数字化时代网络有害信息智能识别研究

在数字化时代，网络空间已成为信息传播、舆论演化与社会互动的重要场域，网络有害信息治理也随之成为数字治理中的重大现实议题。伴随社交媒体广泛普及和生成式人工智能快速发展，谣言、网络暴力、歧视性言论及AI生成虚假信息等不断呈现传播迅速、形态多样、隐蔽性增强的新特征，对公共舆论生态与社会秩序治理能力提出更高要求。本书立足管理学与人工智能交叉融合视角，围绕网络有害信息识别、传播、干预、治理全生命周期，系统构建智能识别与协同治理的研究框架。全书综合运用自然语言处理、主题建模、情感分析、复杂网络与传播动力学等方法，深入揭示网络有害信息的内容特征、演化路径、传播规律及治理机制，并提出面向政府、平台与公众多元协同的治理思路。

张新生，西安建筑科技大学管理学院副院长，教授、博士生导师。主要从事社会安全管理、社会风险识别、信息安全管理等智能社会治理研究。近年来主持国家自然科学基金项目、国家社会科学基金后期资助项目、教育部人文社会科学研究项目及省部级科研项目多项。在Nature Communications、Engineering Applications of Artificial Intelligence、《系统工程理论与实践》、《运筹与管理》等期刊发表论文50余篇，出版教材2部，获授权发明专利9项、软件著作权10项，获省部级教学科研奖励多项。王润周，博士，西安邮电大学经济与管理学院讲师。主要从事管理智能决策、信息安全治理、自然语言处理、人工智能与模式识别研究。在Nature Communications、Applied Mathematics and Computation、《运筹与管理》、《情报理论与实践》等期刊发表论文多篇。作为核心成员参与国家自然科学基金面上项目、教育部人文社会科学研究项目、陕西省自然科学基金项目、陕西省社会科学基金项目等6项，主持陕西省教育厅科学研究计划项目1项。马玉龙，西安建筑科技大学管理学院，管理科学与工程专业博士研究生。主要从事生成式人工智能与虚假信息治理研究。近年来作为主要完成人参与导师的国家社科基金后期资助项目、教育部人文社会科学研究项目和陕西省社会科学基金项目。在Nature Communications、Applied Soft Computing、Engineering Applications of Artificial Intelligence、《情报杂志》等期刊发表论文10余篇。

第1章　研究概述　　1.1　网络有害信息的概念　　1.2　网络有害信息的发展　　1.3　相关国家政策　　1.4　数字化时代网络有害信息的特点　　1.5　网络有害信息智能识别的侧重点　　1.6　研究内容　　1.7　研究方法　　1.8　理论创新第2章　网络有害文本识别　　2.1　网络有害文本识别的概念　　2.2　网络有害文本识别的重要性　　2.3　常用网络有害文本识别的方法　　2.4　基于RoBERTa-MTL融合语言特征的有害文本识别方法　　2.5　案例分析　　2.6　本章小结第3章　网络有害信息主题识别　　3.1　网络主题识别的概念　　3.2　网络主题识别的重要性　　3.3　常用网络主题识别的方法　　3.4　基于语义模型的NCTM主题识别方法　　3.5　案例分析　　3.6　本章小结第4章　网络生成式AI虚假信息检测　　4.1　网络生成式AI虚假信息识别的概念　　4.2　网络生成式AI虚假信息识别的意义　　4.3　常用网络生成式AI虚假信息识别的方法　　4.4　融合响应特征差异的BVT-CNN生成式AI虚假信息检测模型　　4.5　案例分析　　4.6　本章小结第5章　网络暴力言论识别　　5.1　网络暴力言论识别的概念　　5.2　网络暴力言论识别的意义　　5.3　常用网络暴力言论识别方法　　5.4　融合情绪特征与多语义信息的网络暴力言论识别方法　　5.5　案例分析　　5.6　本章小结第6章　网络信息情感分类研究　　6.1　情感分析的概念　　6.2　网络信息情感分析的意义　　6.3　常用的网络信息情感分析方法　　6.4　基于提示学习与双通道范式的网络评论情感分类　　6.5　案例分析　　6.6　本章小结第7章　网络有害信息传播模拟研究　　7.1　网络有害信息传播的概念　　7.2　网络有害信息传播模拟的意义　　7.3　常用网络有害信息传播模拟的方法　　7.4　基于双层部分映射网络的有害信息传播与行为扩散研究　　7.5　案例分析　　7.6　本章小结第8章　网络有害信息治理措施与建议　　8.1　网络有害信息防范策略　　8.2　网络有害信息环境治理策略参考文献