情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別課題申報(bào)書一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：信息科學(xué)研究院

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

虛假信息泛濫已成為全球性挑戰(zhàn)，對(duì)個(gè)人認(rèn)知、社會(huì)穩(wěn)定乃至國(guó)家安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。本項(xiàng)目聚焦情緒計(jì)算技術(shù)在虛假信息識(shí)別中的應(yīng)用，旨在構(gòu)建一套融合多模態(tài)情緒分析、語(yǔ)義理解和傳播建模的綜合識(shí)別框架。研究將首先基于大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)，利用深度學(xué)習(xí)模型提取文本、語(yǔ)音及視覺信號(hào)中的情緒特征，并構(gòu)建情緒-信息可信度關(guān)聯(lián)模型；其次，通過(guò)引入知識(shí)譜與情感極性傳播動(dòng)力學(xué)，分析情緒波動(dòng)對(duì)信息可信度的影響機(jī)制；再次，設(shè)計(jì)多階段驗(yàn)證算法，結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)與情感演化路徑，實(shí)現(xiàn)虛假信息的精準(zhǔn)識(shí)別與溯源。預(yù)期成果包括：1）開發(fā)情緒感知算法庫(kù)，支持多模態(tài)情緒實(shí)時(shí)解析；2）建立虛假信息情緒特征數(shù)據(jù)庫(kù)，覆蓋主流社交媒體平臺(tái)；3）形成一套動(dòng)態(tài)可信度評(píng)估體系，準(zhǔn)確率達(dá)85%以上。本研究不僅為虛假信息治理提供技術(shù)支撐，還將推動(dòng)情緒計(jì)算領(lǐng)域理論創(chuàng)新，為輿情預(yù)警與信息過(guò)濾系統(tǒng)提供關(guān)鍵技術(shù)突破。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

當(dāng)前，信息傳播生態(tài)正經(jīng)歷深刻變革，數(shù)字媒介的普及與算法推薦的強(qiáng)化使得信息分發(fā)效率極大提升，但也為虛假信息的生成與擴(kuò)散提供了前所未有的便利。虛假信息，包括謠言、虛假新聞、宣傳等，通過(guò)操縱公眾情緒、扭曲認(rèn)知、破壞信任等方式，對(duì)社會(huì)穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、公共衛(wèi)生乃至國(guó)際關(guān)系構(gòu)成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇報(bào)告統(tǒng)計(jì)，全球因虛假信息造成的經(jīng)濟(jì)損失每年可達(dá)數(shù)萬(wàn)億美元，而社交媒體平臺(tái)上的錯(cuò)誤信息傳播速度與影響范圍遠(yuǎn)超傳統(tǒng)媒體時(shí)代。這種狀況凸顯了虛假信息治理的緊迫性與復(fù)雜性，亟需創(chuàng)新性的技術(shù)手段與理論框架予以應(yīng)對(duì)。

現(xiàn)有虛假信息識(shí)別研究主要集中在文本內(nèi)容分析、來(lái)源追蹤、傳播網(wǎng)絡(luò)建模等方面。在技術(shù)路徑上，自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的文本分類、主題建模、情感分析等方法被廣泛應(yīng)用于識(shí)別信息的主題傾向與情感色彩；論與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析則被用于刻畫信息傳播路徑與關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)；機(jī)器學(xué)習(xí)算法，特別是深度學(xué)習(xí)模型，在識(shí)別虛假文本特征、預(yù)測(cè)傳播趨勢(shì)等方面展現(xiàn)出較強(qiáng)能力。然而，現(xiàn)有研究普遍存在若干局限性。首先，過(guò)度依賴文本內(nèi)容而忽視信息傳播過(guò)程中的情感動(dòng)態(tài)。虛假信息的效力往往與其引發(fā)的情感反應(yīng)密切相關(guān)，例如恐懼、憤怒、同情等情緒能夠顯著加速信息的傳播，并影響其社會(huì)影響。但傳統(tǒng)方法通常將信息視為靜態(tài)實(shí)體，未能有效捕捉情緒在信息生命周期中的作用。其次，缺乏對(duì)多模態(tài)信息的綜合分析?，F(xiàn)代虛假信息常以視頻、音頻、片等形式存在，單一模態(tài)的分析難以全面反映信息的真實(shí)性與意。例如，一段經(jīng)過(guò)剪輯的音頻可能通過(guò)改變說(shuō)話者的語(yǔ)調(diào)與情緒表達(dá)來(lái)歪曲事實(shí)，而視覺信息中的像選擇與編排同樣蘊(yùn)含著強(qiáng)烈的情感導(dǎo)向與認(rèn)知操縱意。再次，現(xiàn)有識(shí)別模型在應(yīng)對(duì)語(yǔ)境依賴性、文化差異性與個(gè)體差異方面能力有限。虛假信息的識(shí)別不僅需要理解信息本身的語(yǔ)義，還需結(jié)合傳播環(huán)境、受眾背景等因素進(jìn)行綜合判斷。此外，隨著深度偽造（Deepfake）等生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）技術(shù)的成熟，基于聲音與像的虛假信息制作日益逼真，對(duì)傳統(tǒng)識(shí)別方法提出了新的挑戰(zhàn)。

情緒計(jì)算作為與心理學(xué)交叉領(lǐng)域的前沿方向，為虛假信息識(shí)別提供了新的研究視角與技術(shù)路徑。情緒計(jì)算旨在通過(guò)計(jì)算模型模擬、識(shí)別、理解人類的情感狀態(tài)，其核心技術(shù)包括面部表情分析、語(yǔ)音情感識(shí)別、生理信號(hào)監(jiān)測(cè)等。近年來(lái)，隨著多模態(tài)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，情緒計(jì)算在用戶界面交互、人機(jī)情感交互、心理健康評(píng)估等領(lǐng)域的應(yīng)用取得了顯著進(jìn)展。將情緒計(jì)算引入虛假信息識(shí)別，具有以下必要性：第一，能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法忽視情感因素的缺陷。通過(guò)分析信息中蘊(yùn)含的或由信息引發(fā)的情緒信號(hào)，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估信息的影響力與潛在的操縱意。研究表明，帶有強(qiáng)烈情緒色彩（尤其是負(fù)面情緒）的虛假信息更容易引發(fā)廣泛傳播，而識(shí)別這種情緒特征有助于判斷信息的可信度。第二，能夠?qū)崿F(xiàn)多模態(tài)信息的深度融合與分析。情緒表達(dá)往往跨越文本、語(yǔ)音、視覺等多個(gè)維度，情緒計(jì)算技術(shù)能夠整合這些多源信息，提供更全面、更可靠的信息評(píng)估依據(jù)。例如，通過(guò)分析視頻新聞中主持人表情與語(yǔ)調(diào)的變化，可以判斷其陳述的真實(shí)性；通過(guò)分析社交媒體討論中用戶的情感傾向，可以追蹤謠言的傳播熱度與演變規(guī)律。第三，能夠提升識(shí)別模型的智能化與適應(yīng)性。情緒計(jì)算結(jié)合了認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)等多學(xué)科知識(shí)，有助于構(gòu)建更符合人類認(rèn)知規(guī)律的信息識(shí)別模型。同時(shí)，情緒計(jì)算技術(shù)能夠動(dòng)態(tài)捕捉情感信號(hào)的變化，使識(shí)別過(guò)程更具實(shí)時(shí)性與靈活性，適應(yīng)虛假信息快速演變的特點(diǎn)。

本項(xiàng)目的研究意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

在社會(huì)層面，本項(xiàng)目具有重要的公共治理價(jià)值。虛假信息的泛濫嚴(yán)重侵蝕社會(huì)信任基礎(chǔ)，引發(fā)社會(huì)恐慌與對(duì)立，甚至威脅國(guó)家安全。通過(guò)情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別，可以有效提升政府、平臺(tái)與公眾對(duì)虛假信息的辨別能力，降低其社會(huì)危害。研究成果可轉(zhuǎn)化為輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、信息過(guò)濾工具等應(yīng)用，幫助相關(guān)部門及時(shí)預(yù)警、辟謠，引導(dǎo)公眾理性認(rèn)知，維護(hù)社會(huì)和諧穩(wěn)定。特別是在重大公共事件（如公共衛(wèi)生危機(jī)、自然災(zāi)害、社會(huì)沖突等）期間，本項(xiàng)目提供的快速、準(zhǔn)確的虛假信息識(shí)別能力，對(duì)于防止謠言蔓延、穩(wěn)定社會(huì)情緒具有不可替代的作用。

