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关键词： 虚假新闻检测   多模态融合   图文相似度感知   多通道特征提取   图注意力网络   异构图  

摘要： 人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的快速发展在丰富互联网内容生态的同时,也加剧了多模态虚假新闻的广泛传播,特别是深度伪造技术的应用使得虚假信息在视觉与语义层面呈现出较高的逼真性,严重威胁网络公共空间的信任体系.尽管现有的多模态虚假新闻检测技术已利用跨模态注意力机制及大语言模型(Large Language Models,LLMs)实现了多模态语义对齐与推理增强,但这些方法在特定场景下仍面临挑战.一方面,通用大模型存在“幻觉”风险,且多局限于粗粒度的语义融合,难以精准捕捉图文实体间的不匹配冲突;另一方面,现有模型往往忽略了对图像频域物理伪影及文本情感操纵信号的挖掘,导致其在面对生成式AI高保真的伪造内容时鉴别力受限.针对上述问题,本文提出了一种基于多通道特征增强与图文相似度感知的图注意力网络(Multimodal Similarity-aware Graph Attention Network,MS-GAT).该方法首先设计了多通道特征提取模块,其利用双向编码器表征(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)模型提取文本的深层语义与情感特征,并结合视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)获取图像空间特征,同时引入快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)捕捉图像频域中的异常伪影,并通过自适应门控单元实现多通道特征的加权融合.在此基础上,本文构建了一个包含图文实体节点与模态枢纽节点的相似度感知异构图,利用对比语言-图像预训练(Contrastive Language-Image Pre-training,CLIP)模型计算各节点在共享语义空间中的相似度,并以此显式地建模图文间的细粒度关联.最后,模型利用图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)聚合邻域信息,通过注意力权重动态调整节点间的关联强度以聚焦图文不一致特征,并配合自适应的多任务损失函数解决联合学习中的优化不平衡问题.所提方法在Weibo17和CFND数据集上的准确率分别达到94.5%和87.6%,各项关键性能指标均优于现有主流基线.研究结果表明,本方法通过融合图文多通道特征与结构化推理机制,实现了对图文深层语义冲突的捕捉,为提升多模态虚假新闻检测的可解释性与鲁棒性提供了新的视角与技术支撑.

关键词： 虚假新闻检测   多模态融合   图文相似度感知   多通道特征提取   图注意力网络   异构图  

摘要： 人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的快速发展在丰富互联网内容生态的同时,也加剧了多模态虚假新闻的广泛传播,特别是深度伪造技术的应用使得虚假信息在视觉与语义层面呈现出较高的逼真性,严重威胁网络公共空间的信任体系.尽管现有的多模态虚假新闻检测技术已利用跨模态注意力机制及大语言模型(Large Language Models,LLMs)实现了多模态语义对齐与推理增强,但这些方法在特定场景下仍面临挑战.一方面,通用大模型存在“幻觉”风险,且多局限于粗粒度的语义融合,难以精准捕捉图文实体间的不匹配冲突;另一方面,现有模型往往忽略了对图像频域物理伪影及文本情感操纵信号的挖掘,导致其在面对生成式AI高保真的伪造内容时鉴别力受限.针对上述问题,本文提出了一种基于多通道特征增强与图文相似度感知的图注意力网络(Multimodal Similarity-aware Graph Attention Network,MS-GAT).该方法首先设计了多通道特征提取模块,其利用双向编码器表征(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)模型提取文本的深层语义与情感特征,并结合视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)获取图像空间特征,同时引入快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)捕捉图像频域中的异常伪影,并通过自适应门控单元实现多通道特征的加权融合.在此基础上,本文构建了一个包含图文实体节点与模态枢纽节点的相似度感知异构图,利用对比语言-图像预训练(Contrastive Language-Image Pre-training,CLIP)模型计算各节点在共享语义空间中的相似度,并以此显式地建模图文间的细粒度关联.最后,模型利用图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)聚合邻域信息,通过注意力权重动态调整节点间的关联强度以聚焦图文不一致特征,并配合自适应的多任务损失函数解决联合学习中的优化不平衡问题.所提方法在Weibo17和CFND数据集上的准确率分别达到94.5%和87.6%,各项关键性能指标均优于现有主流基线.研究结果表明,本方法通过融合图文多通道特征与结构化推理机制,实现了对图文深层语义冲突的捕捉,为提升多模态虚假新闻检测的可解释性与鲁棒性提供了新的视角与技术支撑.

关键词： 气候风险   环保投资   绿色创新   融资约束   舆论监督  

摘要： 探讨气候风险如何影响企业环保投资,对有效推动企业绿色转型具有现实意义。基于2008—2023年中国A股上市公司数据,通过构建固定效应模型,实证探究气候风险对企业环保投资的影响及其内在机理。研究表明,面对气候风险,企业更愿意增加环保投资,经过内生性及稳健性检验后结论依然成立。机制检验发现,面对气候风险,企业有绿色创新的现实需求,可能会面临更大的融资约束和更严格的舆论监督,为解决这些现实问题,企业会增加环保投资。异质性分析显示,面对气候风险,非重污染行业企业、两职分离企业以及股东目标差异小的企业增加环保投资的意愿更强。进一步研究发现,积极应对气候风险的企业,会选择增加环保投资,这一举措进一步提升了企业绿色全要素生产率。研究结论为企业面对气候风险时,如何通过优化环保投资以实现可持续发展,提供了重要的实证依据。

