2025年大學(xué)《數(shù)字人文》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——數(shù)字人文在數(shù)字化社交媒體中的作用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)字人文的核心概念及其與傳統(tǒng)人文研究相比的主要特征。在數(shù)字化社交媒體研究中，這些特征如何體現(xiàn)？二、社交媒體平臺(tái)具有獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和用戶互動(dòng)模式。請(qǐng)列舉至少三種不同的社交媒體類(lèi)型（如微博、Twitter、Facebook、Instagram、微信朋友圈等），并分別說(shuō)明其平臺(tái)特性，以及這些特性為數(shù)字人文研究提供了哪些獨(dú)特的視角或數(shù)據(jù)來(lái)源。三、數(shù)字人文研究常借助計(jì)算方法分析社交媒體數(shù)據(jù)。請(qǐng)選擇以下兩種方法中的一種，闡述其在社交媒體研究中的應(yīng)用原理、具體步驟，以及可能獲得的洞察：1.網(wǎng)絡(luò)分析(NetworkAnalysis)2.文本挖掘與情感分析(TextMiningandSentimentAnalysis)四、數(shù)字人文強(qiáng)調(diào)研究的開(kāi)放性和共享性，但這在處理社交媒體數(shù)據(jù)時(shí)往往面臨隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全的挑戰(zhàn)。請(qǐng)結(jié)合具體例子，分析在利用社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字人文研究時(shí)，可能遇到的倫理困境，并提出至少三條應(yīng)對(duì)策略。五、假設(shè)你作為一名數(shù)字人文研究者，希望探究特定社會(huì)事件（例如，“某地突發(fā)公共事件”的信息傳播過(guò)程）在Twitter平臺(tái)上的討論特點(diǎn)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)初步的數(shù)字人文研究方案，包括：1.明確研究問(wèn)題。2.界定研究對(duì)象（如時(shí)間范圍、關(guān)鍵詞、用戶群體等）。3.選擇合適的研究方法和技術(shù)工具。4.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)收集和分析的基本流程。5.提出預(yù)期的研究成果形式（如可視化圖表、分析報(bào)告等）。試卷答案一、答案：數(shù)字人文是指運(yùn)用數(shù)字技術(shù)、計(jì)算方法以及跨學(xué)科合作，進(jìn)行人文領(lǐng)域的研究、教學(xué)和知識(shí)傳播的新興領(lǐng)域。其核心概念在于將人文研究的對(duì)象和問(wèn)題，與數(shù)字技術(shù)（如計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化等）相結(jié)合，以獲得新的研究視角、方法和成果。主要特征包括：1.跨學(xué)科性：融合人文社會(huì)科學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、信息科學(xué)等。2.計(jì)算性：借助計(jì)算方法處理和分析大規(guī)模、結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。3.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：重視數(shù)據(jù)的收集、整理、分析和可視化，數(shù)據(jù)成為研究的重要對(duì)象和基礎(chǔ)。4.網(wǎng)絡(luò)化與連接性：利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究社會(huì)關(guān)系、信息傳播和文化網(wǎng)絡(luò)。5.開(kāi)放性與共享性：強(qiáng)調(diào)研究過(guò)程的開(kāi)放、數(shù)據(jù)的共享和成果的開(kāi)放獲取。