在經(jīng)濟(jì)層面，本項(xiàng)目具有顯著的應(yīng)用潛力與產(chǎn)業(yè)價(jià)值。虛假信息不僅損害公眾利益，也給市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)秩序帶來(lái)沖擊。例如，針對(duì)企業(yè)的虛假宣傳、市場(chǎng)操縱類謠言等行為，會(huì)擾亂正常的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，造成資源錯(cuò)配與經(jīng)濟(jì)損失。本項(xiàng)目的研究成果可以幫助企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)、市場(chǎng)監(jiān)管部門等識(shí)別與防范經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的虛假信息風(fēng)險(xiǎn)，保護(hù)消費(fèi)者權(quán)益，維護(hù)公平競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境。此外，基于情緒計(jì)算的信息識(shí)別技術(shù)本身具有較高的技術(shù)壁壘與市場(chǎng)前景，可推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。例如，可開發(fā)面向社交媒體、新聞平臺(tái)、電商平臺(tái)的智能審核系統(tǒng)，提供情緒感知與可信度評(píng)估服務(wù)，形成新的商業(yè)模式。

在學(xué)術(shù)層面，本項(xiàng)目具有重要的理論創(chuàng)新價(jià)值。首先，它推動(dòng)了情緒計(jì)算理論與應(yīng)用邊界的拓展。將情緒計(jì)算應(yīng)用于復(fù)雜的信息傳播與認(rèn)知操縱場(chǎng)景，不僅檢驗(yàn)了現(xiàn)有情緒計(jì)算模型的魯棒性與泛化能力，也為該領(lǐng)域引入了新的研究問(wèn)題與挑戰(zhàn)，如情緒信號(hào)與信息可信度的量化關(guān)系、跨文化情緒表達(dá)在虛假信息識(shí)別中的作用等。其次，本項(xiàng)目促進(jìn)了信息科學(xué)、傳播學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科的交叉融合。虛假信息的識(shí)別本質(zhì)上是理解信息傳播過(guò)程中人的認(rèn)知與情感反應(yīng)的復(fù)雜現(xiàn)象，需要整合不同學(xué)科的理論視角與研究方法。本項(xiàng)目的研究將促進(jìn)跨學(xué)科對(duì)話與合作，深化對(duì)信息傳播規(guī)律的認(rèn)知，豐富人機(jī)交互與情感計(jì)算領(lǐng)域的理論體系。再次，本項(xiàng)目為虛假信息治理提供了新的理論框架與技術(shù)范式。通過(guò)構(gòu)建情緒計(jì)算輔助的識(shí)別模型，可以超越傳統(tǒng)基于內(nèi)容或來(lái)源的識(shí)別思路，從情感維度揭示虛假信息的傳播機(jī)制與干預(yù)策略，為構(gòu)建更智能、更有效的信息治理體系提供理論支撐。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

虛假信息識(shí)別與情緒計(jì)算輔助的研究在全球范圍內(nèi)已成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界關(guān)注的熱點(diǎn)。國(guó)外在該領(lǐng)域的研究起步較早，形成了較為豐富的研究成果和多元化的技術(shù)路徑。國(guó)內(nèi)研究雖然相對(duì)滯后，但近年來(lái)發(fā)展迅速，并在特定領(lǐng)域展現(xiàn)出特色與潛力。

在國(guó)外研究方面，早期工作主要集中在文本層面，利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)分析虛假信息的語(yǔ)言特征。研究者發(fā)現(xiàn)，虛假信息往往具有負(fù)面情感傾向、主觀性強(qiáng)、邏輯性差、信息不完整等特點(diǎn)。例如，Vosoughietal.(2018)通過(guò)分析推特?cái)?shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，謠言的傳播模式與新聞相似，但情感極性更偏向負(fù)面。隨后，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法被廣泛用于虛假信息分類，如Suttonetal.(2019)提出的結(jié)合LSTM與BERT的文本分類模型，在多領(lǐng)域數(shù)據(jù)集上取得了較好的效果。然而，這些方法主要關(guān)注文本內(nèi)容本身，未能充分考慮情緒因素對(duì)信息傳播與可信度的影響。

情緒計(jì)算在虛假信息識(shí)別中的應(yīng)用研究相對(duì)較新，但已取得一些重要進(jìn)展。國(guó)外學(xué)者開始探索利用情緒分析技術(shù)識(shí)別信息中的情感色彩，并評(píng)估其與信息可信度的關(guān)系。Mazumderetal.(2019)提出了一種基于情感詞典與機(jī)器學(xué)習(xí)的虛假新聞檢測(cè)方法，通過(guò)分析文本中的情感詞來(lái)預(yù)測(cè)新聞的可信度。Morenoetal.(2020)則利用語(yǔ)音情感識(shí)別技術(shù)分析新聞播報(bào)者的情感狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)負(fù)面情緒與新聞負(fù)面性存在顯著關(guān)聯(lián)。在多模態(tài)方面，一些研究嘗試融合文本、語(yǔ)音和視覺信息進(jìn)行情緒感知與虛假信息識(shí)別。例如，Zhangetal.(2021)提出了一種融合BERT與情感特征的跨模態(tài)虛假信息檢測(cè)模型，通過(guò)分析視頻新聞中主持人的面部表情和語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)來(lái)判斷信息可信度。這些研究初步證明了情緒計(jì)算在虛假信息識(shí)別中的潛力，但仍存在一些局限。首先，多數(shù)研究停留在靜態(tài)情緒分析層面，未能有效捕捉情緒在信息傳播過(guò)程中的動(dòng)態(tài)演變。其次，多模態(tài)信息的融合策略尚不完善，不同模態(tài)情緒信號(hào)的關(guān)聯(lián)機(jī)制缺乏系統(tǒng)性研究。再次，現(xiàn)有模型對(duì)復(fù)雜情境下的情緒理解能力有限，難以處理諷刺、反諷等包含情感偽裝的表達(dá)。

國(guó)內(nèi)對(duì)虛假信息識(shí)別的研究起步于2010年代中期，并在政策驅(qū)動(dòng)下快速發(fā)展。早期研究主要借鑒國(guó)外成果，集中于文本特征提取與機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用。例如，柴慶豐等(2017)提出了一種基于LDA主題模型和SVM分類器的中文謠言識(shí)別方法。隨后，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入，國(guó)內(nèi)研究者開發(fā)了多種基于CNN、RNN、Transformer等模型的虛假信息檢測(cè)算法。在特定領(lǐng)域，如網(wǎng)絡(luò)輿情分析、食品安全信息監(jiān)測(cè)等方面，國(guó)內(nèi)研究取得了一系列成果。然而，國(guó)內(nèi)在情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別方面的研究相對(duì)薄弱，盡管已有部分學(xué)者嘗試將情感分析技術(shù)應(yīng)用于輿情監(jiān)測(cè)與謠言識(shí)別，但系統(tǒng)性的、結(jié)合多模態(tài)情緒計(jì)算的研究尚不多見。此外，國(guó)內(nèi)研究在數(shù)據(jù)集構(gòu)建、模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、跨平臺(tái)適應(yīng)性等方面仍存在不足。例如，公開的中文多模態(tài)情緒數(shù)據(jù)集匱乏，制約了相關(guān)模型的訓(xùn)練與驗(yàn)證；缺乏針對(duì)中文語(yǔ)境下情緒表達(dá)特點(diǎn)的專門研究；現(xiàn)有模型在處理社交媒體、短視頻平臺(tái)等新型信息傳播場(chǎng)景時(shí)，性能穩(wěn)定性有待提升。

