)域的研究還主要集中于對影響因素以及特征的探討上。

4.3.2 研究方法

國外定量研究較多，很多涉及自動化評估，而國內(nèi)定性研究較多，大多采用問卷調(diào)查法、專家訪談法等進(jìn)行人工評估。

總之，現(xiàn)有研究大多是針對Twitter等英文社交媒體，其研究成果大多不能直接應(yīng)用于中文社交媒體。盡管也有少量研究是面向中文社交媒體的，但研究成果零散，還缺乏系統(tǒng)性。另外，在特征選擇上，選擇范圍面較窄，考慮社交媒體深層的隱含特征較少。

5 結(jié) 語

為了解決中文社交媒體的可信度評估問題，在吸收前人研究的基礎(chǔ)上[59-63]，很有必要對中文社交媒體信息可信度進(jìn)行系統(tǒng)研究，特別是在參考國外信息可信度評估系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，很有必要研制開發(fā)中文社交媒體信息可信度評估系統(tǒng)，實現(xiàn)中文社交媒體信息可信度的自動評估。在進(jìn)行中文社交媒體信息可信度評估中，應(yīng)注意下列問題：

1）評估要在對信息資源分類的基礎(chǔ)上，對不同的類別采用不同的評估指標(biāo)體系，以提高評估工作的科學(xué)性和合理性。

2）評估既要重視定性評估，也要重視定量評估，尤其是自動化評估。特別是在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，應(yīng)針對評估的實際需求，制定科學(xué)的評估方案，選擇恰當(dāng)?shù)脑u估方法，構(gòu)建適合評估工作需要的自動化評估系統(tǒng)。

3）評估指標(biāo)、評估模型的選取以及參數(shù)的訓(xùn)練，既要考慮研究結(jié)果的精確度，又要考慮系統(tǒng)的運算時間。

4）評估模型構(gòu)建后，不僅要進(jìn)行實驗室評估，還應(yīng)進(jìn)行實際效果評估。

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（責(zé)任編輯：孫國雷）