2022年11月，中国科学技术大学人文与社会科学学院科技传播系、中科院科学传播中心特任研究员纪娇娇以第一作者和通讯作者的身份，在情报学和图书馆学、信息管理领域国际顶级期刊Information Processing & Management（简称：IPM，一区SSCI期刊）在线发表研究最新学术成果“A comparison of misinformation feature effectiveness across issues and time on Chinese social media”，第二、第三作者分别为科技传播系硕士生朱雨琪同学、深圳大学传播学院院长巢乃鹏教授。
社交媒体时代虚假信息的泛滥给社会带来了诸多不良影响。虚假信息识别检测是虚假信息治理的重要环节，其中，特征的有效性直接影响识别和检测效果。目前鲜有研究关注在跨事件、跨时间维度上虚假信息特征的稳健性。因此，为了挖掘稳健的虚假信息特征，团队成员构建了从2010年到2020年间微博上关于气候变化和转基因问题讨论的虚假信息数据集，并通过回归比较在不同时间点以及不同议题上，内容、用户、传播三方面特征在识别虚假信息方面的表现。结果表明：（1）与用户和传播的特征相比，内容特征（话题和情绪）在跨议题和跨时间上的预测能力相对稳定；（2）特征的预测能力在不同时间点有所不同。该研究验证了虚假信息特征在跨议题和跨时间维度上表现差异，意味着已有的虚假信息特征或模型需要基于社会语境不断优化。作者建议未来虚假信息识别研究可以更加关注基于内容的特征，尤其是内容中的隐性特征。此外，为了保证虚假信息特征在时间跨度上的有效性，研究者应该根据不同的时间节点对特征进行检验。
该文是纪娇娇主持的国家社会科学基金重点项目“后真相时代虚假网络信息识别的大数据技术应用与研究(18CXW027)”的阶段性成果。其团队长期致力于通过前沿的研究方法研究科学传播以及科技与社会问题，相关研究成果发表在Telematics and Informatics、Social Science Computer Review、Scientometrics等国际知名期刊，获得了来自世界同行评议的认可。
Information Processing and Management作为爱思唯尔出版的双月期刊，是SCI（Computer science, Information systems类别）与SSCI（Information science & Library science类别）共同收录的一区期刊，在学术界享有一定知名度和影响力，2022年最新影响因子为7.466，CiteScore为10.0。该期刊涵盖了计算机科学、信息科学、管理科学、传播学等学科的前沿研究，致力于跨领域的创新交叉探索。
图：论文封面
Ji, J., Zhu, Y., & Chao, N. (2023). A comparison of misinformation feature effectiveness across issues and time on Chinese social media. Information Processing & Management, 60(2), 103210. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2022.103210
（人文与社会科学学院）
