在刚刚过去的这个春节，新冠病毒肆虐全国！事关自身健康和安危，无数朋友不断地刷着手机，了解新型肺炎疫情的最新消息。除了主流媒体以外，我们的手机上还会充斥着无数自媒体、私聊和朋友圈信息。周围的亲朋好友纷纷互相叮嘱防疫注意事项，各大媒体推波助澜奉上最新消息和各种秘方：
除了可以遏制疾病传染的双黄连，还另有“钟南山院士推荐大蒜水”、“洗热水澡可以杀死病毒”等等说法，真假莫辨、不一而足。
而在海外，某些媒体以危言耸听的方式迫不及待地报道疫情。例如，美国商业内幕（Business Insider）网站称，卫生专家在三个月前就对冠状病毒蔓延发出警告，其模拟结果显示6500万人将因病致死。

相关报道新闻截图
在这个信息爆炸的时代，如何辨别海量消息真伪对所有人都构成重大挑战。
谣言为何满天飞
社交媒体兴起
与大家都从同样的少数几家媒体获取信息的传统媒体时代不同，社交媒体时代大大降低了发布内容的门槛，人人都可以成为内容生产者。同时，以广告为基础的商业模式，让发布高点击量的内容成为一门有利可图的生意。因此，大量怀着逐利动机的个人和组织进入内容生产领域。BuzzFeed分析，2016年美国大选期间，就有一批马其顿的青少年依靠在Facebook上炮制假新闻获利不少。这些将假新闻视为摇钱树的人，和那些希望通过编造与传播假新闻来支持某个政治候选人或政策提案的人一起，成为了主力的假新闻生产者，他们的主要平台就是社交媒体。
包括社交媒体在内的网络渠道正在成为美国获取信息的主要渠道
当然，社交媒体上并非只有这些信息“污染者”，也有大量生产真新闻的机构媒体。根据《科学》杂志刊登的政策分析文章，区别正规机构媒体和假新闻生产者的主要依据就是：前者有着组织化的流程和编辑守则，来确保内容的准确性和公信力；后者并不具有这样的守则，也并不愿意受这种规范的约束。例如，重要的信息必须有两个以上独立信源“交叉印证”。媒体界常说的“新闻专业主义”指的就是这些规范和原则。
早在2013年，一位意大利软件工程师就提出“狗屁不对称原理（Bullshit Asymmetry Principle）”，该原理表明：“
辟谣所耗费的成本远大于造谣。
”

《科学》杂志假新闻研究结果

在2018年3月9日出版的《科学》杂志上，麻省理工学院的三位研究者发表了一则迄今为止最大规模、最系统性的假新闻传播研究。经过分析过去12年间在推特上传播的12.6万则新闻，他们发现：假新闻传播得远比真新闻更快、更深、更广，而传播力度最强的假新闻类型则是政治新闻。这一结果也证实了“狗屁不对称原理”。
后真相时代
1992年，史蒂夫·特西奇（Steve Tesich）在美国《国家》杂志上的一篇文章里使用了“后真相”一词。特西奇认为随着水门事件、伊朗门事件和海湾战争等事件的幕后事实被揭露，说明统治者在竭力压制令他们蒙羞的真相，封锁坏消息，民众则竭力从中辨别出真相，并自觉或不自觉地“生活在一个后真相（post-truth）的世界里”。
2004年，美国学者拉尔夫·凯斯（Ralph Keyes）出版了《后真相时代：现代生活的虚假和欺骗》一书，将“后真相”的概念从政治拓展到大众的日常生活，并进行了道德层面的批判。凯斯认为，人们生活在“后真相”时代（post-truth era），同时也处于伦理的灰色地带。“在后真相时代，欺骗别人变成一种挑战、一种游戏和一种习惯”。
很多时候，事实的真相往往不是非黑即白。在目前这个“后真相”时代。很多不良媒体出于自身利益（吸取流量、攻击他人、推销产品...），似是而非地炮制报道内容，其手段是仅选取部分或全部有利于自己观点的事实，再捏造一部分情节，并采用“断章取义”、“合理想象”、“以偏概全”、“歪解数据”等手法，向视听者传达误导性的信息。当人们充斥这类内容之中，往往忽视对信息真实性的追求，而是沉浸在满足个人固有思维和情感的虚幻满足感中，被潜移默化地强化其偏见并陷入到迷茫之中。
