
大数据:网络谣言,男造女传_数据分析师
昨天是愚人节,一场针对如何甄别网络谣言的“辟谣大会”在中山大学举办。据悉,微信每天收到用户发起的谣言举报就有3万次,日均谣言拦截量达到210万次。中山大学的研究显示,微信谣言周一、周二、周三和周六四天是举报高峰,谣言在这四天也是格外忙。在现场分享中,中山大学传播与设计学院院长张志安表示,微信谣言主要集中在食品安全、人身安全、疾病三个领域。
大数据显示83%的网络谣言由男性制造女性更愿传谣
在时间轴上发现,周一、周二、周三和周六是谣言散布的高发期,而数字夸大、图片夸张的文章是谣言最常使用的方式。张志安表示,对于伪装“高大上”权威感的文章,公众一定要小心辨别。
“从大数据分析来看,谣言具有‘六个面孔’”,知微CEO于霄博士利用大数据对谣言进行了分析,他指出,假借权威、捏造数据、制造恐慌、嫁接图片、偷换概念、直击刚需等是谣言传播常用的手段。但是,生产谣言易,粉碎谣言难。他指出,谣言产生后,就像癌症一样难以清除,具备传播周期长、传播范围广的特点,大大增加了辟谣难度。“真相开始传播时,谣言已经跑了半个地球。”于霄说。
数据显示,在微信、微博和新闻客户端等谣言的制造和传播中,男女作出的“贡献”极为不同,男性制造了谣言中的83%,而女性只占17%。不过,在谣言传播过程中,女性会相对更愿意传播。
针对谣言如何粉碎,果壳网主编徐来向三百多位现场的听众分享了果壳网辟谣的经验。他指出,以分辨难度更高的科学谣言为例,分析谣言的传播方式、谣言来源之后,果壳网会通过发现选题、拆解话题、查找文献的过程,来开展辟谣工作。授人以鱼不如授人以渔,徐来说:“查明信息出处、信息中的原始人名、机构名,向专业人士请教,学会这几项本领,人人就都有台谣言粉碎机。”
微信日均谣言 拦截量达210万次
“谣言虽然难治,但是也要一管到底。”微信安全负责人杨光作为此次辟谣大会的最后一位嘉宾,用“死磕到底”来表明微信对于整治网络谣言的态度,在现场分享中,杨光还补充了微信朋友圈谣言的判定标准与规则,从规范和平台安全维护方面把好第一关。
杨光介绍,微信每天收到用户发起的谣言举报就有3万次,谣言样本库积累的种子量达到30万个,日均谣言拦截量达到210万次。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12