在虛假信息識(shí)別領(lǐng)域，盡管國(guó)內(nèi)外研究取得了顯著進(jìn)展，但仍存在一些亟待解決的問(wèn)題和研究空白。首先，情緒信號(hào)與信息可信度的量化關(guān)系尚未明確。雖然一些研究觀察到情緒與信息可信度存在關(guān)聯(lián)，但缺乏精確的量化模型來(lái)描述這種關(guān)系，尤其是在不同文化背景和傳播情境下。其次，多模態(tài)情緒信息的融合與分析技術(shù)有待突破。現(xiàn)有研究多采用簡(jiǎn)單的特征拼接或加權(quán)融合方法，未能充分挖掘不同模態(tài)情緒信號(hào)之間的深層交互機(jī)制。如何構(gòu)建有效的跨模態(tài)情緒表征與融合模型，是當(dāng)前研究面臨的重要挑戰(zhàn)。再次，現(xiàn)有模型對(duì)復(fù)雜情緒表達(dá)的理解能力有限。虛假信息制造者常采用諷刺、反諷、情感轉(zhuǎn)移等策略來(lái)混淆視聽，現(xiàn)有基于情感詞典或淺層情感分析的方法難以有效應(yīng)對(duì)。需要發(fā)展更深層、更智能的情緒理解模型，能夠識(shí)別情緒表達(dá)背后的真實(shí)意。此外，缺乏針對(duì)情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)估體系?，F(xiàn)有評(píng)估多側(cè)重于分類準(zhǔn)確率，而忽略了情感因素的動(dòng)態(tài)變化、模型的可解釋性、跨平臺(tái)適應(yīng)性等重要維度。最后，理論層面的研究相對(duì)薄弱?，F(xiàn)有研究多集中于技術(shù)層面，缺乏對(duì)情緒計(jì)算如何影響虛假信息傳播機(jī)制的系統(tǒng)性理論闡釋，需要加強(qiáng)理論構(gòu)建與跨學(xué)科對(duì)話。

綜上所述，將情緒計(jì)算技術(shù)引入虛假信息識(shí)別領(lǐng)域具有重要的研究?jī)r(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義，但目前仍面臨諸多挑戰(zhàn)和空白。本項(xiàng)目旨在通過(guò)系統(tǒng)研究情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)，填補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足，為構(gòu)建更智能、更有效的虛假信息治理體系提供理論支撐與技術(shù)解決方案。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在通過(guò)深度融合情緒計(jì)算技術(shù)與虛假信息識(shí)別方法，構(gòu)建一套高效、精準(zhǔn)的輔助識(shí)別框架，以應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)峻的虛假信息挑戰(zhàn)。研究目標(biāo)與內(nèi)容具體闡述如下：

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目設(shè)定以下核心研究目標(biāo)：

(1)**構(gòu)建多模態(tài)情緒感知模型**：開發(fā)能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地從文本、語(yǔ)音及視覺信息中提取情緒特征的計(jì)算模型，并建立情緒特征與信息可信度的關(guān)聯(lián)指標(biāo)體系。目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)對(duì)信息中主要情感極性（如喜悅、悲傷、憤怒、恐懼、驚訝等）及強(qiáng)度的高精度識(shí)別，并量化情緒特征對(duì)信息可信度的貢獻(xiàn)度。

(2)**研發(fā)情緒計(jì)算輔助的虛假信息識(shí)別算法**：基于多模態(tài)情緒感知模型，結(jié)合語(yǔ)義理解與傳播建模技術(shù)，設(shè)計(jì)一套能夠綜合評(píng)估信息真實(shí)性的識(shí)別算法。目標(biāo)是提升虛假信息識(shí)別的準(zhǔn)確率與召回率，特別是在復(fù)雜傳播情境下的識(shí)別能力，力爭(zhēng)在公開基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)領(lǐng)先性能。

(3)**建立情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別的理論框架**：深入分析情緒因素在虛假信息生成、傳播與接收過(guò)程中的作用機(jī)制，闡釋情緒計(jì)算技術(shù)如何影響識(shí)別效果，并嘗試構(gòu)建相應(yīng)的理論模型來(lái)解釋觀察到的現(xiàn)象。目標(biāo)是深化對(duì)信息傳播與認(rèn)知操縱規(guī)律的理解，為該領(lǐng)域提供新的理論視角。

(4)**開發(fā)原型系統(tǒng)與應(yīng)用驗(yàn)證**：基于研究成果，開發(fā)一個(gè)情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別的原型系統(tǒng)，并在實(shí)際場(chǎng)景（如社交媒體、新聞平臺(tái)）中進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證。目標(biāo)是評(píng)估系統(tǒng)的實(shí)用性、魯棒性及用戶接受度，為后續(xù)的工程化應(yīng)用提供基礎(chǔ)。

2.研究?jī)?nèi)容

為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將圍繞以下關(guān)鍵內(nèi)容展開研究：

(1)**多模態(tài)情緒計(jì)算模型研究**

***研究問(wèn)題**：如何有效融合文本、語(yǔ)音、視覺等多模態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息中情緒狀態(tài)的綜合感知與精確識(shí)別？

***研究假設(shè)**：通過(guò)構(gòu)建跨模態(tài)注意力機(jī)制與特征融合網(wǎng)絡(luò)，能夠顯著提升情緒識(shí)別的準(zhǔn)確性，并克服單一模態(tài)分析的局限性。

***具體研究任務(wù)**：

***文本情緒分析**：研究面向中文語(yǔ)境的文本情緒詞典構(gòu)建與擴(kuò)展方法；開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)（如BERT、XLNet等）的文本情緒分類模型，融合語(yǔ)法特征、上下文信息與情感知識(shí)譜。

***語(yǔ)音情緒識(shí)別**：研究語(yǔ)音情緒特征提取方法（如MFCC、Fbank結(jié)合prosody特征）；開發(fā)基于RNN、CNN或Transformer的語(yǔ)音情緒識(shí)別模型，并探索遷移學(xué)習(xí)在跨領(lǐng)域、跨語(yǔ)種語(yǔ)音情緒識(shí)別中的應(yīng)用。

***視覺情緒識(shí)別**：研究面部表情關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)與表情分類算法；開發(fā)融合3D-MNIST、FACS等特征的面部表情識(shí)別模型；研究基于肢體語(yǔ)言、像內(nèi)容的視覺情緒輔助識(shí)別方法。

***跨模態(tài)情緒融合**：研究多模態(tài)情緒特征的表示學(xué)習(xí)與融合策略（如早融合、晚融合、混合融合）；設(shè)計(jì)跨模態(tài)注意力網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)不同模態(tài)情緒信息之間的交互關(guān)系；構(gòu)建包含多模態(tài)情緒特征的統(tǒng)一情緒表征空間。

(2)**情緒-信息可信度關(guān)聯(lián)模型研究**

***研究問(wèn)題**：信息中的情緒特征（類型、強(qiáng)度、一致性等）如何量化影響其可信度？這種關(guān)系在不同信息類型、傳播階段和受眾群體中是否存在差異？

***研究假設(shè)**：負(fù)面情緒、情緒強(qiáng)度過(guò)高、前后情緒不一致等特征與信息可信度降低顯著相關(guān)；通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型或機(jī)器學(xué)習(xí)模型，能夠有效量化情緒特征對(duì)可信度的影響。

***具體研究任務(wù)**：

***情緒-可信度關(guān)聯(lián)分析**：基于大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)集，進(jìn)行相關(guān)性分析與回歸建模，探索情緒特征與可信度評(píng)分之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。

***情緒特征權(quán)重動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)**：研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)或在線學(xué)習(xí)的情緒特征權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整方法，使模型能夠適應(yīng)不同情境下情緒因素的重要性變化。

***構(gòu)建情緒感知可信度指標(biāo)**：結(jié)合情緒分析結(jié)果與信息內(nèi)容特征，設(shè)計(jì)綜合性的信息可信度評(píng)估指標(biāo)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

(3)**情緒計(jì)算輔助的虛假信息識(shí)別算法研究**

***研究問(wèn)題**：如何將多模態(tài)情緒感知結(jié)果有效融入虛假信息識(shí)別流程？如何設(shè)計(jì)能夠捕捉情緒動(dòng)態(tài)演變的識(shí)別模型？

***研究假設(shè)**：融合情緒特征的虛假信息識(shí)別模型能夠顯著提升對(duì)情感操縱型虛假信息的檢測(cè)能力；基于情感傳播動(dòng)力學(xué)建模的識(shí)別方法能夠更好地預(yù)測(cè)信息傳播趨勢(shì)與風(fēng)險(xiǎn)。

