刘岩芳 王宇彤

【摘要】随着人工智能技术的快速发展，网络谣言的生成机制与传播方式日趋复杂，对网络空间治理带来了新的挑战。本文以2015-2024年CNKI数据库收录的1405篇网络谣言治理相关文献为数据来源，运用BERTopic主题建模方法与 CiteSpace可视化工具，对该领域研究的阶段演进、关键词分布、热点主题与内容结构等进行对比分析。本研究有助于厘清网络谣言治理领域的知识结构与演化趋势，为推动治理模式优化和提升网络治理效能提供理论参考。

【关键词】网络谣言治理；BERTopic；CiteSpace；主题建模；内容分析

近年来，随着互联网技术的蓬勃发展，我国网民规模不断扩大，网络平台已经成为受众公共表达的重要场所，对社会秩序、公共安全及信息生态造成了严峻挑战。为此，我国针对网络谣言治理陆续出台一系列法律法规和政策措施，旨在维护网络空间秩序、保障公民合法权益。

2024 年，公安部组织开展“打击整治网络谣言专项行动”，通过关闭造谣传谣账号、构建谣言快速发现与处置机制、强化行政执法监管等方式提升治理效能。2025 年，中央网信办开展“清朗”系列专项行动，重点治理负面信息诋毁营商环境的行为。此外，党的二十大报告进一步要求“健全网络综合治理体系，推动形成良好网络生态”，明确将“网络谣言治理”作为维护意识形态安全的重要任务，提出“加强全媒体传播体系建设，塑造主流舆论新格局”，强调对虚假信息的依法打击。由此可见，网络谣言治理已成为国家网络空间治理的重要组成部分，相关研究也日益受到学术界广泛关注。

在此背景下，本文以 2015-2024 年 CNKI 数据库收录的 1405 篇网络谣言治理相关文献为基础，综合运用 BERTopic 主题建模方法与 CiteSpace 可视化分析工具，对该领域的研究阶段、关键词、热点主题、内容结构与演化趋势进行系统梳理与对比验证，旨在揭示网络谣言治理研究的知识谱系与发展轨迹，为提升网络治理科学化、智能化水平提供理论支持与实践参考。

一、文献回顾

已有研究初步形成了以技术赋能、社会传播、政策法律、应急治理为核心的研究体系，研究重点主要集中于实证分析、传播路径解构与技术工具应用。然而，现有研究尚缺乏对该领域知识结构与研究脉络的系统整合和梳理。

近年来，主题建模方法在网络谣言治理研究中逐步得到应用，主要用于分析学科主题演化趋势、识别研究核心议题及揭示热点演变路径等。曾子明利用 LDA 模型提取微博文本主题作为谣言识别模型训练的输入变量，结合用户可信度、微博影响力特征进行建模分析，但其研究未能针对谣言传播的时序特征、网络特征和谣言内容中的情感信息进行深入挖掘。闫禹等人利用 LDA 模型对中国知网（CNKI）中主题为“高校网络舆情”的期刊文献进行主题分析，揭示文献集合中潜在的主题结构。丁浩等人在 BERT-Base基础上结合舆情文本语义知识特征表征，有效提升了早期谣言识别的准确性。曾江峰等人提出了一种融合 BERT 和主题模型的谣言检测方法，优化了谣言检测性能。现有研究表明，与传统的 LDA 模型相比，BERTopic 模型在主题识别和分类任务上表现出更高的精度和适应性，具有明显优势。

此外，部分学者运用可视化工具对网络谣言研究领域的学术文献进行了系统性分析。现有研究多运用文献计量分析和知识图谱可视化方法，对网络谣言研究的演进路径、研究热点及未来研究趋势进行了对比分析和可视化呈现，揭示了该领域的发展脉络与研究焦点的异同。也有学者结合 BERTopic 主题建模与 CiteSpace 可视化分析技术对特定领域的研究成果进行系统梳理与综合评述。邹浙灿基于 CNKI 数 据 库， 运 用 BERTopic 模 型 与 CiteSpace 可视化技术对智慧社区治理领域的相关文献进行研究趋势、核心议题与热点演变分析。王 安莉等人利用 BERTopic 模型进行主题抽取，并运用 CiteSpace 对近十年中国中医药领域文献进行了系统分析，揭示了该领域的研究热点与发展趋势。11在网络谣言治理领域尚未检索到应用该方法进行的研究。从学科交叉视角看，网络谣言治理本质上是多学科融合的研究领域，传播学、社会学、公共管理学、信息资源管理、计算机科学等学科在网络舆情研究中呈现出显著的共性与互补性，诸如对舆情传播监测、危机预警管理等问题的共同关注，均体现了多学科协同研究的基础。在学科交叉融合的推动下，一些衍生主题也得到了发展。这表明，在网络谣言治理研究中引入多方法的融合路径具有现实必要性和理论价值.....(本文为文章截选，完整版请搜索公众号：“教育传媒研究杂志社”)

本文系国家社会科学基金一般项目“重大突发事件中网络谣言治理的公民参与研究”（项目编号：22BSH026）的阶段性成果。