来自 FactCheck.LT 研究团队的关键洞察：
TikTok 已从舞蹈挑战和梗文化，演变为一个叙事塑造与信息传播的关键平台。凭借其独特的视觉驱动、网络化内容生态，它为研究者、事实核查人员和政策团队提供对公共舆论的实时洞察。
本指南基于 FactCheck.LT 在东欧多轮选举周期所开展的广泛研究，提供一套监测 TikTok 上虚假信息的实操性强、基于证据的工作流程。
为什么 TikTok 数据分析对虚假信息研究至关重要？
TikTok 的算法不仅反映文化趋势，更在主动塑造它们。我们的分析揭示，政治叙事持续借势娱乐内容、爆款音频和创作者网络，触达那些很少接触传统新闻的受众。
平台的趋势引擎通过声音、话题标签、特效与创作者之间的相互关联运作。当你对围绕主题的共现关系进行映射时，能够识别出边缘叙事何时开始向主流社群渗透，为虚假信息传播提供早期预警信号。在这种环境下，语境至关重要，因为趋势是在与其他趋势的关系中形成，而非孤立存在。
需要监测的关键要素有哪些？
1. 话题标签网络与叙事框架
虚假信息很少只依靠单一话题标签传播。相反，它通常通过相互关联的标签簇搭建起复杂的传播支撑结构，在不同社群之间架设“桥梁”。我们对白俄罗斯 TikTok 上有害话题标签的研究发现，健康主题标签充当通向政治内容的桥梁，使相关叙事得以跨越原本彼此分隔的社群边界。
关键洞察在于：监测范围不仅限于主标签，还应覆盖其相关标签的整体网络。高度重叠的相邻标签、社区集群与边缘节点，往往预示下一轮叙事框架的演进。通过对这些关联模式的时间序列观察，可有效区分核心叙事与机会型话题劫持。
图片来源：Exolyt
在7月的更新中，Exolyt为其相关话题标签图表新增了“自定义时间范围”功能。对该图表的分析促使我们进一步研究一个体量更庞大的话题标签——“змагары” / “fighters”。
2. 音频模板作为跨语言载体
音频模板相较纯文本，更能快速跨越语言壁垒并传递核心信息。借助爆款音频传播的政治口号，是实现叙事放大的最有效路径之一；相同的行动号召（CTA）常出现在看似无关的内容之下。选举期间，我们持续观察到这一模式，通常意味着有组织的协同推动，而非自然扩散。
不同语言社群对音频的采用速度，是判断叙事协同的关键情报。 当同一音频模板在多个语言环境中同步出现，尤其是在极短的时间窗口内，通常意味着协同放大，而非自然的病毒式传播。
3. 评论智能洞察与真实用户反馈
评论区往往能暴露出主体内容刻意隐藏的协同行动。我们对2025年夏季 TikTok 评论的分析表明，结合评论时间线与短语级分析，可以清晰区分娱乐化的玩梗传播、刻意的影响与说服尝试及有组织的集体刷评行动。
图片来源：Exolyt
研究来源： 亲政府的白俄罗斯 TikTok 账号如何表态
跨视频的高度重复表述、短时间内集中爆发的评论，以及批量复制粘贴的行动号召（CTA），都是明显的协同迹象。尤其是在彼此无关的内容中，于相近时间窗内出现完全一致的话术，这种时间压缩的传播模式，更能有力指向组织化推动，而非自然的社区响应。
4. 创作者网络与微型KOL链条
叙事沿着微影响者链路高效扩散。最有效的影响力传播行动，会识别横跨多个圈层的创作者，并在多元话题中反复植入政治框架。这些跨圈层账号由此成为叙事放大的关键节点。
有效分析不仅要追踪单个创作者的指标，还需监测网络层面的模式，包括爆发式增长、跨话题标签活跃、受众重叠度与联动模式。当网络内多个账号在短时间窗口内发布相似内容，或其互动与参与度呈现同步变化时，往往意味着存在超出自然社群动态的潜在组织化协调。
5. 地域与语言社群信号