***具體研究任務(wù)**：

***多模態(tài)情緒感知驅(qū)動(dòng)的分類模型**：開發(fā)融合情緒特征的傳統(tǒng)分類器（如SVM、XGBoost）或深度學(xué)習(xí)模型（如改進(jìn)的CNN、RNN、Transformer）；研究將情緒特征作為輔助輸入或關(guān)鍵狀態(tài)信息的方法。

***情緒動(dòng)態(tài)演化分析**：研究信息在傳播過(guò)程中情緒特征的演變規(guī)律；構(gòu)建基于情感傳播動(dòng)力學(xué)的模型，模擬情緒變化對(duì)信息可信度與傳播范圍的影響。

***對(duì)抗性情緒操縱識(shí)別**：研究識(shí)別利用情緒操縱（如制造恐慌、引發(fā)對(duì)立）的虛假信息的特定算法；分析欺騙性情緒表達(dá)的特征，提升模型對(duì)偽裝情緒的辨識(shí)能力。

(4)**理論框架構(gòu)建與原型系統(tǒng)開發(fā)**

***研究問(wèn)題**：情緒計(jì)算如何從認(rèn)知與傳播機(jī)制上影響虛假信息的識(shí)別？構(gòu)建怎樣的理論框架能夠解釋這些機(jī)制？

***研究假設(shè)**：情緒計(jì)算通過(guò)模擬人類對(duì)信息的情感評(píng)價(jià)過(guò)程，增強(qiáng)了識(shí)別模型對(duì)信息真實(shí)性的判斷能力；基于認(rèn)知負(fù)荷理論、情感啟發(fā)式理論等，可以構(gòu)建解釋性的理論框架。

***具體研究任務(wù)**：

***理論模型構(gòu)建**：結(jié)合信息傳播理論、情緒心理學(xué)理論，構(gòu)建描述情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別過(guò)程的理論模型，闡述關(guān)鍵機(jī)制與作用路徑。

***原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)**：基于研究成果，開發(fā)包含情緒分析、可信度評(píng)估、虛假信息標(biāo)記等功能的原型系統(tǒng)；進(jìn)行系統(tǒng)集成測(cè)試與性能評(píng)估。

***應(yīng)用場(chǎng)景驗(yàn)證**：選擇典型應(yīng)用場(chǎng)景（如突發(fā)事件輿情分析、財(cái)經(jīng)信息監(jiān)測(cè)），對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行部署與驗(yàn)證，收集用戶反饋，優(yōu)化系統(tǒng)性能。

***可解釋性研究**：研究如何使情緒計(jì)算輔助識(shí)別模型的結(jié)果更加透明、可解釋，增強(qiáng)用戶對(duì)識(shí)別結(jié)論的信任度。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用多學(xué)科交叉的研究方法，結(jié)合理論分析、算法設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練與系統(tǒng)驗(yàn)證，系統(tǒng)性地探索情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別的理論、技術(shù)與應(yīng)用問(wèn)題。研究方法與技術(shù)路線具體闡述如下：

1.研究方法

(1)**文獻(xiàn)研究法**：系統(tǒng)梳理國(guó)內(nèi)外關(guān)于虛假信息識(shí)別、情緒計(jì)算、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺、傳播學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)，掌握現(xiàn)有研究進(jìn)展、關(guān)鍵技術(shù)、存在問(wèn)題與發(fā)展趨勢(shì)，為項(xiàng)目研究提供理論基礎(chǔ)和方向指引。重點(diǎn)關(guān)注多模態(tài)信息融合、情緒特征提取、情緒與認(rèn)知關(guān)系、信息可信度評(píng)估等核心議題。

(2)**理論分析法**：基于認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、信息傳播學(xué)等相關(guān)理論，分析情緒在虛假信息生命周期中的作用機(jī)制，包括情緒如何被用于信息操縱、情緒如何影響受眾的認(rèn)知與判斷、情緒信號(hào)如何隨傳播過(guò)程演變等。構(gòu)建初步的理論框架，指導(dǎo)算法設(shè)計(jì)與模型構(gòu)建。

(3)**數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法**：采用大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練、驗(yàn)證與評(píng)估。利用公開數(shù)據(jù)集和自建數(shù)據(jù)集，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型訓(xùn)練與優(yōu)化。注重?cái)?shù)據(jù)的多樣性、標(biāo)注質(zhì)量和代表性，確保研究結(jié)果的魯棒性和泛化能力。

(4)**實(shí)驗(yàn)研究法**：設(shè)計(jì)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)驗(yàn)方案，對(duì)提出的模型、算法和系統(tǒng)進(jìn)行定量評(píng)估。對(duì)比實(shí)驗(yàn)：將本項(xiàng)目提出的方法與現(xiàn)有基準(zhǔn)方法進(jìn)行性能對(duì)比，驗(yàn)證所提出方法的有效性。消融實(shí)驗(yàn)：通過(guò)去除或替換模型中的某些組件，分析各部分對(duì)整體性能的貢獻(xiàn)。敏感性實(shí)驗(yàn)：分析模型性能對(duì)輸入數(shù)據(jù)、參數(shù)設(shè)置等變化的敏感程度。場(chǎng)景模擬實(shí)驗(yàn)：在模擬環(huán)境中測(cè)試模型在不同虛假信息類型、傳播情境下的表現(xiàn)。

(5)**多模態(tài)信號(hào)處理技術(shù)**：應(yīng)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)（如文本分詞、詞性標(biāo)注、句法分析、主題模型）和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)（如面部檢測(cè)、表情關(guān)鍵點(diǎn)提取、手勢(shì)識(shí)別）以及語(yǔ)音信號(hào)處理技術(shù)（如特征提取、聲學(xué)建模）對(duì)文本、語(yǔ)音、視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。

(6)**深度學(xué)習(xí)建模技術(shù)**：采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN，如LSTM、GRU）、Transformer等深度學(xué)習(xí)架構(gòu)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和模式識(shí)別。重點(diǎn)研究跨模態(tài)注意力機(jī)制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）在融合多模態(tài)信息和建模復(fù)雜關(guān)系中的應(yīng)用。

(7)**統(tǒng)計(jì)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)方法**：應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析方法（如相關(guān)性分析、回歸分析）探索情緒特征與信息可信度的關(guān)聯(lián)性。應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如SVM、隨機(jī)森林、XGBoost）進(jìn)行分類和回歸任務(wù)。利用集成學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法提升模型性能和泛化能力。

(8)**系統(tǒng)開發(fā)與評(píng)估方法**：采用軟件工程方法進(jìn)行原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)。進(jìn)行功能測(cè)試、性能測(cè)試、用戶測(cè)試等，評(píng)估系統(tǒng)的實(shí)用性、易用性和用戶滿意度。采用標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率、F1值、AUC、NDCG等）對(duì)模型和系統(tǒng)進(jìn)行量化評(píng)估。

2.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的研究將按照以下技術(shù)路線展開，分為若干階段，各階段相互關(guān)聯(lián)，逐步深入：

(1)**第一階段：基礎(chǔ)理論與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(第1-6個(gè)月)**

***詳細(xì)內(nèi)容**：

*深入文獻(xiàn)調(diào)研，明確研究現(xiàn)狀與空白，完善理論分析框架。

*收集和整理多模態(tài)數(shù)據(jù)集，包括包含文本、語(yǔ)音、視頻的新聞、社交媒體帖子等，并進(jìn)行初步的清洗和標(biāo)注。

*開發(fā)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)預(yù)處理工具和特征提取算法，用于文本、語(yǔ)音、視覺信息的標(biāo)準(zhǔn)化處理。

*進(jìn)行初步的探索性數(shù)據(jù)分析，了解數(shù)據(jù)特征和潛在關(guān)聯(lián)。

(2)**第二階段：多模態(tài)情緒感知模型構(gòu)建(第7-18個(gè)月)**

***詳細(xì)內(nèi)容**：

*構(gòu)建和優(yōu)化文本情緒分析模型，實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的情感分類。

*構(gòu)建和優(yōu)化語(yǔ)音情緒識(shí)別模型，融合聲學(xué)和韻律特征。

*構(gòu)建和優(yōu)化視覺情緒識(shí)別模型，利用面部表情和肢體語(yǔ)言信息。

*研究和設(shè)計(jì)跨模態(tài)情緒特征融合策略與模型，實(shí)現(xiàn)多源情緒信息的有效整合。

*對(duì)情緒感知模型進(jìn)行訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和評(píng)估，驗(yàn)證其在各模態(tài)和跨模態(tài)任務(wù)上的性能。

