《科學》雜誌：假新聞跑得比真新聞快多了

04-24

?圖源：http://Pixabay.com

撰文 | 方可成（賓夕法尼亞大學傳播學博士候選人，原南方周末記者）

責編 | 陳曉雪

知識分子為更好的智趣生活 ID：The-Intellectual

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「當真相在穿鞋的時候，謊言已經跑遍了全城。」這句人們耳熟能詳的名言最近得到了科學家們的確認。

在2018年3月9日出版的新一期《科學》雜誌上，麻省理工學院的三位研究者發表了一則迄今為止最大規模、最系統性的假新聞傳播研究。他們分析了過去12年間的12.6萬則新聞在推特上的傳播情況，結果發現：假新聞跑得比真新聞更快、更深、更廣，而跑得最快的假新聞類型則是政治新聞。

同期的《科學》雜誌還刊發了一則政策討論的文章，16位美國學者總結了目前為止的假新聞研究，並為進一步的研究以及政策應對提供了建議。

假新聞猖獗的背景：社交媒體時代

自從2016年的英國脫歐和美國大選以來，「假新聞」（fake news）就成為西方學界、政界、媒體界以及大眾關注的熱門話題。儘管目前並沒有紮實的實證研究確認這兩次震驚世界的投票結果是由假新聞驅動的，但我們的確能夠看到：無論在脫歐投票還是在大選投票之前，有大量政治性的假新聞在社交媒體上流傳。最近，美國國會對「通俄門」的調查也已確證：俄羅斯方面的確通過Facebook、Twitter等主要社交媒體平台散布了假新聞，以試圖影響美國大選。

和人人都從同樣的少數幾家媒體獲取信息的傳統媒體時代不同，社交媒體時代大大降低了發布內容的門檻，人人都可以成為內容生產者。同時，以廣告為基礎的商業模式，讓發布高點擊量的內容成為一門有利可圖的生意。因此，大量懷著逐利動機的個人和組織進入內容生產領域。BuzzFeed分析說，2016年美國大選期間，就有一批馬其頓的青少年依靠在Facebook上炮製假新聞獲利不少。這些將假新聞視為搖錢樹的人，和那些希望通過編造與傳播假新聞來支持某個政治候選人或政策提案的人一起，成為了主力的假新聞生產者，他們的主要平台就是社交媒體。

當然，社交媒體上並非只有這些信息「污染者」，也有大量生產真新聞的機構媒體。根據《科學》雜誌刊登的政策分析文章，區別正規機構媒體和假新聞生產者的主要依據就是：前者有著組織化的流程和編輯守則，來確保內容的準確性和公信力；後者並不具有這樣的守則，也並不願意受這種規範的約束。

這種流程和守則，是過去幾十上百年間逐漸形成的，其中包括了大量可操作的原則。例如，重要的信息必須有兩個以上獨立信源「交叉印證」。媒體界常說的「新聞專業主義」指的就是這些規範和原則。

按照這篇政策文章的看法，辨別新聞真假的主要方式就是看信息是誰發布的——如果是正規機構媒體發布的，則一般認為可信；如果不是，則要打個問號。這種判斷方法，比具體分析每一篇文章的內容，要高效得多，準確率也很高。

假新聞跑得快

在社交媒體時代，真新聞的生產者和假新聞的生產者都在源源不斷地產出內容，這些內容在同樣的平台上競爭。那麼，最終獲勝的是誰呢？

在《科學》雜誌發表的這則研究之前，還沒有哪一則研究對這個問題進行過大規模、系統性的分析。

研究者依據6家事實核查網站（fact-checking，專門核查消息真假的網站）提供的數據，從2006年到2017年間的推特數據中挑選出了大約12.6萬則消息，有300萬人參與傳播，傳播次數達到450萬次。這些消息有真有假，因此可以比較真新聞和假新聞的傳播力。

他們在四個維度上進行了對比：

首先是深度，也即被轉發的「層級」。比如B轉發了A，C又轉發了B，那麼深度就是3。假新聞的傳播深度超過真新聞，最深可以超過19層，而真新聞的傳播則基本不會超過10層。

其次是人數，也即參與轉發的帳號數量。真新聞很少能被超過1000人轉發，但排名前1%的假新聞卻可以傳播給一千到十萬人。從時間上來看，要傳播到1500個人，真新聞需要花的時間是假新聞的6倍之多。