TikTok 基于 #BookTok、#PoliTikTok 等话题标签形成的社区结构，为理解叙事传播脉络提供了高效的分析切入点。按地域与语言对话题进行细分，有助于发现本应重叠度很低的社区何时突然开始共享相同标签或音频，提示可能存在外部干预或定向叙事投放。
我们在白俄罗斯、波兰和罗马尼亚的研究表明，散居群体、边境地区受众及少数语言受众，往往成为叙事测试的早期目标。这些社区常被用作信息与话术的试验场，相关信息随后会规模化传播至更广泛的人群，因此它们是关键的早期预警指标。
*Exolyt 专业提示
然而，在分析社交数据时，应对多语言社交媒体聆听的复杂性可能是一项重大挑战。需要考虑的文化细微差异已然众多，如今还必须克服英语中心化的数据偏差，才能充分挖掘其他语言的价值，产出更具包容性且更准确的全球洞察。鉴于音频的重要性，Exolyt 已推出视频转写功能，助力更高质量的内容分析。
如果你是一位社交媒体聆听专家，正面临这一挑战，试用 Exolyt，立即获取视频内容的即时洞察，体验分析的高效便捷。
6. 超越说明文字的视觉智能
越来越多的影响力行动将信息嵌入画面内文字、Logo 或其他视觉元素中，而发布文案从未提及。帧级分析能够捕捉“狗哨式”暗示和文案之外的叙事，而仅靠关键词的监测系统往往完全错过。这一视觉层往往承载最敏感或最具争议的信息，并被刻意与可检索文本分离。
区分文案内与文案外的内容，有助于揭示发布者的意图与手法成熟度。为规避平台审核与检测系统而设计的内容，通常将关键信息嵌入视觉画面，同时保持看似无害的文案，从而在确保信息触达目标受众的同时，保留合理否认的空间。
7. 时序模式识别
有机趋势在增长与互动上呈现自然的起伏节奏。非有机拉升通常会在异常时段出现尖峰，呈现过于机械的固定间隔，或陷入重复的日常节奏，更像是自动化操作，而非真实社区的自然行为。
将话题标签增长曲线、发帖频率模式与评论增长速度叠加分析，可形成用于区分人为放大与自然社区参与的时序指纹。这些时序指纹在与创作者网络分析和内容相似度指标结合时，价值尤为突出。
Exolyt 中呈现的创作者网络分析示例
图片来源：Exolyt
如何维持虚假信息研究的系统化监测工作流程？
- 范围与参数界定
有效监测始于对风险态势的清晰界定——无论关注点是选举、移民相关叙事、健康类虚假信息，还是区域地缘政治。成功的项目通常会先设定种子参数，例如：3-5个核心话题标签、2-3个热门音频/配乐，以及10-20位具备跨圈层影响力的关键创作者。
目标必须明确且可衡量，例如：“识别关于邮寄投票程序的新出现虚假说法”，或“追踪针对少数语言群体的跨境宣传”。这种具体性使数据采集更聚焦，并防止范围扩张，避免稀释分析有效性。
- 关系网络图谱与关系分析
围绕每个种子话题标签构建全景关系图谱，能够揭示由关联内容与社群构成的更广泛生态。图谱将重点标注高重合度的邻近节点、社群聚类模式，以及常常预示新兴叙事方向的边缘节点。
这些关系网络的每周快照可追踪其随时间的演进，揭示集群如何在外部事件或内部社群动态的影响下形成、合并或分化。边缘节点值得特别关注，因为它们往往预示下一轮话题叙事的走向。
- 创作者洞察与关系网络分析
构建针对两类账号的监测清单——一类是跨多个圈层的账号，另一类是与重点监测的标签与音源频繁共现的账号——为开展网络级分析奠定基础。这些创作者往往充当圈层间的桥梁，将话题与叙事跨越既有边界扩散。
对增长趋势、互动指标与评论情绪的多维交叉分析，可识别出协同运作的账号网络。最为成熟的操作往往在单账号层面保持看似合理、真实的行为，同时在网络层面通过同步发布、共享叙事元素或一致的互动模式，呈现出清晰的协同特征。
