课题申报书：多模态融合的网络谣言识别、分类与生态治理.docxVIP

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证

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多模态融合的网络谣言识别、分类与生态治理

课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

研究现状

随着互联网的普及和社交媒体的快速发展，网络谣言的传播速度和范围越来越广，对社会秩序和公众利益造成了严重威胁。目前，针对网络谣言的识别、分类与治理的研究已经取得了一定的成果，但仍然存在一些问题和挑战。例如，单一模态的谣言识别方法在复杂多变的网络环境中表现不佳，难以准确识别和分类各种类型的谣言；现有的谣言治理措施也存在一定的局限性，难以有效地遏制谣言的传播和扩散。

选题意义

本研究以多模态融合的网络谣言识别、分类与生态治理为课题，旨在提高网络谣言识别和分类的准确性和效率，为网络谣言的治理提供科学依据和技术支持。通过多模态融合的方法，可以充分利用不同模态的信息特征，提高谣言识别和分类的准确性和鲁棒性；同时，通过对谣言传播路径和影响机制的分析，可以为制定更加有效的谣言治理策略提供参考。

研究价值

本研究具有重要的理论价值和实践意义。从理论角度来看，本研究可以丰富和发展多模态信息融合的理论和方法，为其他领域的信息处理和决策支持提供借鉴和参考。从实践角度来看，本研究可以为网络谣言的识别、分类和治理提供技术支持和解决方案，有助于维护网络空间的秩序和稳定，保障公众的知情权和利益。

二、研究目标、研究对象、研究内容

研究目标

（1）构建多模态融合的网络谣言识别模型，提高谣言识别的准确性和鲁棒性；

（2）设计网络谣言的分类方法，实现不同类型谣言的自动分类；

（3）分析谣言传播路径和影响机制，为谣言治理提供科学依据；

（4）制定有效的谣言治理策略，遏制谣言的传播和扩散。

研究对象

本研究的主要研究对象是网络谣言，包括各种类型、各种来源、各种传播途径的谣言。通过对网络谣言的识别、分类和治理，可以有效地遏制谣言的传播和扩散，维护网络空间的秩序和稳定。

研究内容

（1）多模态信息融合理论和方法研究；

（2）网络谣言识别模型构建与优化；

（3）网络谣言分类方法设计与实现；

（4）谣言传播路径和影响机制分析；

（5）谣言治理策略制定与评估。

三、研究思路、研究方法、创新之处

研究思路

本研究将采用多模态信息融合的方法，结合机器学习、深度学习等技术，构建网络谣言识别和分类模型。通过对谣言传播路径和影响机制的分析，制定有效的谣言治理策略。具体研究思路如下：

（1）收集和整理网络谣言数据，构建多模态谣言数据集；

（2）利用多模态信息融合的方法，提取不同模态的信息特征；

（3）设计并优化网络谣言识别和分类模型；

（4）分析谣言传播路径和影响机制；

（5）制定并评估谣言治理策略。

研究方法

本研究将采用多种研究方法，包括文献研究法、实证研究法、模型构建法、数据分析法等。具体研究方法如下：

（1）文献研究法：通过查阅相关文献，了解网络谣言识别、分类和治理的研究现状和发展趋势；

（2）实证研究法：通过收集和整理网络谣言数据，进行实证研究，验证模型的有效性和可行性；

（3）模型构建法：利用多模态信息融合的方法，构建网络谣言识别和分类模型；

（4）数据分析法：对谣言传播路径和影响机制进行数据分析，为谣言治理提供科学依据。

创新之处

（1）多模态融合的网络谣言识别方法：本研究将利用多模态信息融合的方法，提取不同模态的信息特征，提高谣言识别的准确性和鲁棒性；

（2）网络谣言分类方法：本研究将设计一种新的网络谣言分类方法，实现不同类型谣言的自动分类；

（3）谣言传播路径和影响机制分析：通过对谣言传播路径和影响机制的分析，为制定更加有效的谣言治理策略提供参考；

（4）谣言治理策略制定与评估：本研究将制定并评估一系列谣言治理策略，为遏制谣言的传播和扩散提供技术支持和解决方案。

四、研究基础、保障条件、研究步骤

研究基础

本研究基于以下研究基础：

（1）多模态信息融合理论和方法的研究成果；

（2）网络谣言识别、分类和治理的相关研究成果；

（3）机器学习、深度学习等技术的应用成果；

（4）大数据处理和分析技术的研究成果。

保障条件

本研究需要以下保障条件：

（1）充足的经费支持：用于数据收集、模型构建、实验验证等；

（2）先进的技术设备：用于数据分析和模型训练等；

（3）专业的团队支持：包括研究专家、技术人员等；

（4）良好的合作与交流环境：与相关领域的研究机构和专家保持密切合作与交流。

研究步骤

本研究将按照以下步骤进行：

（1）课题准备阶段：确定研究目标、研究内容和研究方法；

（2）数据收集阶段：收集和整理网络谣言数据，构建多模态谣言数据集；

（3）模型构建阶段：利用多模态信息融合的方法，构建网络谣言识别和分类模型；

（4）模型优化阶段：通过实验验证和优化，提高模型的准确性和鲁棒性；

（5）数据分析阶