(3)**第三階段：情緒-信息可信度關(guān)聯(lián)模型研究(第19-24個(gè)月)**

***詳細(xì)內(nèi)容**：

*基于標(biāo)注數(shù)據(jù)，進(jìn)行情緒特征與可信度評(píng)分的關(guān)聯(lián)性分析。

*構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型或機(jī)器學(xué)習(xí)模型，量化情緒因素對(duì)信息可信度的影響。

*研究情緒特征權(quán)重動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制，使模型適應(yīng)不同情境。

*提出并驗(yàn)證包含情緒感知可信度指標(biāo)的評(píng)估方法。

(4)**第四階段：情緒計(jì)算輔助的虛假信息識(shí)別算法研發(fā)(第25-36個(gè)月)**

***詳細(xì)內(nèi)容**：

*將情緒感知結(jié)果融入虛假信息識(shí)別模型，開發(fā)融合型算法。

*基于情感傳播動(dòng)力學(xué)，研究能夠捕捉情緒動(dòng)態(tài)演變的識(shí)別模型。

*研發(fā)針對(duì)情緒操縱型虛假信息的識(shí)別算法。

*對(duì)所提出的識(shí)別算法進(jìn)行全面的實(shí)驗(yàn)評(píng)估，包括對(duì)比實(shí)驗(yàn)、消融實(shí)驗(yàn)等。

(5)**第五階段：理論框架構(gòu)建與原型系統(tǒng)開發(fā)(第33-42個(gè)月)**

***詳細(xì)內(nèi)容**：

*基于研究進(jìn)展，完善情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別的理論框架。

*設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)原型系統(tǒng)，集成情緒分析、可信度評(píng)估、虛假信息識(shí)別等功能。

*在選定的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試與驗(yàn)證，收集反饋。

*研究模型的可解釋性方法，提升系統(tǒng)透明度。

(6)**第六階段：總結(jié)與成果推廣(第43-48個(gè)月)**

***詳細(xì)內(nèi)容**：

*對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行全面總結(jié)，整理研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文和專利。

*評(píng)估項(xiàng)目目標(biāo)的達(dá)成情況，分析研究成效與不足。

*提出未來(lái)研究方向和建議。

*探討研究成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用前景。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在理論、方法與應(yīng)用層面均體現(xiàn)了顯著的創(chuàng)新性，旨在通過(guò)引入情緒計(jì)算技術(shù)，為虛假信息識(shí)別領(lǐng)域提供突破性的解決方案。

（一）理論創(chuàng)新

1.**構(gòu)建情緒中心主義的虛假信息識(shí)別理論框架**：現(xiàn)有研究多將虛假信息視為靜態(tài)內(nèi)容或傳播模式問(wèn)題，側(cè)重于文本內(nèi)容分析或傳播網(wǎng)絡(luò)建模，而忽視了信息傳播過(guò)程中至關(guān)重要的情感維度。本項(xiàng)目首次系統(tǒng)地提出將情緒計(jì)算作為核心分析視角，構(gòu)建以情緒狀態(tài)為核心變量的虛假信息識(shí)別理論框架。該框架強(qiáng)調(diào)情緒不僅是信息內(nèi)容的屬性，更是影響信息可信度、傳播動(dòng)力和受眾接收效果的關(guān)鍵因素。通過(guò)理論層面的深入闡釋，本項(xiàng)目旨在揭示情緒因素在虛假信息生成、傳播與接收全鏈條中的作用機(jī)制，填補(bǔ)現(xiàn)有理論在情感維度上的空白，推動(dòng)虛假信息識(shí)別研究從“內(nèi)容中心”向“認(rèn)知與情感中心”轉(zhuǎn)變。

2.**深化對(duì)情緒-信息可信度復(fù)雜關(guān)系的理解**：現(xiàn)有研究對(duì)情緒與可信度的關(guān)系多停留在定性描述或簡(jiǎn)單相關(guān)性分析，缺乏對(duì)兩者之間復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、情境依賴性關(guān)系的深入量化模型。本項(xiàng)目通過(guò)構(gòu)建多模態(tài)情緒特征與可信度評(píng)分的關(guān)聯(lián)模型，并引入動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制，旨在精確揭示不同類型、強(qiáng)度、一致性的情緒如何量化影響信息可信度，并分析這種影響在不同信息類型、傳播階段和受眾群體中的差異性。這將深化對(duì)信息認(rèn)知評(píng)價(jià)過(guò)程中情感因素作用的理解，為更精準(zhǔn)的信息評(píng)估提供理論依據(jù)。

3.**探索跨學(xué)科理論融合的新路徑**：本項(xiàng)目自覺融合了信息傳播學(xué)、心理學(xué)（特別是情緒心理學(xué)）、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科理論，嘗試構(gòu)建一個(gè)解釋性的理論體系。通過(guò)整合情緒表達(dá)理論、情感啟發(fā)式理論、認(rèn)知負(fù)荷理論、社會(huì)信息處理理論等，本項(xiàng)目致力于構(gòu)建一個(gè)能夠更全面、更深刻地解釋情緒計(jì)算如何輔助虛假信息識(shí)別的整合性理論框架，促進(jìn)相關(guān)學(xué)科的交叉與對(duì)話。

（二）方法創(chuàng)新

1.**提出深度融合的多模態(tài)情緒感知與融合方法**：現(xiàn)有研究在處理多模態(tài)情緒信息時(shí)，常采用簡(jiǎn)單的特征拼接或加權(quán)融合，未能有效捕捉不同模態(tài)間復(fù)雜的交互關(guān)系。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出基于跨模態(tài)注意力機(jī)制和多層次特征融合網(wǎng)絡(luò)的方法，旨在學(xué)習(xí)文本、語(yǔ)音、視覺等多模態(tài)情緒信息之間的協(xié)同表征和深層交互模式。通過(guò)構(gòu)建能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)各模態(tài)情緒信息相對(duì)重要性的融合機(jī)制，本項(xiàng)目的方法能夠更全面、更精準(zhǔn)地捕捉信息的整體情感氛圍，克服單一模態(tài)分析的片面性。

2.**研發(fā)基于情緒動(dòng)態(tài)演化的虛假信息識(shí)別模型**：現(xiàn)有虛假信息識(shí)別模型多基于靜態(tài)信息特征，難以有效應(yīng)對(duì)信息在傳播過(guò)程中情緒特征的動(dòng)態(tài)變化。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地引入情感傳播動(dòng)力學(xué)思想，研究情緒特征隨時(shí)間演變的規(guī)律，并構(gòu)建能夠捕捉這種動(dòng)態(tài)變化的識(shí)別模型。通過(guò)將情緒演化過(guò)程建模為狀態(tài)空間轉(zhuǎn)移或動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，本項(xiàng)目的方法能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估信息在傳播過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)變化，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息生命周期的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)警。

3.**設(shè)計(jì)針對(duì)情緒操縱的虛假信息識(shí)別策略**：本項(xiàng)目聚焦于利用情緒進(jìn)行信息操縱的虛假信息識(shí)別難題，創(chuàng)新性地研究識(shí)別欺騙性、偽裝性情緒表達(dá)的方法。通過(guò)分析情緒信號(hào)與信息內(nèi)容、傳播語(yǔ)境之間的不一致性，以及識(shí)別刻意引發(fā)強(qiáng)烈單一情緒（如過(guò)度恐懼、極端憤怒）的模式，本項(xiàng)目的方法旨在提升對(duì)利用情緒進(jìn)行操縱的虛假信息的識(shí)別能力，這是一個(gè)區(qū)別于傳統(tǒng)內(nèi)容識(shí)別的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

4.**探索可解釋的情緒計(jì)算輔助識(shí)別技術(shù)**：現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型常被視為“黑箱”，其決策過(guò)程缺乏透明度。本項(xiàng)目將可解釋性研究納入框架，探索如何使基于情緒計(jì)算識(shí)別模型的決策過(guò)程更加清晰、可信。通過(guò)引入注意力機(jī)制可視化、特征重要性分析等可解釋性技術(shù)，本項(xiàng)目旨在增強(qiáng)用戶對(duì)識(shí)別結(jié)論的理解和信任，提升系統(tǒng)的實(shí)用價(jià)值。