在數(shù)字化社交媒體研究中，這些特征體現(xiàn)為：利用計(jì)算方法分析海量的社交媒體數(shù)據(jù)（文本、圖像、視頻、用戶關(guān)系等），探究信息傳播模式、群體行為、輿情動(dòng)態(tài)、文化變遷等，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)分析揭示關(guān)系結(jié)構(gòu)，通過(guò)數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)復(fù)雜現(xiàn)象，研究過(guò)程往往涉及跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)協(xié)作，并傾向于開(kāi)放共享研究成果和數(shù)據(jù)。解析思路：本題考查對(duì)數(shù)字人文基本概念和特征的掌握。解析需先清晰定義數(shù)字人文，然后分點(diǎn)闡述其核心特征（跨學(xué)科、計(jì)算性、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)化、開(kāi)放性）。接著，關(guān)鍵在于結(jié)合社交媒體的特性，說(shuō)明這些特征如何在社交媒體研究中具體體現(xiàn)。例如，社交媒體產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，體現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)特征；分析用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化特征；利用算法和可視化工具分析體現(xiàn)了計(jì)算性特征；開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)和眾包研究體現(xiàn)了開(kāi)放性特征。需要全面且結(jié)合主題地回答。二、答案：1.微博(Weibo)：*特性：公開(kāi)性強(qiáng)，信息傳播快，具有廣場(chǎng)效應(yīng)；支持長(zhǎng)文、圖片、視頻、投票等多種內(nèi)容形式；用戶互動(dòng)以轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、點(diǎn)贊為主；存在話題標(biāo)簽（#）驅(qū)動(dòng)討論的功能。*研究視角/數(shù)據(jù)來(lái)源：適合研究公共事件傳播、輿情演化、意見(jiàn)領(lǐng)袖識(shí)別、社會(huì)熱點(diǎn)追蹤、文化潮流分析等。用戶生成內(nèi)容豐富，互動(dòng)數(shù)據(jù)可用于分析群體情緒和觀點(diǎn)分布。2.Twitter(推特)：*特性：以短消息（Tweet）為主，限制字?jǐn)?shù)，更新快；用戶關(guān)系相對(duì)扁平，易于形成公共討論區(qū)（Twitterverse）；強(qiáng)大的搜索和話題標(biāo)簽功能；API接口開(kāi)放，便于數(shù)據(jù)抓取。*研究視角/數(shù)據(jù)來(lái)源：適合研究實(shí)時(shí)事件報(bào)道、全球熱點(diǎn)追蹤、政治傳播、媒體互動(dòng)、特定社群話語(yǔ)分析等。短文本數(shù)據(jù)適合進(jìn)行快速的情感分析、主題建模和關(guān)聯(lián)分析。3.Facebook(臉書(shū))：*特性：以真實(shí)身份社交為主，用戶關(guān)系結(jié)構(gòu)清晰（好友、關(guān)注、群組）；內(nèi)容形式多樣，包括動(dòng)態(tài)、照片、視頻、鏈接分享；強(qiáng)調(diào)私密性和圈子隔離；群組功能形成封閉或半封閉的討論空間。*研究視角/數(shù)據(jù)來(lái)源：適合研究私人領(lǐng)域與公共領(lǐng)域的界限、親密關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、社群認(rèn)同與隔閡、線下活動(dòng)線上動(dòng)員、特定群體文化實(shí)踐等。好友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可用于分析信任傳播、信息過(guò)濾氣泡等。4.Instagram：*特性：以圖片和短視頻為主，視覺(jué)化表達(dá)突出；強(qiáng)調(diào)地理位置標(biāo)記；用戶互動(dòng)以點(diǎn)贊、評(píng)論、分享為主；探索頁(yè)面推薦內(nèi)容算法驅(qū)動(dòng)。*研究視角/數(shù)據(jù)來(lái)源：適合研究視覺(jué)文化、身份表征、網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)、品牌營(yíng)銷(xiāo)、城市形象塑造、旅游推廣等。