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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

本文以新浪微博中辟谣账号谣言粉碎机中食品安全类辟谣信息为研究对象，把握谣言与辟谣的定义和特点，分析新浪微博辟谣信息是如何传播的以及传播过程中影响转发量与评论量的影响因素，并思考如何防止与控制微博谣言的传播。希望能够通过分析和总结新浪微博中辟谣信息传播的影响因素为相关研究提供一定的参考。微博谣言承载了互联网传播速度快、范围广的特点，且有着巨大的破坏力和影响力，而对于辟谣的研究将帮助我们了解辟谣信息在微博中的传播行为和机制，同时也可以为我们对微博谣言的控制和引导提供一些参考性建议，有助于指导微博的健康发展，帮助我们保持健康的网络传播环境，促进信息网络的发展和建设。

国内外研究现状

谣言传播研究现状

谣言在中国和西方的社会和历史发展中发挥了重要作用。谣言起源于德国，其次是法国和美国，成为谣言研究领域的领导者。galton willard allport和leo postman将谣言定义为谣言心理学中的一个主张，即：与当下发生的事件相关的、目的是使受众相信、通常情况下以人际传播中口授的方式让事件信息不绝于传，但是，缺乏可靠的数据来证实它的正确性^[6]。在互联网的背景下，国外对互联网谣言的研究日益深入。cass r. santers认为，防止互联网时代越来越多的谣言的最基本的方式是了解散布谣言者的心理活动和谣言的传播机制^[7]。santers还指出，互联网是谣言的温床，像微博这样的社交网络可以极化并扩大它。这样就可以方便快速地传播有关于任何人的虚假和误导性的信息^[8]。对于在微博等新媒体平台上谣言传播的研究，国外学者主要通过建立数据模型或仿真模型，探讨微博等平台上传播谣言的特点和方式^[9]。benjamin doe rr和radev等人也指出了社交网络的特点和谣言的识别方法^[10]。

2. 研究的基本内容

（1）通过阅读国内外文献，把握谣言与辟谣概念内涵，了解国内外相关学者对辟谣的研究现状，总结出目前在辟谣领域还有待研究的方向。

（2）在前人对辟谣研究的基础上，本文主要以新浪微博辟谣账号谣言粉碎机中的辟谣信息为例，分析新浪微博辟谣是如何传播的以及辟谣传播过程中转发量与评论量的影响因素，通过描述分析法和二元logistic回归分析法对影响因素进行分析，总结出哪种影响因素对辟谣传播过程中转发量与评论量具有显著性影响。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

文献分析法。通过大量阅读国内外文献资料，对新浪微博中食品安全类谣言与辟谣信息有一个全面而深入的了解，总结现有的研究成果与不足以及对本文研究具有的指导性建议，为本文的分析提供灵感。

描述统计分析法。描述性统计是统计方法，用于总结和描述事物的总体状态以及事物的关系和隶属关系。文章以新浪微博“谣言粉碎机”上的所有食品安全类辟谣信息作为研究对象，收集其转发量、评论量，以及官方辟谣微博的更新数据，分析出食品安全类辟谣的传播过程、传播特点以及影响因素。

单因素方差分析。它是完全随机设计的多个样本的平均值的比较，其中完全随机设计不考虑个体样本差异的影响。只涉及一个影响因素，有时可能有两个或更多的水平，所以它也被称为单因素实验设计。本文分别将谣言粉碎机中食品安全类辟谣微博的转发量和评论量作为因变量，将微博辟谣信息的呈现方式作为自变量进行单因素方差分析。

4. 参考文献

[1]王侃.微博中的谣言现象探析[d].西南大学. 2012.