莫让网络谣言动摇战“疫”信心——基于中国互联网联合辟谣平台的数据统计

今日头条辟谣合集、微信公众号辟谣助手、微博辟谣、新华社+知乎联合辟谣等主流互联网信息平台均建立各类辟谣平台，以社会力量抑制谣言信息的传播。以丁香医生为例，其建立了谣言征集栏目，填写对不确定的信息的疑问，网站会及时整理，采纳后会在「谣言排行榜」中展示辟谣结果，截止2020年2月16日，已经有109条谣言进行了发布。

中国互联网联合辟谣平台是由中央网信办违法和不良信息举报中心主办、新华网承办的平台旨在为广大群众提供辨识谣言、举报谣言的权威平台。

互联网辟谣平台（图片来源：知乎/腾讯较真平台）

2018年8月29日，中国互联网联合辟谣平台在北京正式上线。此次新冠肺炎疫情爆发，该平台推出了“疫情防控辟谣专区”（http://www.piyao.org.cn/2020yqpy/）。本次研究主要对该平台进行数据分析，截止2020年2月16日，对该专区数据进行全部爬取，共获取234条。通过对关键词、类别等进行统计来发现谣言的部分特点。

疫情防控辟谣专区（图片来源：联合辟谣平台）

首先，对234条信息的标题进行关键词分析，研究哪些词成为造谣的重点。根据词频和权重分析，可以看出“口罩”“酒精”“消毒”等与群众相关的话题谣言高发，此外还有“钟南山”等假借专家的言论也是谣言高发区。

疫情辟谣信息词云图（图片来源：作者绘制）

对谣言内容进行分类，主要可以分为三种类型：疫情传播、疫情防控、区域疫情。

疫情传播相关：关于疫情的传播方法、传染性程度、阻断方式等是谣言高发区，甚至有“能否通过眼神传播”这种无厘头的谣言。

疫情防控相关：各种如“大蒜”“消毒方法”“酒精使用”等防疫知识、民间防疫智慧流传，其中此类型中属于误区和事实类的相对较多。如何在此类信息中对真实程度进行甄别需要多部门的联合。

区域疫情相关：各城市也出现了各种本地化的谣言，主要涉及城市疫情、交通管制、政策文件等。其中辟谣也主要由当地完成。

第一条收录的谣言信息是“中国疾病预防控制中心”微信公众号在2019年1月31日发布的《关于武汉病毒性肺炎，这5大谣言 千万别信！》。

(http://www.piyao.org.cn/2020-01/19/c_1210444274.htm)

2020年2月10日前，疫情防控辟谣专区暂未建立，仅零星收录共10条数据；10-12日，收集的数据大量增加；13-15日可能是由于前期大量的谣言已经被逐步辟谣及处理，数据开始稳定下降。

疫情防控辟谣专区将新闻辟谣分为：谣言/辟谣、事实、误区三大类型。

根据统计，谣言/辟谣信息达190条，占比高达81%，反应公共突发事件舆情中对谣言的处理处于最为关键的位置；误区类主要是对部分正确的信息进行订正和说明，占比达13%；事实类主要是对信息的肯定，占比较少，共有13条。

根据统计，疫情防控辟谣专区信息来源目前已有123家。其中，“中国互联网联合辟谣平台”提供最多的39项信息，有14个平台提供3项以上的信息，其余96个平台仅提供1项信息。通过将各平台的数据进行匹配，发现被纳入疫情防控辟谣专区的较少。例如丁香医生辟谣平台上有谣言109条，仅2条被疫情防控辟谣专区收录。

（1）建立谣言辟谣的信任机制

疫情发生时，各类信息混杂，多个辟谣平台共存，缺少中心化的权威信息平台，于是有人表现出宁愿相信小道消息也不相信政府、专家发布的权威消息。因此，需要构建统一且规范化的国家网络信息平台，建立多平台支持且具有广泛影响力的信息发布渠道以及信息公开和快速反应机制，使公众在面对网络信息时，能够及时在某一权威平台得到释疑解惑，提高社会信息的有效性和可信度。

（2）开发新技术手段筛选并甄别谣言信息

运用自然语言处理、人工智能等技术有针对性地筛选并甄别谣言信息。如通过对谣言数据以及辟谣数据分别建立知识图谱。通过对疑似谣言的推理、比对与自动识别，建立谣言分级预警机制，最后请相关专家进行确认。辟谣文章可根据推荐算法精准推送至给阅读过该谣言的人群，减少谣言的二次传播。

（3）探索公共事件”吹哨人制度”

本次疫情中出现了部分谣言信息后续被证实的社会事件，对于疑似谣言尤其是可能有重大警示作用谣言的处理应该更加慎重。