疫情期间信息超载与虚假新闻关联性量化：基于Reddit数据集的BERT模型方法
社会与信息网络
2026-04-20 v2
摘要
信息超载 (IOL) 是已知且灾难性的现象，会损害执行各种任务的性能。已有研究表明，在媒体领域，IOL可导致新闻疲劳和新闻回避，从而促进社交网络中虚假新闻帖子的传播。然而，缺乏可用于大规模数据集中跟踪IOL的自动方法。本研究探讨了基于BERTopic模型获取主题分布后计算的Gini指数，是否可被视为衡量IOL的代理指标。我们在与新冠疫情相关的若干Reddit社区测试了我们的假设，发现Gini指数与FakeBERT分类器检测到的虚假新闻比例之间存在显著的全局相关性。然而，在社区层面的相关性分析结果则含混不清。
引用
@article{arxiv.2601.00496,
title = {Quantifying correlations between information overload and fake news during COVID-19 pandemic: a Reddit study with BERT model approach},
author = {Jan Rawa and Julian Sienkiewicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.00496},
year = {2026}
}
备注
12 pages, 6 figures, 2 tables