- 评论挖掘与短语分析
从监测清单中的账号及提及目标话题的高互动内容中定期提取评论，可为区分社区的自然反应与有组织的统一话术提供可靠基准。对高互动回复进行简单的 n-gram 分析，可暴露重复话术与统一口径，从而识别协同式传播活动。
在彼此无关的视频中，短时间内相似话术的集中爆发，通常是协同操作的强烈信号。评论增速的异常，尤其与重复话术模式叠加时，可有效区分真实的社区互动与人为放大。
- 视觉内容分析
系统化的逐帧分析会检索嵌入的关键词、口号和各类视觉线索，例如标识牌、政党符号及 URL 链接——这些通常是标题或说明文字刻意省略的内容。该视觉情报层往往承载最敏感的信息，旨在在触达目标受众的同时规避基于文本的检测系统。
在进行文档记录时，应将发现严格归类为“帖文说明中的内容”和“说明之外的内容”；后者往往指向有意的混淆或规避策略。为记录而进行的截图采集需在证据保全与负责任披露之间取得平衡。
- 报告与情报产品
高效的报告应通过话题标签与音乐增长的可视化，持续追踪叙事的热度峰值，并始终聚焦于可执行洞察。每周简报需回答四个核心问题：哪些关键指标发生了变化？是谁推动了这些变化？为什么这很重要？建议采取何种应对措施？
关键挑战在于：既要避免对有害内容的二次扩散，又要提供足够的决策依据。通过使用裁剪后的截图、对敏感细节进行模糊处理的网络关系图，以及聚合层面的模式分析，可在透明度与责任之间取得平衡。
FactCheck 选举周期案例研究示例
- 波兰：跨境叙事洗白
我们的跨境监测显示：在选举周期前，与白俄罗斯相关的媒体生态通过系统化的叙事测试与信息“洗白”，将内容渗透进波兰语 TikTok 内容中。该行动借助贴近受众的创作者对关键信息点进行二次包装，绕开本土媒体生态，直接触达年轻选民。
对波兰语内容热点爆发的时间线分析，结合创作者网络图谱，揭示了短视频内容如何绕过传统事实核查流程。其高明之处不在于单条内容，而在于对创作者招募与叙事时机的系统化运作。
TikTok 如何影响波兰总统大选结果 作者：FactCheck
- 罗马尼亚：话题标签增速与营销活动动态
罗马尼亚 2024-2025 年选举周期呈现出围绕候选人与政策议题的话题标签（Hashtag）的快速演化。政治传播持续借势娱乐趋势，触达主动回避政治内容的受众。
评论层面的分析对于区分自然社区反馈与协同的说服行动至关重要。在短时间窗口内，互不相关的视频中出现高度一致的措辞，构成了协同操作的有力证据；同时，关系图谱分析揭示了政治叙事如何通过同款音频模板与创作者协作延伸到娱乐类社群。
罗马尼亚总统候选人在 TikTok 上的角逐，作者：FactCheck
- 阿尔巴尼亚：关系网络碎片化与身份政治
阿尔巴尼亚 TikTok 呈现出碎片化、快速爆发的话题标签集群。借助 TikTok 的合拍（Duet）与拼接（Stitch）机制，政治身份类内容与生活方式趋势相互融合。平台的原生协作功能成为推动叙事跨社群扩散与放大的工具。
关系网络图谱提供了对叙事桥接结构形成的提前洞察，使分析师能够为后续营销活动迭代设置更有效的监测参数。该案例表明，社区碎片化通过创造多条并行的扩散路径，反而会加速叙事传播。
在此研究方法论中应遵循哪些伦理框架与规范？
- 隐私与平台责任
研究方法必须同时遵守个人隐私要求和平台服务条款。仅使用公开数据进行分析，既可避免隐私违规，又能保持分析有效性。
去匿名化的尝试通过把关注点从行为模式转向针对个人的定向，损害伦理标准并削弱研究的有效性。
平台条款合规则确保研究实践的可持续性，并维持持续监测所需的访问权限。违规不仅可能导致单个账号被暂停，还可能引发更广泛的限制，进而损害社区层面的研究能力。
