谣言一词最早起源于古希腊神话时代，而关于谣言的学术研究最早则起源于二战时期的研究基础和实验室方法。在互联网时代，谣言的传播借助了网络的媒体，其传播速度与广度成倍增加，而对于谣言的学术研究也不止仅限于人们的口口相传，谣言在网络应用及媒体上的传播更加引起了学者的关注。82856

1微博谣言传播研究现状分析

关于谣言传播比较科学和系统的研究起始于1944年前后,传播学家纳普曾以具体的发生在马萨诸塞州的谣言为研究对象，对1000多个谣言样本进行了系统的分类，分类依据为谣言传播的内容、方式以及谣言所造成的影响和危害，他根据这些谣言样本对谣言传播的规律、影响以及如何控制谣言进行了系统地研究，为后来学者们对谣言的研究提供了大量的研究数据[3]。目前已经提出了许多的谣言传播模型，其中Daley、Kendall在1966年提出的“DK模型”[4]是可识别的最早的谣言传播模型，后来Maki、Thomson在1973年提出的“MT模型”[5]改变了DK模型的部分接触规则，并将概率论引入到了传播模型，受到学者们了广泛的沿用。论文网

互联网的诞生，使谣言的传播不仅局限于以往的口口相传和依赖传统媒体传播，谣言的传播扩散到了互联网中，依赖新的媒体平台进行传播。Zanette首次将对谣言传播的研究扩展到互联网平台中，他提出了在小世界网络中的一种谣言免疫策略，并指出通过采取特定的免疫措施，谣言的传播在一组人群中可以被抑制，建立了考虑网络拓扑结构的谣言传播模型[6]。美国的研究学者还把“输出”、“传输”和“效果”作为三类评估博客信息的标准来对微博谣言进行分析[7],可见微博谣言的传播过程对于研究微博谣言有重要的作用。

相对于国外学者的研宄,国内相关研究起步较晚。石秋玲学者提出评价微博信息传播影响力的五个指标，分别是：微博谣言信息的总覆盖人数、总转发人次、认证加V用户比例、僵尸用户比例和平均转发层级[8]。汪小帆等学者在复杂网络上的谣言传播理论的基础上,对具有幂律度分布和可变聚合类系数的无标度网络上的谣言传播现象进行研究,并指出,聚类传播系数越高的网络,谣言传播的抑制效果越好,而聚类系数越低的网络,谣言传播往往更加不可控[9]。学者陈超和王长春指出新媒介的媒介特性使得谣言传播过程具有新的特点[10]。

2微博谣言辟谣研究现状分析

在国内，有较多文献是针对网络谣言的预防与治理，孙海文[11]提出谣言是一个社会流瀑和群体极化的过程，积极利用平台辟谣显得格外重要。黄金煜[12]从仿真实验的角度出发，对由Moreno等人提出的谣言模型进行了改进，发现在WS网络的网络平均度数比较小的情况下，目标免疫策略的效果要优于随机免疫策略的效果。岳键能[13]提出网络谣言应对的三部曲：遏制源头、传播控制、影响抑制的三步曲。在软硬和积极消极两个坐标轴上构建一套立体的网络谣言应对策略。白树亮[14]从网民的角度出发，提出谣言止于智者。他指出网络谣言传播的主要原因有权威信息存在缺失等情况，把关人角色模糊以及公众对传统媒体的信任度降低。周诗妮[15]通过分析新浪微博辟谣中心的治理机制，总结了微博辟谣的模式，并把“3·11”地震谣言分类为捏造来源型谣言、名人遇难型、张冠李戴型。并比较了微博辟谣与传统辟谣的不同之处，最后提出微博辟谣的问题所在。

由于博客是国外的产物，国外在网络谣言辟谣方面的研究要早一些。沃兹和斯托加兹[16]针对谣言预防提出一种小世界网络模型，这个模型现在被称为 WS 模型。WS 网络是一种不同于规则网络和随机网络的网络，它可以看成是一种复杂网络。在复杂网络上，有效的有针对性的免疫机制可以控制疾病和谣言的传播。 桑斯坦[17]认为在互联网时代，有三点能够将谣言的传播与法律要求更好结合起来，一是人们有权要求他人撤销虚假言论；二是网站创办人有义务在收到更正通知之后，删除那些错误的信息；三是设定伤害赔偿的上限和日程表，能够既宣扬言论自由，又能有抑制言论自由的底线。