- 文献综述（或调研报告）：
与谣言相关的研究实际上早在上个世纪已经开始了。Peterson W. 和 Gist N. 在《谣言与舆论》一文中定义谣言是指与人们感兴趣的事物或事件相关、尚未经证实而被人们私下流传的消息。[1] 奥尔波特则对谣言进行定性研究，提出了谣言的基本法则模型，即谣言传播的强度和广度与其重要程度和模糊性成正比。[2]
此后随着新社交时代的到来，网络谣言的传播变成了网络治理的重大难题，于是与网络谣言传播相关的研究也逐渐增多。由于谣言传播过程可被视为一种社会性传染过程，Daley等建立了DK模型[3]，以传染病为基础开始对谣言的传播进行定量的分析。传染病模型中主要把人分成以下几种类别：S（susceptible）易感者、I（Infected）感染者和R（Removed）免疫者。此外，随着复杂网络被不断研究，小世界网络[4]及BA网络[5]被广泛应用于社会网络仿真。Zanette在有限随机的小世界网络上进行研究，发现了谣言传播的临界行为。[6] Moreno等则分别在均质和非均质网络上建立了平均场方程[7]，使得理论模型与仿真模型得以进行对比分析。据此，引入其他群体状态后改进的SHIR[8]，ILSR[9]、SEIR[10]、SICR[11]等谣言传播模型也相继被提出。Zhen Qian等人还引入独立传播者，使得用户不仅仅只能从邻居处接触到谣言，还可以从其他渠道被感染。[12]
然而人们逐渐意识到，忽略个体差异和社会心理效应影响下的模型是不够准确的。杜高明总结了当前微博平台上谣言传播的几大社会效应，如从众效应、否定效应、符号接受效应等。[13] 马宇红等根据从众效应和权威效应改进状态转移概率。[14] Mojgan Askarizadeh等利用演化博弈论研究谣言传播过程中人们的决策行为。[15]此外，针对网络结构的影响，Amirhosein Bodaghi等发现用户节点的受关注度与被感染率呈指数关系[16]。
针对辟谣工作，赵鹭等对辟谣的难点进行分析，指出谣言优先传播及辟谣信息传播链条等问题导致辟谣工作收效甚微。[17] Liu, Y等还研究了对抗性信息的传播机制，发现最终二元信息的竞争结果与二元信息间的转移概率密切相关。[4]
[1]匡文波,郭育丰.微博时代下谣言的传播与消解——以“7·23”甬温线高铁事故为例[J].国际新闻界,2012,34(02):64-69.
[2]奥尔波特等：《谣言心理学》，刘水平、梁元元、黄鹂译，沈阳，辽宁教育出版社，2003年，第17页。
[3] DALEY, D. J., amp; KENDALL, D. G. (1964). Epidemics and Rumours. Nature, 204(4963), 1118.
[4] Duncan J., W., amp; Steven H., S. (1998). Collective dynamics of “small-world” networks. Nature, 6684, 440.
[5] Albert-Laacute;szloacute; Barabaacute;si, amp; Reacute;ka Albert. (1999). Emergence of Scaling in Random Networks. Science, 286(5439), 509.
[6] Zanette, D. H. (2001). Critical behavior of propagation on small-world networks.
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