一名微信公众号写手在接受《纽约客》杂志访谈时表示，他相信事物的真相从本质上是不可知的，热点新闻的意义在于人们自己对它们的不同解读。为了能够更好的阐述自己的理念，他用一个兼职做性工作者的研究生打比方。他问采访者：“如果有这样一个故事，你该如何定义它？标题我们可能会取：‘震惊!道德破产!精英学校的研究生去卖淫!’，但也可以是正面的，比如，‘励志！应召女郎考上了名校!’......正确性并不存在，因为真相总是相对的。
以往说谎的人会带着焦虑、内疚和耻辱的心情，可是如今人们有了各种篡改真相的理由，并以此对自己的不道德行为进行开脱，说谎已成为现代人的生活方式。
造假手段层出不穷
不下几十个网站可以让任何人都轻而易举地伪造社交媒体帖子，然后转发到Facebook或者嵌入至新闻报道。对于多媒体内容，则可以通过回收、贴错标签、分段或重新编辑等方式篡改现有图片、音频或视频。
不过，这比起一种新型技术难免相形见绌：通过人工智能技术仿造视频，让人们发表其根本没有说过的言论。华盛顿大学研究人员最近生成一段前总统奥巴马的视频，在视频中他警示观众们伪造视频的潜在危险。虽然这一视频本身也是假的，但非常有说服力。因为人工智能工具精确地模拟总统说话时的口型。
进入2019年，作为“deep learning”（深度学习）和“fake”（伪造）两个词的合成词，“deepfake（深度伪造）”变得异常流行起来。该术语代表的内容不仅包括视频和图像，还包括在人工智能的帮助下生成或修改的音频文件，其目的是欺骗受众，让他们认为这些虚假文件是真实的。
人工智能开发的”深度伪造“多媒体内容
与两年前相比，开发“深度伪造”视频的技术变得更好、更普遍、更容易使用。现在任何人都可以制作超现实的“深度伪造”事物，即使他并不懂得多少专业知识。你还可以在网上付费定制一个“深度伪造”视频。例如，在YouTube上，你很容易就能找到那些每次只需20美元就能提供服务的人。这种技术有可能被用于信息战、误导公众舆论、操纵股价或赢得选举支持。
美国媒体公信度逐年下降
谎言最终会被揭穿。不过，同一家媒体误报误传的次数越多、频次越高，公信力流失的也就越快。多家媒体连环传假，则降低了整个媒体行业的社会公信力。
信谣传谣似乎是人类天性
来自华盛顿大学，计划主修数据科学的19岁本科生康纳·阿德曼（Conner Ardman）说：“很多人看到什么就会分享，他们甚至不仔细看一眼。他们根本不知道（自己分享了什么）。“来自同一所大学的杰西卡·巴萨（Jessica Basa）的专业是计算机科学和信息学，她表示：“很难区分真假，因为如果消息来自朋友，你往往会相信他们。但是朋友分享一些有趣但并不真实的东西，他们并不是存心想骗你。”
人们分享假消息，并不完全是因为他们没有真实信息来源。皮尤研究中心一项调查发现，美国成年人中有14%转发明知是虚假的信息。研究人员表示，在很多情形下，这样做出于身份认同，例如对某些团体或想法表示赞同、感受身为某项运动的一份子、甚至就为了好玩。然后则是数量问题，研究人员通过复杂的数学模型证明，网上分享的大量信息，无论真假，造成一种此起彼伏的效应，很多漏网假消息过一段时间又会浮出水面。

约有四分之一的美国人承认传播假消息
接受《纽约客》杂志采访的微信公众号写手不加掩饰地声称：“正确性并不存在，因为它总是相对的。每当我们说什么是正确的价值观时，真正的意思是指那些和自己相同的价值观而已。”
这种论调虽然不堪入耳，但在某种程度上确实反映了现实状况。2016年，加州大学河滨分校和圣克拉拉大学研究人员向2,000多名27岁以下青少年和成年人展示一些或煽风点火、或真凭实据、或无中生有的论断，这些结论均与收入不均和税收政策等高度敏感话题。
各种争议性话题
研究发现，对于这些争议性话题，无论相关陈述正确与否，如果它们与受访者原有观点一致，通常都会被认为是准确的，这基本上起到了巩固偏见的作用，人们倾向于寻找并信任强化其世界观的信息。这一研究结果虽然发人深省，但并不出人意料。