关键词： 民报   革命   革新   自立自强   世界平和  

摘要： 庚子之变以后,中国深受战争的残害,而世界局势更是变幻莫测。《民报》学人认为中国只有实现了自立自强,世界之平和才能真正得到维护,世界列国的利益才能得到保障。为此,他们要求世界列国赞成中国之革新事业。这虽然反映了革命党人的世界主义眼光,但是他们并没有深刻认识到世界列国的眼中只有自身的国家利益而没有真正的公平正义。所以,他们发动的辛亥革命遭到了西方列强的干涉。这也为新时代中国与世界各国的交往提供了借鉴。

关键词： 编委会   学术影响生成   质性内容分析   学术治理   学术共同体  

摘要： 本研究以2025年发布的20场中国人民大学《复印报刊资料》编委会(或编委座谈会)会议新闻稿为经验材料,运用质性内容分析与扎根理论三级编码方法,系统解析编委会如何在持续性运行中生成并维系其学术影响力。研究表明,编委会并非仅作为临时性的“影响讨论”场域,而是植根于政治方向性、经济资源性与社会共同体性三重结构性张力之中,持续运作的“学术影响生成装置”。通过编码分析,本文识别出质量治理、程序装置、共同体协同、代际再生产、平台技术与外部影响六个核心主题轴,并揭示其协同运作如何构建稳定的制度化链条:编委会将宏观价值诉求转译为可供讨论的规则议题,进而固化为可执行的流程结构,并依托平台化传播实现影响外溢与反馈回流,由此形成“转译—固化—外溢—回流”的循环机制。基于此,本研究提出一个可检验的生成性理论框架:学术影响力的根源,并非在于象征性宣示或个体权威,而在于对多重张力的制度化吸纳、程序化执行与基础设施化沉淀。该发现为理解当代学术治理提供了经验支撑,也为提升学术共同体信任生产效能与影响积累能力提供了机制性阐释。

关键词： 县级融媒体   新闻功能   在地化传播   传播范式   数智技术  

摘要： 在媒体深度融合进程中,县级融媒体中心作为基层主流舆论阵地,本应凭借“在地化”传播优势发挥独特新闻价值.然而,受资金压力、传播范式滞后与人才结构性短缺等多重因素影响,许多县级中心出现新闻功能弱化现象,直接威胁基层舆论引导效能.本文在肯定县级融媒体“在地化”内容生产与政策转译的独特价值的前提下,以湖南省醴陵市与攸县融媒体中心为实证样本,运用比较案例研究,界定新闻功能弱化标准并剖析其成因,提炼出“机制融合—功能延展—跨界协同”的三维重塑路径.旨在为中等经济水平县域县级融媒体中心提供可操作的转型经验,有助于巩固基层主流话语阵地.

关键词： 虚假新闻检测   大模型   小模型   文本推理   信息挖掘  

摘要： 虚假新闻检测是打击虚假信息传播的关键,其主要挑战在于如何从信息量有限的文本内容中,提取有助于评估新闻真实性的补充信息。传统方法的局限性在于对新闻文本深度推理以及多维度信息的整合,且难以对新闻内容有关的外部信息进行挖掘与判断。本文提出一种基于大模型与小模型相结合的纯文本虚假新闻检测方法。该方法将大语言模型与经过精调的小型模型相结合。大模型对新闻内容及相关评论进行多层级分析与语义挖掘,生成丰富的分析特征。将大模型提取出来的分析信息与新闻文本信息共同输入小模型,利用小模型能够在特定任务的出色表现实现虚假新闻的高效检测。利用大模型的逻辑推导能力使其负责新闻文本内容的多维度信息挖掘,利用小模型在经过微调后在特定任务的出色表现使其担任虚假新闻的判别器,二者协同互补以增强检测性能。实验结果表明,该协同方法在真实世界数据集中准确率高达95.2%,为纯文本虚假新闻检测提供了兼具高精度与实用性的创新路径。

关键词： 郑保卫   中国特色新闻学   马克思主义新闻观   新闻理论   新闻实践  

摘要： 《郑保卫文集(三卷本)》,是郑保卫教授60年追梦新闻的总结,也是他自研究生毕业后40多年学术成果的总结。第一卷《中国特色新闻理论与实践研究》(以下简称第一卷),构建了马克思主义新闻观中国化研究的较为完整的学术体系,是一部具有思想高度和学理深度的力作。该卷对中国共产党新闻思想进行了系统梳理,深入探讨了新闻真实、党性与人民性统一等核心理论命题,深度阐释了习近平文化思想;立足传媒行业转型的现实,提炼重大传播实践的中国经验;坚定捍卫新闻学独立学科地位,厘定其与传播学的“并蒂莲”关系,明确了中国特色新闻学自主知识体系的构建路径;还探索了中国特色新闻事业发展的实践路径。该卷体现了作者的学术自觉与责任担当。

关键词： 融媒体   新闻摄影   新闻选题   正能量传播   县域题材  

摘要： 基层摄影记者如何紧扣时代需求挖掘选题,创作兼具正能量与大流量的作品?本文聚焦县域经济发展、区域风光、地方特色文化、节会活动等新闻题材,深入探析基层新闻摄影选题的挖掘策略,为基层新闻摄影发展提供参考。

关键词： 苏超   新闻叙事   人文经济学   文化IP   文化赋能发展  

摘要： 以“苏超”为主题的新闻报道,具有鲜明的文化内涵与地域人文特色,是对人文经济学重要命题的生动实践。本文从文化IP建构、价值坐标重构、业态融合互构三个维度,解析以“苏超”为主题的新闻报道如何通过“体育赛事—文化共鸣—经济增量”的叙事链条,完成对文化赋能经济社会发展的实践阐释,揭示其在地域文化认同、治理理念转型与产业生态创新中的叙事价值。