2025年11月21日下午14：00，中国营销工程与创新研究中心 (以下简称“MEI”) 2025-2026年第一学期第10次研讨会 (以下简称“Seminar”) 在MEI如期举行，参与本次研讨会的有黄敏学老师及MEI各位成员。

　　本次Seminar由孙嘉悦研读文章《Does Who Shares Fake News? Uncovering Insights from Social Media Users’ Post Histories》。

　　一、研究背景​

　　虚假信息(指与可验证事实相矛盾或歪曲事实的言论)在政治、公共卫生、气候变化及广告等领域构成重大风险，并在社交媒体上迅速传播。现有应对措施主要通过标记低可信度域名或人工核查文章来识别假新闻内容，但这些方法仍存在局限性：用户常在未经核实的情况下分享内容，虚假信息可能源自看似正规的发布者，而事实核查报告往往在虚假信息已广泛传播后才发布。

　　尽管假新闻内容已受到广泛关注，但关于传播这类虚假信息的个体及其可能存在的心理或语言特征，学界认知仍较为有限。研究者提出，用户自身的发帖历史实为理解假新闻传播者的重要资源，但这一资源尚未得到充分重视。通过提取用户过往发帖中的文本线索，研究者不仅能有效区分假新闻传播者与其他用户，还能提升对虚假信息传播者的预测准确性，并识别出具有指导意义的特征指标，从而为针对性干预措施提供依据。

　　二、理论基础

　　(一)文本线索理论

　　个体在社交媒体上的语言表达可稳定反映其心理特征 ，包括情绪倾向、 人格结构与认知风格。

　　通过分析用户历史发帖 ，可以捕捉长期心理状态 ，而非仅仅依赖一次性分享行为。

　　文章使用 LIWC、 情绪词典、 写作风格等自然语言特征 ，作为识别假新闻分享者的关键线索。

　　文本线索为预测 “谁会分享假新闻”提供了新的行为科学基础

　　(二)情绪唤醒理论

　　情人格以开放性、 尽责性、 外向性、 宜人性、 神经质五维度构成 ，影响信息加工与社交媒体行为。 高唤醒负面情绪(如愤怒、 焦虑) 会削弱真假新闻辨别能力 ，增强分享冲动。

　　假新闻分享者在历史帖文中使用更多高唤醒负面情绪词 ，较少使用低唤醒词。

　　Study 3 进一步显示 ，特质愤怒是推动假新闻与真实新闻分享的关键心理变量。

　　揭示情绪驱动是虚假新闻扩散的重要机制

　　(三) 大五人格理论

　　(四)   人格以开放性、 尽责性、 外向性、 宜人性、 神经质五维度构成 ，影响信息加工与社交媒体行为。

　　文章利用历史发帖推断人格 ，发现假新闻分享者呈现典型特质：

　　1. 开放性更高 → 更偏好新奇信息;

　　2. 神经质更高 → 更易被情绪影响;

　　3. 尽责性、 宜人性、 外向性更低 → 更易冲动、 不合作、 情绪表达更多

　　揭示“为什么某些人更容易分享假新闻”的长期稳定原因

　　(四)权力动机与存在性关注理论

　　假新闻分享者历史发帖中更多出现“权力词”“死亡词”“宗教词”。

　　显示其更强的存在性焦虑、 更低的控制感与更强的权力动机。

　　这些心理特征使个体更易依赖启发式判断 ，更倾向分享情绪化内容。

　　植入 “权力感”语言的广告文案能显著提升假新闻分享者下载 fact-check 工具的意愿。

　　说明假新闻传播不仅是认知问题 ，也是控制感、 焦虑与意义需求的心理反应

　　三、研究概况

　　二、实证分析

　　(一)研究一

　　采用二手数据文本挖掘方法，基于Snopes与Hoaxy数据集识别虚假新闻分享者，并设置随机用户、人口学匹配用户及事实核查者三组对照，利用LIWC、情绪唤醒词典与Magic Sauce人格推断工具分析各组最多3,200条推文。研究发现虚假新闻分享者在高唤醒负情绪、愤怒、权力、死亡和宗教相关用词上显著更高，而正向情绪和低唤醒负情绪用词更少，人格上更高开放性与神经质、更低宜人性、外向性和尽责性。

　　(二)研究二

　　通过机器学习建模检验文本线索的增量预测价值，分别构建仅人口学/社交媒体变量、仅文本线索及二者结合的三种预测模型，使用逻辑回归与BART算法进行80/20训练-测试分割、十折交叉验证及时间外样本(两年后数据)评估。结果显示加入文本线索后模型性能显著提升，BART模型在测试集AUC达0.946，时间外样本中仍保持0.846，证明历史文本特征具有跨时间稳定性且识别准确率远超传统变量。

　　(三)研究三

　　运用行为实验方法，在线测量被试特质愤怒并通过情绪操纵诱导高愤怒或中性状态，随后呈现真假新闻标题记录其可信度判断与分享意愿，以考察特质与情境愤怒的交互效应。结果表明特质愤怒越高的个体对真假新闻的整体分享意愿均更强，而降低高特质愤怒者的当下情境愤怒可有效抑制其分享冲动，揭示了愤怒在降低判断准确性和放大对错误信息易感性方面的作用。

　　(四)研究四

　　设计行为实验模拟Twitter时间线，通过Qualtrics招募要求用户进行Twitter OAuth验证以匿名获取其历史推文，随机展示普通版或嵌入权力感语言(如"你有权力阻止虚假新闻")的事实核查工具广告，并测量点击、下载及参与意愿。结果发现强调权力与掌控感的文案显著提升了虚假新闻分享者下载事实核查插件的意愿，且效果在历史权力词使用频率高的用户中更强，进行了机制检验。

　　二、研究结论

　　理论贡献在于将虚假新闻研究焦点从内容特征转向分享者特征，首次系统论证用户历史发帖蕴含的文本线索(情绪、人格、权力动机等)是预测分享行为的稳定心理信号，通过整合并拓展情绪唤醒、人格及存在性关注理论，揭示了高愤怒、低控制感与存在性焦虑驱动虚假新闻分享的深层机制，为精准干预提供了理论化路径;

　　实践层面，研究提供了AUC超0.92的可扩展识别工具，证明文本线索显著优于人口学变量，并揭示了特定的心理特征(如加剧的愤怒、情绪反应性和较低的感知控制)可以指导定制化干预措施的开发，推动平台与政策制定者从被动内容审核转向主动用户中心的治理模式。

　　至此，本次Seminar文章研读完毕。

　　之后，由贺光耀、鲁欣雨、赵文青、刘雨璐分享研究进展，由许乐分享AI相关研究方法、理论或行业应用，老师与同学们提出了建议，并明确了进一步的研究计划。

　　至此，本学期第10次Seminar圆满结束。

　　文字 / 赵文青

　　排版 / 赵文青

　　审核 / 左翎