如果争议性话题与受访者原有观点一致，更可能被认为是准确的
媒介素养
然而，研究人员随后对数据进一步挖掘，得出令人振奋的结果。他们分别考察两组不同的研究对象：其中一组具备高于均值的政治知识，但没有接受过任何媒体素养培训；另外一组则对政治毫不关心，但具备一定程度的媒体素养。作者写道，具备政治知识“并不足以提升对准确性的判别能力。”媒体素养能够培养辨别真伪的能力！。其他研究也预示类似的结果。
媒体素养有助于提升辨别真假的能力
什么是媒介素养？
媒介素质（Media Literacy），是指在各类处境中取用（access）、理解（understand）及制造（create）媒体信息的能力。是能意识到媒体是如何被使用和滥用的。
如今，媒介素养的内涵进一步丰富，经历了从最初了解认识媒介，到后来思考分析媒介，再到今天利用媒介参与社会生活，并创造传播信息的过程，形成了新媒介素养。新媒介素养是从媒介中受益，意识到屏幕背后内容制作的过程和利益，并能控制在线决策的能力。
“媒介素养教育”有别于培养媒体从业人员的媒体专业教育，教育对象的主体是全体公民。教育目标在于培养全民具备有思辨与制作资讯的能力，可以以批判性的角度去解读所有的媒体信息。
媒介素养的维度
“如何在大数据时代辨别真假”
2016年美国大选受到操纵
我们正在进入一个新的假新闻时代，新闻视频和音频都经过了数字处理，这将进一步削弱和破坏公众对新闻业的信任。传统媒介素养采用的工具，例如核对来源、依赖知名媒体等，已经很难应对假新闻层出不穷的手段了。甚至连美国大选都无法摆脱假消息、机器人转发以及标题党新闻的负面影响。
华盛顿大学“抵制狗屁”课程
抵制狗屁课程官网
由于对误导性科学报道、虚构新闻以及利益集团/企业扭曲数据的方式深为担忧，两位来自华盛顿大学的教授决定挺身而出。卡尔·伯格斯特龙（Carl T. Bergstrom）教授是一位进化生物学家伯格斯特罗姆，他联合其同事，数据科学教授杰文·韦斯特（Jevin West）推出一门跨学科课程“大数据时代如何抵制狗屁（bullshit）”。不消一分钟，这门课的报名人数就达到限额，不得不把数百名学生拒之门外。
伯格斯特龙教授指出：“美国人每天平均在Facebook上花费一个钟头时间。他们在上面干什么？最多的时候无非就是互相传播狗屁扯淡信息。”开学伊始，教授展示了几个网上广为流传的图片，让学生对其真实性进行投票。韦斯特教授展示了一张配有文字说明的厕所照片，告诉学生：“大家上厕所时得多加小心！可能没人告诉你，不过每年有30,000名美国人如厕时受到伤害。”
教室里学生们哄堂大笑。约有65%的学生投票认为上述说法纯属胡扯。韦斯特教授揭晓答案：“这不是胡扯，确实有这么多人在上厕所时受伤。”
“上厕所确实存在危险”对于我们所处的时代提出一个相当深刻的问题：如果在网上听起来荒谬的说法是真实的，那么互联网使用者如何得知貌似合理的事情真假与否？“抵制狗屁”课程通过培养媒介素养来解决这个问题。
课程大纲
虽然名称听上去相当粗俗，但这门课程设置还是非常专业和严肃。课程网站的教学大纲页面公布了全部的课程内容和阅读材料，摘要如下：
在引言部分，课程使用的教科书是普林斯顿大学教授哈里·法兰克福（Harry Frankfurt）的《On Bullshit》（南方朔将其翻译成了中文，在台湾出版的时候用的书名是《放屁！名利双手的捷径》，在大陆出版的时候则采用较为保守的译名《论扯淡》）。
课程开始部分介绍一些常见的分辨狗屁的方法；以及孕育狗屁的生态系统，比如社交媒体如何促进其传播，还有就是貌似高端的TED演讲有时候兜售的也是狗屁。
接着，课程从统计学和逻辑学的角度出发，具体分析了一些狗屁的类型，包括混淆相关性和因果关系、中位数和平均数、“检察官谬误”（一种非形式谬误，系取一不甚相关、或有关但未正确考虑条件几率的数据，认定被告“无辜的几率”很小）等。课程还单独辟出一周介绍了数据可视化中常见的误导。