圖像和位置數(shù)據(jù)可用于空間分析、視覺(jué)符號(hào)學(xué)分析、流行文化追蹤。5.微信朋友圈(WeChatMoments)：*特性：基于真實(shí)社交關(guān)系，內(nèi)容半公開(kāi)半私密（可設(shè)置部分好友可見(jiàn)）；以圖片、短視頻、文字為主；強(qiáng)調(diào)熟人社交互動(dòng)；朋友圈信息流算法推薦。*研究視角/數(shù)據(jù)來(lái)源：適合研究熟人社會(huì)交往模式、日常生活的數(shù)字化呈現(xiàn)、隱私邊界實(shí)踐、社會(huì)規(guī)范的內(nèi)化、情感表達(dá)方式等。熟人互動(dòng)數(shù)據(jù)可用于分析信任機(jī)制、信息擴(kuò)散特點(diǎn)、群體壓力與認(rèn)同等。解析思路：本題要求區(qū)分不同社交媒體類(lèi)型并闡述其研究?jī)r(jià)值。解析需先準(zhǔn)確描述每種平臺(tái)的核心特性（如用戶關(guān)系、內(nèi)容形式、互動(dòng)機(jī)制、技術(shù)特點(diǎn)）。然后，基于這些特性，指出每種平臺(tái)對(duì)于數(shù)字人文研究具有的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)或適合研究的主題。例如，微博的廣場(chǎng)性和公開(kāi)性適合研究公共輿論，Twitter的實(shí)時(shí)性和短文本適合事件追蹤，F(xiàn)acebook的真實(shí)關(guān)系適合研究社群和隱私，Instagram的視覺(jué)性適合研究視覺(jué)文化，微信朋友圈的熟人關(guān)系適合研究日常交往和隱私。需要分類(lèi)清晰，描述準(zhǔn)確，并緊密結(jié)合“數(shù)字人文研究”這一主題。三、答案：(選擇網(wǎng)絡(luò)分析為例)網(wǎng)絡(luò)分析(NetworkAnalysis)在社交媒體研究中的應(yīng)用：應(yīng)用原理：網(wǎng)絡(luò)分析關(guān)注社會(huì)行動(dòng)者（節(jié)點(diǎn)）之間的連接（邊）及其關(guān)系結(jié)構(gòu)。在社交媒體中，節(jié)點(diǎn)可以是用戶、帖子、群組等；邊可以表示關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊、評(píng)論等互動(dòng)關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)分析通過(guò)量化節(jié)點(diǎn)度數(shù)（如中心度）、路徑長(zhǎng)度、聚類(lèi)系數(shù)等指標(biāo)，揭示網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征（如中心性、社區(qū)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)直徑等），從而理解信息傳播路徑、影響力分布、群體關(guān)系模式等。具體步驟：1.數(shù)據(jù)收集：通過(guò)社交媒體平臺(tái)的API接口或網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，獲取用戶關(guān)系數(shù)據(jù)（如關(guān)注列表、好友關(guān)系）和互動(dòng)數(shù)據(jù)（如轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、點(diǎn)贊記錄）。數(shù)據(jù)需清洗和預(yù)處理，處理缺失值、重復(fù)值，構(gòu)建合適的網(wǎng)絡(luò)表示（如二部圖、多邊圖）。2.網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建：基于收集到的數(shù)據(jù)，定義節(jié)點(diǎn)和邊，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)圖譜。例如，以用戶為節(jié)點(diǎn)，轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系為邊，構(gòu)建信息傳播網(wǎng)絡(luò)；以帖子為節(jié)點(diǎn)，點(diǎn)贊關(guān)系為邊，構(gòu)建內(nèi)容受歡迎程度網(wǎng)絡(luò)。3.網(wǎng)絡(luò)計(jì)算：運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)分析算法和軟件（如Gephi,NetworkX,Pajek等），計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的各種指標(biāo)。