赵天杰，朱月华，万思成，李强，邹天一，王纯，邓浩，三宏PY - 2022 DA - 2022/6/20 TI -了解新冠肺炎虚假信息在社交媒体上的传播方式和传播对象:编码和网络分析乔- J地中海互联网Res SP - e37623六世- 24 - 6千瓦健康错误KW - COVID-19 KW -社会媒体KW -错误信息传播KW - infodemiology KW -全球健康危机KW -错误KW -理论模型千瓦医疗信息KW -流行KW -流行AB -背景:全球健康危机如COVID-19大流行期间,发生错误的信息在社交媒体的快速传播。与COVID-19相关的错误信息已经得到了分析，但很少有人关注制定一个全面的分析框架来研究其在社交媒体上的传播。目的:提出一种基于细化似然模型的理论模型来理解社交媒体上新冠肺炎相关错误信息的说服过程。方法:提出的模型包含中心路径特征(内容特征)和外围特征(创作者权威、社会认同和情感)。中央层面的新冠肺炎相关错误信息专题包括医疗信息、社会问题和民生、政府应对、疫情传播和国际问题五个主题。首先，我们根据事实核查来源创建了与COVID-19大流行相关的错误信息数据集，并在现实世界的社交媒体上创建了包含这些错误信息的帖子数据集。根据收集到的帖子，我们分析了传播模式。结果:我们的数据集包含11,450个错误信息帖子，其中医疗错误信息是最大的类别(n=5359, 46.80%)。此外，结果表明，活跃度最低的用户(4660/11,301,41.24%)和活跃度最高的用户(2320/11,301,20.53%)都倾向于分享错误信息。 Further, posts related to international topics that have the greatest chance of producing a profound and lasting impact on social media exhibited the highest distribution depth (maximum depth=14) and width (maximum width=2355). Additionally, 97.00% (2364/2437) of the spread was characterized by radiation dissemination. Conclusions: Our proposed model and findings could help to combat the spread of misinformation by detecting suspicious users and identifying propagation characteristics. SN - 1438-8871 UR - //www.mybigtv.com/2022/6/e37623 UR - https://doi.org/10.2196/37623 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/35671411 DO - 10.2196/37623 ID - info:doi/10.2196/37623 ER -