《自然》最新论文:转发假消息的人可能是“明知故犯”
对于虚假信息传播,有一个常见的
误区是:人们之所以分享虚假信息,是由于人们误以为他们分享的信息是准确的。于是“
无知者无畏”,假消息被一次次转发分享,进而危及整个社会。
这听起来是再正确不过的解释。但事实真的如此吗?
来自麻省理工大学媒体实验室、斯隆商学院和加拿大里贾纳大学在内的研究者在3月17日的《自然》杂志发表了题为 Shifting attention to accuracy can reduce misinformation online 的文章。对这一传统认知提出了挑战。
人们分享内容的首要动机是?
研究人员以上千名美国网民为样本进行实验。
首先,他们在亚马逊机器人上招募了1015位受试者,向他们分别展示了36则来自社交媒体的真实新闻。为了保证平衡性,其中有一半的标题是虚假的,另一半的标题是准确的;一半偏向共和党,另一半偏向民主党。受试者被随机挑选,评价新闻的准确性,以及自己是否愿意分享这样的信息。
结果他们发现,不管是否倾向自己的党派,在被问及关于准确性的问题时,受试者都能很好的分辨标题真假。
但有趣的现象是,一旦人们处于分享状态时,这些标题是否符合受试者的政治立场,对他们是否分享消息的决定影响更大——远大于消息准确性的影响。
例如,面对与移民问题有关的明显的假新闻标题《500个移民篷车由于带着自杀夹克被捕》(Over 500 ‘Migrant Caravaners’ Arrested With Suicide Vests)时,研究者发现,虽然只有15.7%的共和党人认为这是准确的消息,但却有51.1%的共和党人表示他们会考虑分享这则消息。
简而言之,在分享按钮面前,即便人们知道消息可能存在虚假的可能,也更愿意分享与自己立场一致的消息,而非他们认为真实的消息。
所以,是不是说人们为了强化自己的立场、喜好,故意传播虚假消息?或者,是不是说相比于消息的真实准确性,人们更重视个人立场和喜好呢?
研究人员进行了第二轮调查。通过问卷,他们让受试者为消息的各种维度的因素的重要性评分,例如真实性、立场、喜好、令人惊讶的程度...
调查结果显示,此时,绝大部分受试者都认为,相比于立场、有趣、惊奇等因素,“消息的准确性”是才是更重要的。
看到这里,你可能也陷入了相同的困惑——两个调查结果互相矛盾吗?
为了弄清楚这个问题,研究者开始了第三轮实验:在接下来的测试中,受试者在进行相关测试之前,被要求先对没有政治倾向的消息的准确性进行判断。
例如,在转发每一条消息之前,其中一组受试者会被要求先对该消息的准确性进行评分,与另一组没有增加准确性评分的对照组相比,这一组被试者分享假标题的可能性要小得多。
也就是说,当所谓准确性启动效应开启之后,大家转发虚假消息的频率大大减小了——尤其是对那些与个人三观一致的虚假消息,被转发的几率大大降低。这样的干预手段对那些看起来最不靠谱的新闻标题效果最明显。
在中国的互联网世界中,养生、健康类在虚假信息中尤为突出,老年人、三四线城市居民,普遍被认为更容易被相关谣言攻陷。即便是对于生活在大城市、每天接触大量信息的年轻中产阶级来说,也常常会在涉及公共议题的互联网讨论中,受情绪驱使,成为假消息的传播者。
无论是消除数字鸿沟,还是促进互联网世界的理性讨论,上述研究给我们的启发是,我们首先需要了解是什么因素决定了人们的分享行为。
虚假信息的提供者在操纵人类情感方面非常出色,但请注意,我们依然不能简单的认为基于美国人的调查就一定符合中国国情。即便社交媒体似乎打破了地域限制,但地域间差异依然存在。
由此可见,与虚假信息作斗争需要一个全面的反应,这远远超出了计算机研究的范围,包括教育学、心理学、新闻学和社会学等诸多学科。也正因如此,此类研究应该被划入复杂性研究的范畴。
一是大范围地检测虚假信息,例如识别Deep Fake合成的视频,找出机器人账户,算法生成的虚假信息等;二是量化虚假信息的影响范围,包括长期的和次生伤害; 三是提供数据访问的“基础设施”,从而可以让更多的研究者,能够获得信息传播的数据; 四是探讨互联网背景下新的伦理规范,例如定义何为公共空间,隐私的范围多广; 五是找出合适的教育干预手段,提升大众对虚假信息的免疫力; 六是培养专业人士,让他们具有持续对抗虚假信息的技能和工具。
总之,信息的传播过程就像任何其他复杂系统一样,注定无法通过简单、单一的方式来进行,解决这个问题需要与系统进行互动,同时尊重对权利、伤害和正义的伦理关切。这需要专业人士,来平衡量化研究对海量数据的需求与保护用户隐私,避免伤害用户体验之间的权衡。
而要想真正了解不同文化背景下虚假信息传播的不同,需要构建多语言数据库,采用自然语音处理技术,来自动化地收集分析数据,而这也需要学术圈和产业界的通力合作。
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