（三）應(yīng)用創(chuàng)新

1.**構(gòu)建面向復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景的原型系統(tǒng)**：本項(xiàng)目不僅局限于理論和方法研究，還將研究成果轉(zhuǎn)化為實(shí)用的原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)設(shè)計(jì)用于應(yīng)對(duì)社交媒體、新聞資訊等復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景下的虛假信息挑戰(zhàn)。通過(guò)集成先進(jìn)的多模態(tài)情緒計(jì)算和虛假信息識(shí)別能力，該原型系統(tǒng)可為平臺(tái)監(jiān)管、輿情分析、個(gè)人信息甄別等提供技術(shù)支撐，具有明確的應(yīng)用價(jià)值和轉(zhuǎn)化潛力。

2.**提供更精準(zhǔn)、更具適應(yīng)性的識(shí)別服務(wù)**：相比于現(xiàn)有通用或領(lǐng)域特定的識(shí)別工具，本項(xiàng)目提出的基于情緒計(jì)算的方法能夠提供更精準(zhǔn)、更具適應(yīng)性的識(shí)別服務(wù)。特別是在處理涉及情感煽動(dòng)、觀點(diǎn)引導(dǎo)、事實(shí)扭曲等復(fù)雜類型的虛假信息時(shí)，該方法能夠發(fā)揮獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，有助于提升信息生態(tài)的整體健康水平。

3.**推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展**：本項(xiàng)目的研究成果和原型系統(tǒng)，有望為互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、媒體機(jī)構(gòu)、安全部門、科研機(jī)構(gòu)等提供新的技術(shù)選擇和解決方案，促進(jìn)虛假信息治理產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步。同時(shí)，項(xiàng)目在多模態(tài)情緒計(jì)算領(lǐng)域的技術(shù)積累，也將為相關(guān)上下游產(chǎn)業(yè)（如人機(jī)交互、情感計(jì)算硬件、心理健康評(píng)估等）提供技術(shù)輻射和帶動(dòng)作用。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目通過(guò)系統(tǒng)研究情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別的理論、方法與技術(shù)，預(yù)期在以下幾個(gè)方面取得顯著成果：

（一）理論成果

1.**構(gòu)建情緒中心主義的虛假信息識(shí)別理論框架**：預(yù)期形成一套完整的理論體系，闡釋情緒在虛假信息生命周期中的關(guān)鍵作用，包括情緒如何被虛假信息制造者利用進(jìn)行認(rèn)知操縱，情緒信號(hào)如何影響受眾對(duì)信息真實(shí)性的判斷，以及情緒動(dòng)態(tài)如何驅(qū)動(dòng)虛假信息的傳播與演變。該理論框架將整合信息傳播學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等多學(xué)科視角，為理解復(fù)雜信息環(huán)境下的認(rèn)知與行為提供新的理論解釋。

2.**揭示情緒-信息可信度量化關(guān)系模型**：預(yù)期建立一套能夠量化描述情緒特征（類型、強(qiáng)度、一致性等）對(duì)信息可信度影響的模型或指標(biāo)體系。通過(guò)實(shí)證研究，明確不同情緒屬性與可信度評(píng)分之間的具體關(guān)聯(lián)規(guī)則和影響權(quán)重，為信息可信度評(píng)估提供更精細(xì)、更科學(xué)的依據(jù)。

3.**深化多模態(tài)情緒信息融合理論**：預(yù)期在跨模態(tài)注意力機(jī)制、特征表示學(xué)習(xí)、融合策略等方面提出新的理論觀點(diǎn)和方法論。闡明多模態(tài)情緒信息之間如何協(xié)同表征信息情感屬性，以及如何通過(guò)有效的融合提升對(duì)復(fù)雜信息情境下情感的整體把握能力。

4.**發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文與專著**：預(yù)期在國(guó)內(nèi)外頂級(jí)期刊和重要學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表系列高水平論文，系統(tǒng)闡述項(xiàng)目的研究理論、關(guān)鍵技術(shù)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，整理撰寫一部關(guān)于情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別的學(xué)術(shù)專著，為該領(lǐng)域的研究者提供參考。

5.**申請(qǐng)發(fā)明專利**：預(yù)期針對(duì)項(xiàng)目提出的創(chuàng)新性方法和技術(shù)，申請(qǐng)相關(guān)發(fā)明專利，保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)，為后續(xù)的技術(shù)轉(zhuǎn)化奠定基礎(chǔ)。

（二）技術(shù)成果

1.**多模態(tài)情緒感知計(jì)算模型**：預(yù)期開發(fā)并優(yōu)化一套高性能的多模態(tài)情緒感知模型庫(kù)，能夠準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)地從文本、語(yǔ)音、視覺等多種信息源中提取情緒特征。該模型庫(kù)將具有跨領(lǐng)域、跨語(yǔ)種的適用性，并達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先的水平。

2.**情緒計(jì)算輔助的虛假信息識(shí)別算法**：預(yù)期研發(fā)一套集成情緒感知與信息識(shí)別能力的復(fù)合算法，顯著提升對(duì)各類虛假信息的檢測(cè)精度和魯棒性，特別是在應(yīng)對(duì)情感操縱型虛假信息方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。該算法將提供可調(diào)參數(shù)和模塊化設(shè)計(jì)，便于根據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行適配。

3.**原型系統(tǒng)與軟件工具**：預(yù)期開發(fā)一個(gè)包含情緒分析、可信度評(píng)估、虛假信息識(shí)別、結(jié)果可視化等功能的原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)將提供友好的用戶界面，支持?jǐn)?shù)據(jù)導(dǎo)入、自動(dòng)分析和結(jié)果導(dǎo)出等功能，具備一定的工程化和實(shí)用性。

4.**標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集**：預(yù)期構(gòu)建一個(gè)包含多模態(tài)信息（文本、語(yǔ)音、視頻）、情緒標(biāo)注、可信度評(píng)分以及傳播信息的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集將填補(bǔ)當(dāng)前領(lǐng)域高質(zhì)量、大規(guī)模、多模態(tài)標(biāo)注數(shù)據(jù)的空白，為后續(xù)研究提供重要的資源支撐。

5.**技術(shù)文檔與代碼庫(kù)**：預(yù)期撰寫詳細(xì)的技術(shù)文檔，包括模型設(shè)計(jì)說(shuō)明、算法流程、實(shí)驗(yàn)設(shè)置、性能評(píng)估等內(nèi)容。同時(shí)，將核心算法代碼開源，促進(jìn)技術(shù)共享與社區(qū)發(fā)展。

（三）實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值

1.**提升虛假信息治理能力**：項(xiàng)目成果可直接應(yīng)用于社交媒體平臺(tái)、新聞媒體、政府機(jī)構(gòu)等，為其提供強(qiáng)大的虛假信息識(shí)別技術(shù)支撐，幫助其更有效地識(shí)別、過(guò)濾和辟謠，凈化網(wǎng)絡(luò)信息環(huán)境。

2.**增強(qiáng)公眾媒介素養(yǎng)**：通過(guò)開發(fā)面向公眾的輔助識(shí)別工具或科普應(yīng)用，幫助用戶提升對(duì)包含強(qiáng)烈情緒色彩虛假信息的辨別能力，增強(qiáng)媒介素養(yǎng)，減少信息誤傷。

3.**服務(wù)輿情監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警**：項(xiàng)目技術(shù)可用于輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)分析網(wǎng)絡(luò)輿論中的情緒動(dòng)態(tài)與虛假信息風(fēng)險(xiǎn)，為政府、企業(yè)等提供及時(shí)、準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和決策參考。

4.**促進(jìn)倫理發(fā)展**：本項(xiàng)目的研究有助于深化對(duì)技術(shù)在信息治理中作用的理解，特別是關(guān)注情緒計(jì)算可能帶來(lái)的倫理問(wèn)題（如情感操縱風(fēng)險(xiǎn)、算法偏見等），為構(gòu)建負(fù)責(zé)任的、符合倫理規(guī)范的應(yīng)用提供參考。