例如，計(jì)算節(jié)點(diǎn)的中心度（度中心性、中介中心性、接近中心性）、社群劃分、網(wǎng)絡(luò)直徑、聚類(lèi)系數(shù)等。4.結(jié)果可視化：將計(jì)算得到的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和指標(biāo)，通過(guò)可視化圖表（如節(jié)點(diǎn)-邊圖、社群圖、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖）呈現(xiàn)出來(lái)。5.解讀分析：結(jié)合研究問(wèn)題，解讀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征和計(jì)算指標(biāo)的含義。例如，識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵傳播節(jié)點(diǎn)（高中心度用戶）、信息傳播的主要路徑、形成的小團(tuán)體（社群）及其特征、網(wǎng)絡(luò)的整體緊密程度等?？赡塬@得的洞察：1.識(shí)別信息傳播的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（意見(jiàn)領(lǐng)袖、超級(jí)傳播者）和瓶頸。2.揭示特定話題或情緒在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播模式和擴(kuò)散范圍。3.分析社群的形成、結(jié)構(gòu)和互動(dòng)模式，理解群體認(rèn)同和邊界。4.評(píng)估不同用戶在社交網(wǎng)絡(luò)中的中心地位和影響力。5.探究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)信息過(guò)濾、回聲室效應(yīng)的影響。(若選擇文本挖掘與情感分析為例)答案：(選擇文本挖掘與情感分析為例)文本挖掘與情感分析(TextMiningandSentimentAnalysis)在社交媒體研究中的應(yīng)用：應(yīng)用原理：文本挖掘是從非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息和知識(shí)的技術(shù)。情感分析是文本挖掘的一個(gè)分支，旨在識(shí)別和量化文本中表達(dá)的情感傾向（如積極、消極、中性）。在社交媒體研究中，通過(guò)分析用戶生成的帖子、評(píng)論等文本內(nèi)容，可以了解公眾對(duì)特定事件、產(chǎn)品、政策等的看法、態(tài)度和情緒狀態(tài)。具體步驟：1.數(shù)據(jù)收集：獲取包含文本內(nèi)容的社交媒體數(shù)據(jù)，如推文、微博、帖子正文、評(píng)論等。可能需要結(jié)合其他元數(shù)據(jù)（如用戶信息、時(shí)間戳、地理位置）。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始文本進(jìn)行清洗，包括去除噪聲（如HTML標(biāo)簽、特殊符號(hào)、URL鏈接），分詞（中文需要），去除停用詞（如“的”、“了”），詞形還原或詞干提取。3.特征提?。簩⑽谋巨D(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)模型可處理的數(shù)值特征向量。常用方法包括詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、詞嵌入（WordEmbeddingslikeWord2Vec,GloVe）等。4.情感詞典構(gòu)建或模型訓(xùn)練：可以利用現(xiàn)有的情感詞典（如知網(wǎng)情感詞典）對(duì)文本進(jìn)行打分，或者訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)模型如LSTM、BERT）來(lái)自動(dòng)識(shí)別文本的情感傾向。5.情感分析：對(duì)預(yù)處理后的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類(lèi)或打分，判斷每條文本是表達(dá)積極、消極還是中性的情感。6.結(jié)果統(tǒng)計(jì)與分析：對(duì)情感分析結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如計(jì)算不同情感占比、分析情感隨時(shí)間變化的趨勢(shì)、不同用戶群體或社群的情感分布差異等。