2025年2月，公司教师徐勇在校定C级期刊《Computer Fraud and Security》发表题为“Social Media Network Rumor Theme Mining and Evolutionary Analysis Based on DTM Models”的论文。该论文挖掘社交媒体网络谣言主题，进行主题热度及演化分析，对于正确把握和引导舆情发展，预测谣言走向具有重要参考意义。以微博上谣言文本数据为分析样本，基于DTM模型（Dynamic Topic Models, DTM）对不同时间阶段的谣言进行主题挖掘，采用一致性指标确定DTM模型最优主题数，采用主题强度确定话题热度，并分别从谣言热点话题、话语特征、主题热度和演化规律四个方面进行分析。研究发现，热点话题中，主要包括国际事件、地方旅游、学校教育、社会安全、疫情防控等5大话题；话语特征中，谣言具有口语化、情感化、模糊化多模态四大特点；主题热度中，疫情防控话题展现出高热度状态，地方旅游和学校教育话题呈现出逐渐上升的趋势；主题演化当中，国际事件主题相对独立，其他四类主题关联密切。文章的研究对于政府管控舆论局势，减少谣言蔓延具有一定的借鉴意义。

希望广大教师继续潜心研究，不断创新，多出成果。（撰稿：徐勇；一审：艾科妮；二审：周健；三审：戴道明）