- 研究实践中的减害策略
研究报告应在透明度与伤害最小化之间取得平衡，避免无意放大被研究的叙事本身。裁剪后的截图、对敏感细节进行模糊处理的网络关系图，以及在聚合层面呈现的整体模式，都是在证据与责任之间维持这一平衡的有效做法。
研究成果的发布所产生的衍生影响需要审慎评估，因为学术研究或政策分析可能在无意间为恶意行为者提供操作性指引。在提供背景信息与方法说明时，必须在教育价值与潜在被滥用风险之间取得平衡。
- 分析严谨性与证据标准
并非所有异常都意味着存在协同操作或恶意意图。稳健的分析应依赖相互印证的多源信号，而不是孤立的单点证据。将时序模式与创作者网络的重复使用、以及文案之外的视觉线索结合起来，比任何单一指标都更能为归因提供扎实依据。
文档规范需在保护敏感来源与方法的同时，确保可复现性。通过提供存档链接、留存带时间戳的截图，并保持方法论透明度，可在不影响持续监测能力或来源保护的前提下实现核验。
如何实施虚假信息监测策略？
第一阶段：基础架构建设
成功落地始于对风险监测范围的清晰界定，涵盖议题焦点、地域范围与语言参数。先行设定种子参数，为后续的系统化扩展奠定基础：从3-5个核心话题标签、2-3个热门音频，以及10-20位跨圈层创作者开始。
基线关系图谱为趋势分析确立起点：在监测期开始前，全面刻画现有的社群结构与叙事传播脉络。借助这一基线，可识别那些原本可能被视为平台常规活动的变动。
第二阶段：系统化监测
每周更新的创作者监测清单，可捕捉不断演变的影响力网络与新出现的叙事连接点。评论模式分析能揭示协同信号，而单纯的内容级监测往往会遗漏。逐帧视觉审查可识别为规避文本检测系统而设计的嵌入式信息。
时序异常检测融合多源信号，识别刻意放大的传播模式。将话题标签使用增速、发布频次、互动模式与评论时间分布等指标联动分析，生成区分自然传播与协同操控活动的全面特征指纹。
第三阶段：洞察产出
每周洞察简报将监测结果转化为可执行洞察，覆盖新兴风险、关键传播放大网络、影响评估与应对建议。证据归档确保调查链路可追溯；标准化文档流程保障结果可复现、可核验。
面向利益相关方的沟通需要根据受众需求定制情报产出，无论用于学术研究、政策制定，还是运营响应。通过制定反叙事策略建议，使情报循环闭环，并将策略从单纯的被动应对转向前瞻性的主动布局。
虚假信息监测的战略影响有哪些？
虚假信息传播活动往往借力 TikTok 的三大核心机制迅速扩散：算法推荐的放大效应、真实可信的创作者，以及内容的高速流转。但若以系统化方法应对，这些特性同样为早期识别与快速响应创造机会。
我们跨多个选举周期研究的关键洞察为：复杂的影响活动会在多维度分析中留下可识别的特征。单一指标无法实现明确归因，但当网络分析、时间序列模式、内容相似度与参与度异常等证据相互印证时，能够形成稳健的识别能力。
要取得成功，关键是不把 TikTok 视为混乱的信息环境，而是将其作为一个具有可预测规律、可识别异常的结构化系统。通过将关系图谱、评论洞察与全量内容审查相结合的系统化方法，社交媒体监测可从被动的事后损害评估转变为主动的威胁预警与识别。
最终目标是将社交媒体噪音快速转化为可直接用于决策的情报与洞察，确保组织能够及时而有效地响应。要实现这一点，不仅要具备成熟的分析能力，还需建立严格的运营规范与流程纪律，坚守明确的伦理准则，并向依赖这些情报作出关键决策的利益相关方清晰沟通能力与局限。
本《虚假信息宣传追踪指南》由 FactCheck.LT 跨多个选举周期与影响行动开展的深入研究汇编整理而成。其研究报告提供了详尽的案例研究与方法论说明。