7.可視化呈現(xiàn)：將情感分析結(jié)果通過(guò)圖表（如情感分布柱狀圖、情感隨時(shí)間變化折線圖）進(jìn)行可視化展示?？赡塬@得的洞察：1.統(tǒng)計(jì)分析公眾對(duì)某一社會(huì)事件或話題的總體情感傾向。2.追蹤公眾情感在事件發(fā)展過(guò)程中的動(dòng)態(tài)變化。3.識(shí)別不同用戶群體（如不同地域、性別、年齡段）在情感表達(dá)上的差異。4.分析特定意見(jiàn)領(lǐng)袖或媒體發(fā)布內(nèi)容引發(fā)的情感反應(yīng)。5.評(píng)估產(chǎn)品評(píng)論、服務(wù)反饋等中的用戶滿意度和情感評(píng)價(jià)。解析思路：本題選擇一種數(shù)字人文研究方法，要求闡述其原理、步驟和在社交媒體研究中的應(yīng)用價(jià)值。解析需先清晰定義所選方法（網(wǎng)絡(luò)分析或文本挖掘/情感分析）的基本原理。然后，分步驟詳細(xì)說(shuō)明如何將該方法應(yīng)用于社交媒體數(shù)據(jù)的分析，包括數(shù)據(jù)獲取、處理、分析計(jì)算、模型應(yīng)用、結(jié)果解讀等環(huán)節(jié)。最后，列舉通過(guò)該方法可能獲得的具體研究洞察。選擇網(wǎng)絡(luò)分析或文本挖掘/情感分析任一者均可，關(guān)鍵是闡述清晰、邏輯完整，并能緊密結(jié)合社交媒體場(chǎng)景。四、答案：在利用社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字人文研究時(shí)，可能遇到的倫理困境主要包括：1.隱私侵犯風(fēng)險(xiǎn)：社交媒體包含大量個(gè)人敏感信息（如個(gè)人經(jīng)歷、觀點(diǎn)、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、地理位置、生活習(xí)慣等）。即使數(shù)據(jù)是公開(kāi)的或經(jīng)用戶授權(quán)，過(guò)度收集或不當(dāng)分析仍可能侵犯用戶隱私，導(dǎo)致信息泄露或被濫用。例如，分析匿名化數(shù)據(jù)集仍可能通過(guò)關(guān)聯(lián)推斷出個(gè)體身份。*應(yīng)對(duì)策略：嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)最小化原則，僅收集研究所需數(shù)據(jù)；進(jìn)行嚴(yán)格的匿名化處理（如K匿名、L多樣性）；采用差分隱私技術(shù)；明確告知用戶數(shù)據(jù)收集目的和使用方式，獲取知情同意；遵守相關(guān)法律法規(guī)（如GDPR、網(wǎng)絡(luò)安全法）；建立數(shù)據(jù)安全管理制度，確保數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸安全。2.數(shù)據(jù)偏見(jiàn)與算法歧視：社交媒體平臺(tái)自身的算法（如內(nèi)容推薦、排序、搜索）可能存在偏見(jiàn)，導(dǎo)致信息繭房、刻板印象強(qiáng)化或?qū)μ囟ㄈ后w進(jìn)行歧視性對(duì)待。研究者使用這些平臺(tái)數(shù)據(jù)或基于其算法進(jìn)行分析，可能無(wú)意中復(fù)制或放大了這些偏見(jiàn)。此外，數(shù)據(jù)收集過(guò)程也可能因抽樣方法等問(wèn)題引入偏差。*應(yīng)對(duì)策略：透明化研究方法和數(shù)據(jù)來(lái)源；批判性地審視平臺(tái)算法的影響，分析其潛在的偏見(jiàn)；采用多樣化的數(shù)據(jù)收集方法，避免單一來(lái)源偏差；對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行敏感性分析，評(píng)估不同群體可能受到的影響；在研究結(jié)論中明確指出潛在的限制和偏見(jiàn)。3.數(shù)字鴻溝與代表性不足：社交媒體用戶并非社會(huì)全體成員的代表性樣本，其使用行為和發(fā)布內(nèi)容可能受到教育、經(jīng)濟(jì)、地域、年齡等因素的影響。基于不具代表性的樣本進(jìn)行分析，可能導(dǎo)致研究結(jié)論無(wú)法推廣到更廣泛的人群，加劇數(shù)字鴻溝問(wèn)題。同時(shí)，研究過(guò)程可能需要特定的數(shù)字技能和設(shè)備，進(jìn)一步排斥了非數(shù)字原生代人群。