第三是寬度，也即在任意一個層級上參與轉發的最多人數。同樣，傳播力最強的真新聞，傳播寬度只能剛剛超過1000，而假新聞則最多能達到好幾萬。

第四是結構性的病毒式傳播力（structural virality），這是研究者計算出來的一個數值，在這方面同樣是假新聞更強。

而如果將假新聞進行分類，研究者發現：傳播最廣的類型包括政治、都市傳說和科學。而其中政治類的假新聞又是當仁不讓的傳播之王，比其他類型都傳得更快、更廣。

為什麼假新聞跑這麼快？

在揭示「假新聞傳播力強」這個事實之外，研究者嘗試分析背後的原因。

會不會是因為傳播假新聞的推特帳號粉絲更多、更有影響力？他們分析發現：恰恰相反，傳播假新聞的帳號粉絲更少、更不活躍、更少被認證。也就是說，雖然這些帳號本身影響力不強，但假新聞卻可以通過他們獲得極強的傳播力。

會不會是因為機器人幫助了假新聞的傳播？的確，推特上有很多機器人帳號，自動轉發假新聞內容。研究者通過一套演算法識別出機器人帳號後，將這些帳號排除在外，重新進行分析，但結果保持不變。也就是說，不管有沒有機器人，假新聞都跑得更快。

看來不能從傳播假新聞的帳號和傳播的網路結構上找原因，還是應該分析假新聞本身。研究者發現，被人們轉發的假新聞有一個明顯的特質：新鮮。他們用自然語言處理的方法，測量了一個推特帳號在發布假新聞之前60天讀到的推文和假新聞之間的「信息距離」。用大白話說，這些推文之間越「八竿子打不著」，信息距離就越大。數據顯示：比起真新聞而言，假新聞確實是和轉發者之前讀到的信息距離更遠的，也就是更為新鮮的。

除此之外，他們還研究了假新聞和真新聞引發的情緒反應。他們用一套最新的情感分析詞庫，測量了對這些新聞的回復。結果發現，人們對假新聞的常見情緒反應是：驚奇、噁心、害怕，而對真新聞的常見反應是：期望、悲傷、快樂和信任。

如何狙擊假新聞

既然假新聞天生比真新聞更有傳播力，那就意味著，我們不能放任它們在平台上自由競爭。否則，勝出的肯定是假新聞。

我們需要有干預的方式，去限制假新聞的傳播，促進真新聞的傳播。

《科學》雜誌的政策文章中提出了兩種思路。第一種思路是提高個體辨識新聞真假的能力，包括提供更多的事實核查信息，以及進行媒介素養、批判思維方面的教育。作者認為，這兩方面的工作固然重要，但是也都有局限性。

對於事實核查，有研究表明，因為人在認知上存在偏見——更容易選擇和接受自己已經相信的東西，所以對於事實核查的接受程度會比較有限。也就是說，就算把真相擺在很多人面前，他們也不會選擇相信。

對於教育項目，作者擔心：會不會讓人們對正規機構媒體的信任程度也下降？當然，因為這是更長期的事情，目前還沒有對其效果進行評估的研究。作者呼籲，應該儘快對這樣的項目效果進行科學的評估。

第二種思路是在社交媒體平台的層面進行干預，主要的干預方式是通過演算法。

目前，幾乎所有的社交媒體平台都根據演算法來呈現和排列信息。比如你在微博時間線上看到的內容，並不是按照時間順序排列的，而是微博公司根據一定的規則自動為你過濾和排列的，這種規則就是演算法。《科學》雜誌的作者指出：應該調整演算法，給予真實、高質量的信息更多的權重，也就是讓它們更頻繁地出現在更顯眼的位置上，而讓那些錯誤、低質的信息出現在更不顯眼的位置上。

實際上，一些社交媒體已經這樣做了。去年，Facebook宣布調整演算法，重視優質內容。然而問題是：外界很難評估這種改變是否有效，因為平台往往將演算法的細節視為商業機密，也不願意將數據向學界開放。

政策文章的作者認為，這是很有問題的。今天，社交媒體的作用如此重要，這些平台在商業利益之外，還應承擔道德責任和社會責任，向研究者開放更多的數據和技術細節，以便評估其演算法對社會產生的影響。

他們還認為，社交媒體平台徹底改變了我們的信息生態系統，我們需要更好的公共政策來干預和引導這樣的生態系統，讓它更少被假新聞污染。干預並不意味著進行審查，而是要基於堅實的實證依據，對平台產生的影響進行科學的評估，然後制定相關政策。

也就是說，要讓真新聞跑得比假新聞快，當然需要提高每一位讀者的素養，但更需要社交媒體平台承擔更多的責任，需要學界更好的研究，也需要政策制定者科學、審慎的態度。

參考文獻：

1. Soroush Vosoughi, Deb Roy,Sinan Aral. The spread of true and false news online. Science,2018 DOI: 10.1126/science.aap9559

2.Lazer et al. The science offake news. Science, 2018 DOI: 10.1126/science.aao2998

作者系賓夕法尼亞大學傳播學博士候選人，原南方周末記者。作者的公號「新聞實驗室」（ID：newslab）致力於普及媒介素養，幫助大家更好地判斷信息真偽和質量。

製版編輯：黃玉瑩 |

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