数智时代下UGC与AIGC虚假健康信息特征的对比研究

作     者：邱均平 张廷勇 徐中阳 Qiu Junping;Zhang Tingyong;Xu Zhongyang

作者机构：杭州电子科技大学管理学院浙江杭州310018 杭州电子科技大学中国科教评价研究院浙江杭州310018 杭州电子科技大学数据科学与信息计量研究院浙江杭州310018 南京大学信息管理学院江苏南京210023 

出 版 物：《情报理论与实践》 (Information Studies:Theory & Application)

年 卷 期：2025年第48卷第5期

页      面：1-12页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1204[管理学-公共管理] 03[法学] 0306[法学-公安学] 

基　　金：国家社会科学基金重大项目“基于大数据的科教评价信息云平台构建和智能服务研究”的成果 项目编号:19ZDA348 

主　　题：生成式人工智能 虚假健康信息 用户生成内容 人工智能生成内容 特征识别 对比分析 

摘      要：[目的/意义]把握用户生成内容(UGC)和人工智能生成内容(AIGC)中虚假健康信息特征差异,对于完善数智时代下虚假健康信息的综合治理体系具有重要意义。[方法/过程]基于600条虚假健康信息样本,文章采用程序化扎根理论识别了虚假健康信息特征,并采用列联表卡方检验和方差分析探索了UGC和AIGC中虚假健康信息特征的差异。[结果/结论]UGC和AIGC的虚假健康信息特征具有4个核心特征、9个主特征及34个子特征。从相同主题上看,数据偏差、逻辑谬误等4个主特征是区分UGC与AIGC虚假健康信息的主要特征,而信息混乱等3个主特征是次要特征,且同一主题同一主特征中,二者的子特征仍存在较大差异。从不同主题上看,在UGC虚假健康信息中,信息混乱是医疗卫生、饮食安全和预防保健主题共同的显著特征,搬弄术语、言语误导、假借权威或他人分别是医疗卫生、饮食安全和预防保健主题的显著特征;在AIGC虚假健康信息中,言语误导是饮食安全主题的显著特征。基于此,提出了网络虚假健康信息综合治理体系的优化策略。