*應(yīng)對(duì)策略：在研究設(shè)計(jì)和結(jié)果解釋中，明確說(shuō)明樣本的來(lái)源和局限性，避免過(guò)度泛化；關(guān)注邊緣群體和弱勢(shì)群體的在線狀況，努力提升其數(shù)字參與度；探索結(jié)合多種數(shù)據(jù)來(lái)源（如問(wèn)卷調(diào)查、訪談、檔案資料）的研究方法；推動(dòng)數(shù)字技能培訓(xùn)，提升更廣泛人群參與數(shù)字人文研究的能力。4.知識(shí)權(quán)力與數(shù)字不平等：數(shù)字人文研究可能被用于鞏固現(xiàn)有知識(shí)權(quán)力結(jié)構(gòu)，或產(chǎn)生新的數(shù)字不平等。例如，研究成果可能被用于商業(yè)決策、政策制定，而受益者可能僅限于掌握技術(shù)和數(shù)據(jù)的精英；研究過(guò)程本身可能加劇研究者與被研究者之間的不對(duì)等關(guān)系。*應(yīng)對(duì)策略：強(qiáng)調(diào)研究的公共利益和社會(huì)責(zé)任，推動(dòng)成果的開(kāi)放共享和惠及更廣泛人群；在研究過(guò)程中與實(shí)踐者、社群等合作，實(shí)現(xiàn)知識(shí)共建和共享；關(guān)注數(shù)字技術(shù)可能帶來(lái)的社會(huì)公平問(wèn)題，進(jìn)行批判性反思；倡導(dǎo)包容性的數(shù)字人文實(shí)踐，提升弱勢(shì)群體的數(shù)字素養(yǎng)和參與能力。解析思路：本題考查數(shù)字人文研究的倫理意識(shí)。解析需首先識(shí)別在社交媒體研究中可能出現(xiàn)的核心倫理困境，通常圍繞隱私、偏見(jiàn)、公平性和權(quán)力關(guān)系展開(kāi)。對(duì)于每種困境，需具體闡述其表現(xiàn)形式和潛在危害。然后，針對(duì)每種困境，提出切實(shí)可行的應(yīng)對(duì)策略。策略應(yīng)涵蓋數(shù)據(jù)收集、處理、分析、結(jié)果傳播等研究全過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)。需要體現(xiàn)對(duì)數(shù)字人文倫理原則的理解，并能結(jié)合社交媒體的具體特點(diǎn)提出有針對(duì)性的解決方案。五、答案：研究方案設(shè)計(jì)：1.研究問(wèn)題：探究“某地突發(fā)公共事件”（例如，“X市洪水災(zāi)害”）在Twitter平臺(tái)上的信息傳播特征，特別是關(guān)鍵信息節(jié)點(diǎn)（如官方發(fā)布、媒體報(bào)道、目擊者敘述、志愿者組織）的作用、謠言的傳播路徑與識(shí)別、公眾情緒的演變過(guò)程。2.研究對(duì)象：*時(shí)間范圍：事件發(fā)生起始時(shí)間（如災(zāi)害發(fā)生日）至事件影響基本平穩(wěn)后的時(shí)間段（如災(zāi)害結(jié)束后一周）。*關(guān)鍵詞：核心事件關(guān)鍵詞（如“X市洪水”、“X河潰堤”）、相關(guān)地名、機(jī)構(gòu)賬號(hào)關(guān)鍵詞（如官方應(yīng)急部門(mén)、當(dāng)?shù)卣?、主流媒體、救援組織）、潛在謠言標(biāo)識(shí)詞（如“緊急”、“免費(fèi)”、“內(nèi)部消息”等，需謹(jǐn)慎使用）。*用戶群體：關(guān)注列表中包含上述機(jī)構(gòu)賬號(hào)的用戶、發(fā)布高頻率相關(guān)內(nèi)容或獲得高互動(dòng)量（轉(zhuǎn)發(fā)/評(píng)論/點(diǎn)贊）的用戶、使用特定地理位置標(biāo)簽發(fā)布內(nèi)容的用戶。3.研究方法和技術(shù)工具：*方法：綜合運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)分析、文本挖掘與情感分析、內(nèi)容分析。*技術(shù)工具：TwitterAPI(或第三方數(shù)據(jù)抓取工具如Tweepy)、文本預(yù)處理工具(如Python的NLTK庫(kù))、網(wǎng)絡(luò)分析軟件(如Gephi,Pajek,或Python的NetworkX庫(kù))、情感分析工具/模型(如VADER,TextBlob,或預(yù)訓(xùn)練的BERT模型)、數(shù)據(jù)可視化工具(如Tableau,PowerBI,或Python的Matplotlib,Seaborn庫(kù))。4.數(shù)據(jù)收集和分析流程：*數(shù)據(jù)收集：利用TwitterAPI或抓取工具，根據(jù)設(shè)定的時(shí)間范圍、關(guān)鍵詞、用戶群體等條件，抓取