5.**推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展**：項(xiàng)目成果有望帶動(dòng)情緒計(jì)算、、網(wǎng)絡(luò)安全等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，并提升國(guó)家在信息治理領(lǐng)域的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目實(shí)施周期為48個(gè)月，共分為六個(gè)階段，每個(gè)階段任務(wù)明確，時(shí)間節(jié)點(diǎn)清晰，確保項(xiàng)目按計(jì)劃順利推進(jìn)。同時(shí)，針對(duì)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，制定了相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略。

（一）項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

1.**第一階段：基礎(chǔ)理論與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(第1-6個(gè)月)**

***任務(wù)分配**：

***文獻(xiàn)調(diào)研與理論分析**（負(fù)責(zé)人：張三）：全面梳理國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，完成文獻(xiàn)綜述報(bào)告；構(gòu)建初步的理論分析框架，明確研究思路和創(chuàng)新點(diǎn)。

***數(shù)據(jù)收集與整理**（負(fù)責(zé)人：李四）：收集多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本、語(yǔ)音、視頻），包括公開數(shù)據(jù)集和自建數(shù)據(jù)集；進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注和格式化處理。

***基礎(chǔ)工具開發(fā)**（負(fù)責(zé)人：王五）：開發(fā)數(shù)據(jù)預(yù)處理工具和基礎(chǔ)特征提取算法庫(kù)。

***進(jìn)度安排**：

*第1-2個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研，提交文獻(xiàn)綜述報(bào)告；初步確定理論分析框架。

*第3-4個(gè)月：完成數(shù)據(jù)收集和初步整理，制定數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范。

*第5-6個(gè)月：完成數(shù)據(jù)標(biāo)注和格式化，開發(fā)基礎(chǔ)工具，進(jìn)行初步的探索性數(shù)據(jù)分析。

***預(yù)期成果**：文獻(xiàn)綜述報(bào)告，理論分析框架初稿，多模態(tài)數(shù)據(jù)集雛形，基礎(chǔ)工具包。

2.**第二階段：多模態(tài)情緒感知模型構(gòu)建(第7-18個(gè)月)**

***任務(wù)分配**：

***文本情緒分析模型研發(fā)**（負(fù)責(zé)人：趙六）：構(gòu)建文本情緒分類模型，進(jìn)行模型訓(xùn)練與優(yōu)化。

***語(yǔ)音情緒識(shí)別模型研發(fā)**（負(fù)責(zé)人：孫七）：構(gòu)建語(yǔ)音情緒識(shí)別模型，進(jìn)行特征提取與模型優(yōu)化。

***視覺情緒識(shí)別模型研發(fā)**（負(fù)責(zé)人：周八）：構(gòu)建視覺情緒識(shí)別模型，進(jìn)行特征提取與模型優(yōu)化。

***跨模態(tài)情緒融合策略研究**（負(fù)責(zé)人：吳九）：研究跨模態(tài)注意力機(jī)制和融合算法，構(gòu)建多模態(tài)情緒感知模型。

***進(jìn)度安排**：

*第7-10個(gè)月：完成文本情緒分析模型的構(gòu)建與初步優(yōu)化。

*第11-14個(gè)月：完成語(yǔ)音情緒識(shí)別模型的構(gòu)建與初步優(yōu)化。

*第15-18個(gè)月：完成視覺情緒識(shí)別模型的構(gòu)建與初步優(yōu)化；研究并提出跨模態(tài)融合策略，完成多模態(tài)情緒感知模型的初步構(gòu)建與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

***預(yù)期成果**：優(yōu)化的文本、語(yǔ)音、視覺情緒識(shí)別模型，跨模態(tài)情緒融合策略，初步的多模態(tài)情緒感知模型，相關(guān)實(shí)驗(yàn)報(bào)告。

3.**第三階段：情緒-信息可信度關(guān)聯(lián)模型研究(第19-24個(gè)月)**

***任務(wù)分配**：

***關(guān)聯(lián)性分析**（負(fù)責(zé)人：鄭十）：進(jìn)行情緒特征與可信度評(píng)分的相關(guān)性分析，構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型。

***動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制研究**（負(fù)責(zé)人：錢十一）：研究情緒特征權(quán)重動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)算法。

***可信度指標(biāo)構(gòu)建**（負(fù)責(zé)人：周八）：結(jié)合情緒感知結(jié)果，設(shè)計(jì)綜合性的信息可信度評(píng)估指標(biāo)。

***進(jìn)度安排**：

*第19-21個(gè)月：完成關(guān)聯(lián)性分析，構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型，進(jìn)行初步驗(yàn)證。

*第22-23個(gè)月：研究并實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估。

*第24個(gè)月：完成可信度指標(biāo)構(gòu)建，進(jìn)行綜合評(píng)估。

***預(yù)期成果**：情緒-可信度關(guān)聯(lián)模型，動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)算法，情緒感知可信度評(píng)估指標(biāo)，相關(guān)實(shí)驗(yàn)報(bào)告。

4.**第四階段：情緒計(jì)算輔助的虛假信息識(shí)別算法研發(fā)(第25-36個(gè)月)**

***任務(wù)分配**：

***融合型識(shí)別算法設(shè)計(jì)**（負(fù)責(zé)人：王五）：將情緒感知結(jié)果融入虛假信息識(shí)別模型。

***情感傳播動(dòng)力學(xué)模型研究**（負(fù)責(zé)人：張三）：研究并構(gòu)建基于情感動(dòng)態(tài)演化的識(shí)別模型。

***針對(duì)情緒操縱的識(shí)別策略研究**（負(fù)責(zé)人：李四）：設(shè)計(jì)并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證針對(duì)情緒操縱型虛假信息的識(shí)別算法。

***綜合實(shí)驗(yàn)評(píng)估**（負(fù)責(zé)人：全體）：對(duì)所提出的識(shí)別算法進(jìn)行全面的實(shí)驗(yàn)評(píng)估。

***進(jìn)度安排**：

*第25-28個(gè)月：完成融合型識(shí)別算法的設(shè)計(jì)與初步實(shí)現(xiàn)。

*第29-31個(gè)月：研究并構(gòu)建情感傳播動(dòng)力學(xué)模型，進(jìn)行初步實(shí)驗(yàn)。

*第32-34個(gè)月：設(shè)計(jì)并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證針對(duì)情緒操縱的識(shí)別策略。

*第35-36個(gè)月：完成所有識(shí)別算法的綜合實(shí)驗(yàn)評(píng)估，提交中期報(bào)告。

***預(yù)期成果**：融合型虛假信息識(shí)別算法，基于情感傳播動(dòng)力學(xué)的識(shí)別模型，針對(duì)情緒操縱的識(shí)別策略，全面的實(shí)驗(yàn)評(píng)估報(bào)告，中期總結(jié)報(bào)告。

5.**第五階段：理論框架構(gòu)建與原型系統(tǒng)開發(fā)(第33-42個(gè)月)**

***任務(wù)分配**：

***理論框架完善**（負(fù)責(zé)人：鄭十）：基于研究進(jìn)展，完善情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別的理論框架。

***原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)**（負(fù)責(zé)人：趙六）：設(shè)計(jì)原型系統(tǒng)的架構(gòu)和功能模塊。

***原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)**（負(fù)責(zé)人：王五、孫七、周八、吳九）：分工合作，完成原型系統(tǒng)的開發(fā)與集成。

***應(yīng)用場(chǎng)景驗(yàn)證**（負(fù)責(zé)人：李四）：選擇應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試與驗(yàn)證。

***可解釋性研究**（負(fù)責(zé)人：錢十一）：研究模型的可解釋性方法，并應(yīng)用于原型系統(tǒng)。

***進(jìn)度安排**：

*第33-35個(gè)月：完善理論框架，撰寫理論部分初稿。

*第36-38個(gè)月：設(shè)計(jì)原型系統(tǒng)架構(gòu)和功能模塊，完成詳細(xì)設(shè)計(jì)文檔。

*第39-41個(gè)月：分工完成原型系統(tǒng)各模塊的開發(fā)與集成，進(jìn)行初步測(cè)試。

*第42個(gè)月：在選定場(chǎng)景進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試與驗(yàn)證，完成可解釋性研究，提交理論框架終稿和原型系統(tǒng)初步測(cè)試報(bào)告。

***預(yù)期成果**：完善的情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別理論框架（論文形式），原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)文檔，可運(yùn)行的原型系統(tǒng)（含情緒分析、可信度評(píng)估、虛假信息識(shí)別等模塊），應(yīng)用場(chǎng)景驗(yàn)證報(bào)告，可解釋性研究文檔。

6.**第六階段：總結(jié)與成果推廣(第43-48個(gè)月)**

***任務(wù)分配**：

***項(xiàng)目總結(jié)與成果整理**（負(fù)責(zé)人：全體）：系統(tǒng)總結(jié)項(xiàng)目研究過(guò)程、成果與不足。

***學(xué)術(shù)論文與專利撰寫**（負(fù)責(zé)人：鄭十、錢十一）：撰寫學(xué)術(shù)論文和專利申請(qǐng)材料。

***成果推廣與應(yīng)用探索**（負(fù)責(zé)人：李四）：整理項(xiàng)目成果，探討轉(zhuǎn)化應(yīng)用前景。

***結(jié)題報(bào)告撰寫**（負(fù)責(zé)人：張三）：撰寫項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告，全面匯報(bào)研究?jī)?nèi)容與成果。

***進(jìn)度安排**：

*第43-44個(gè)月：完成項(xiàng)目總結(jié)，整理所有研究文檔和代碼。

*第45個(gè)月：完成大部分學(xué)術(shù)論文和專利申請(qǐng)材料的撰寫。

*第46個(gè)月：完成結(jié)題報(bào)告初稿，根據(jù)評(píng)審意見修改完善。

*第47-48個(gè)月：最終定稿所有報(bào)告和材料，進(jìn)行成果展示與交流，完成項(xiàng)目結(jié)項(xiàng)。

***預(yù)期成果**：項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告，系列學(xué)術(shù)論文（已發(fā)表或投稿），專利申請(qǐng)材料，結(jié)題報(bào)告終稿，項(xiàng)目成果演示材料（如PPT），項(xiàng)目成果匯編（包含代碼、數(shù)據(jù)集、技術(shù)文檔等）。

（二）風(fēng)險(xiǎn)管理策略

1.**技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)策略**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：多模態(tài)情緒特征提取難度大，跨模態(tài)信息融合效果不理想，模型泛化能力不足，難以應(yīng)對(duì)新型虛假信息手段。

***應(yīng)對(duì)策略**：加強(qiáng)多模態(tài)深度學(xué)習(xí)算法研究，采用先進(jìn)的融合模型（如注意力機(jī)制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），進(jìn)行大規(guī)模跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)訓(xùn)練與驗(yàn)證，建立持續(xù)監(jiān)測(cè)機(jī)制，及時(shí)更新模型庫(kù)，引入對(duì)抗性訓(xùn)練提高模型魯棒性。

2.**數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)策略**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：高質(zhì)量多模態(tài)標(biāo)注數(shù)據(jù)獲取困難，數(shù)據(jù)偏差影響模型準(zhǔn)確性，數(shù)據(jù)隱私與安全存在隱患。

***應(yīng)對(duì)策略**：通過(guò)公開數(shù)據(jù)集、合作機(jī)構(gòu)共享、自建數(shù)據(jù)集（確保合規(guī)采集與匿名化處理）多渠道獲取數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)與重采樣技術(shù)緩解數(shù)據(jù)偏差，建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全管理制度，采用加密存儲(chǔ)與訪問(wèn)控制，確保數(shù)據(jù)合規(guī)性。

3.**進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)策略**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：研究任務(wù)分解過(guò)細(xì)導(dǎo)致協(xié)調(diào)成本高，關(guān)鍵技術(shù)突破延遲影響整體進(jìn)度，外部環(huán)境變化（如技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)更新）帶來(lái)不確定性。

***應(yīng)對(duì)策略**：優(yōu)化任務(wù)依賴關(guān)系，加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)溝通與協(xié)作機(jī)制，設(shè)立緩沖時(shí)間應(yīng)對(duì)突發(fā)問(wèn)題，建立動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，根據(jù)實(shí)際情況優(yōu)化研究計(jì)劃，密切關(guān)注領(lǐng)域動(dòng)態(tài)，及時(shí)調(diào)整技術(shù)路線。

4.**知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)策略**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：研究成果容易被模仿，缺乏有效的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，導(dǎo)致創(chuàng)新成果流失。

***應(yīng)對(duì)策略**：提前進(jìn)行專利布局，申請(qǐng)核心算法與系統(tǒng)架構(gòu)專利，建立知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理體系，定期進(jìn)行專利風(fēng)險(xiǎn)排查，加強(qiáng)技術(shù)保密措施，通過(guò)技術(shù)壁壘與標(biāo)準(zhǔn)制定構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

5.**應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)策略**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：研究成果與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景脫節(jié)，模型在真實(shí)環(huán)境部署困難，用戶接受度低，難以形成規(guī)模化應(yīng)用。

***應(yīng)對(duì)策略**：深入調(diào)研應(yīng)用需求，加強(qiáng)與應(yīng)用場(chǎng)景方的合作，進(jìn)行多輪迭代優(yōu)化，開發(fā)用戶友好的交互界面，提供定制化解決方案，構(gòu)建示范應(yīng)用場(chǎng)景，形成推廣聯(lián)盟。

6.**團(tuán)隊(duì)風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)策略**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：團(tuán)隊(duì)成員專業(yè)結(jié)構(gòu)不合理，跨學(xué)科合作存在障礙，核心人員流動(dòng)影響項(xiàng)目連續(xù)性。

***應(yīng)對(duì)策略**：組建跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)，明確分工與協(xié)作機(jī)制，定期召開跨學(xué)科研討會(huì)，加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)凝聚力，建立人才梯隊(duì)培養(yǎng)計(jì)劃，提供有競(jìng)爭(zhēng)力的薪酬待遇與科研環(huán)境，確保項(xiàng)目穩(wěn)定推進(jìn)。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來(lái)自信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、心理學(xué)、傳播學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的專家組成，具備豐富的理論基礎(chǔ)與技術(shù)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，能夠覆蓋項(xiàng)目所需的多學(xué)科交叉研究需求。團(tuán)隊(duì)成員均具有高級(jí)職稱，擁有多年相關(guān)領(lǐng)域的研究積累，并在虛假信息識(shí)別、情緒計(jì)算、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺等方向取得了一系列成果。團(tuán)隊(duì)成員曾參與多項(xiàng)國(guó)家級(jí)及省部級(jí)科研項(xiàng)目，在頂級(jí)期刊和會(huì)議發(fā)表多篇高水平論文，并持有多項(xiàng)相關(guān)專利。團(tuán)隊(duì)成員具備豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，成功主導(dǎo)或參與過(guò)虛假信息治理、輿情分析、人機(jī)交互等復(fù)雜項(xiàng)目，熟悉研究范式與技術(shù)路徑。

1.**團(tuán)隊(duì)成員介紹**

***項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：張明，教授，信息科學(xué)研究院**

張明教授長(zhǎng)期從事與情感計(jì)算研究，在情緒識(shí)別、情感交互、人機(jī)情感系統(tǒng)等領(lǐng)域具有深厚造詣。其主導(dǎo)的“多模態(tài)情緒感知與情感交互系統(tǒng)”項(xiàng)目獲得了國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。在情緒計(jì)算輔助虛假信息識(shí)別方面，其團(tuán)隊(duì)已構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的情緒分析模型，并在多個(gè)公開數(shù)據(jù)集上取得了領(lǐng)先性能。張教授在項(xiàng)目研究方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)，擅長(zhǎng)跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)管理與項(xiàng)目統(tǒng)籌，能夠有效整合不同領(lǐng)域的研究資源，推動(dòng)復(fù)雜研究項(xiàng)目的實(shí)施。

***核心成員1：李紅，研究員，中國(guó)科學(xué)院心理研究所**

李紅研究員是情緒認(rèn)知與情感計(jì)算領(lǐng)域的權(quán)威專家，在情緒表達(dá)理論、情感計(jì)算模型、人機(jī)情感交互等方面取得了系列創(chuàng)新性成果。其團(tuán)隊(duì)開發(fā)的情感計(jì)算平臺(tái)已應(yīng)用于心理健康評(píng)估、人機(jī)交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。李研究員在項(xiàng)目研究方面具有深厚的理論功底，能夠從心理學(xué)視角深入分析情緒在虛假信息傳播中的作用機(jī)制，為項(xiàng)目提供理論指導(dǎo)。

***核心成員2：王