随后课程开始转向大数据，重点介绍在大数据及其相关算法的光鲜外表之下，“输入的是垃圾，输出的也是垃圾”的现象，以及对机器学习的滥用和参数误导等。其后几周深入科学研究领域，介绍了“发表偏倚（Publication bias，指负面研究结果往往被掩盖的现象）”、“掠夺性出版（Predatory publishing，为了学术灌水或以此牟利而组织发表大量低品质的学术会议和期刊）”等概念，以及学科之内、学科之间互相批评的伦理。
在此之后的课程则关于假新闻，内容包括假新闻的经济驱动、回音室效应（指在一个相对封闭的环境中，一些意见相近的声音不断重复，并以夸张或其他扭曲形式重复，令处于相对封闭环境中的大多数人认为这些扭曲的故事就是事实的全部）、如何进行事实核查等等；以及如何针对不同的受众，采用不同的策略对狗屁进行驳斥。
解决之道
在短短一篇文章中概括一个学期课程内容似乎是一个不可完成的任务。不过两位教授确实提出一些原则性建议。
1、追本溯源
顺着报道寻找消息来源永远都是一个值得尝试的好办法。在传媒业无比发达的今天，独家新闻越来越少，这也给了我们可以向多方求证的机会。而强大的互联网搜索引擎，也使多方求证成为可能。
教授们推荐了一些技术性或技巧性的策略。例如学习如何查找内容源头网站的域名注册记录（尽管这些记录也可以伪造）。作为经验之谈，任何注册在东欧的英语新闻网站（绝大多数假新闻的发源地）发布的很可能就是假消息。另一个很好的工具是图片搜索，如果希望追踪一张照片的来源，只需将其置于搜索引擎图片栏中（大概率）即可找到内容的出处和原始文件，并查看否有所篡改。另外，廉价的图片（或其他多媒体）设计和糟糕的遣词造句往往也是假新闻明确的预警信号。
2019年10月18日，约翰霍普金斯健康保障中心（Johns Hopins Center for Health Security）在美国纽约主办了一场同样名为“新型冠状病毒”的传染病流行桌面预演，目的在于通过模拟未来可能爆发的世界性疫情，勘察在疫情防护中可能遇到的各类危机，从而制定应对方式。然而，世事无常，传染病在六周后的武汉成为实战，由于惊人的相似性，若干境外媒体称该模拟实为‘预言’，阴谋论随之接踵而至。
然而，我们只要考察多个来源既能发现包括“商业内幕”网站、“每日邮报（Daily Mail）"等媒所发表的耸人听闻消息其实是以讹传讹的谣言。以下是主办方发布的澄清声明。
主办方约翰霍普金斯健康保障中心发布的澄清声明
2、信息核查工具
网上有一些比较实用的核实新闻真伪的小工具。为了提高公众辨别真假新闻的能力，国内外均有一些权威机构专门推出了线上消息核查板块。例如，Factcheck.org是宾夕法尼亚大学发起的一个公共服务项目，将疫情“预演”混淆为“预测”的假新闻在该网站上同样可以得到澄清。
factcheck.org辟谣截图
中国最大的互联网企业也推出类似的产品，例如我们可以通过腾讯新闻“较真”栏目最新推出的“新型冠状病毒肺炎实时辟谣”平台第一时间筛查流言的真假。
腾讯较真称双黄连口服液遏制病毒“存疑”
无论中外，
第三方信息核查工具无法解决所有问题
。对于类似“双黄连究竟能否遏制病毒”这样的问题，我们需要运用批判性思维结合常识获取答案。

3、常识+批判性思维
确实有些建议看上去并不新奇甚至显而易见，但确实有用。“抵制胡扯”的两位教授告诫学生，当他们对一则报道、研究或数据举棋不定时，应该带着批判性的思维去阅读，多思考以下三个为什么，很多谎言就会不攻自破。
这是谁告诉我的？ 
他们怎么知道的？ 
做这件事对他们有什么好处？
对于本文开始提到的“双黄连”遏制新冠病毒的说法，尽管消息来自权威媒体，但也遭到很多质疑。宾夕法尼亚大学医学院副教授张洪涛撰文指出：“目前没有任何正式的临床使用报告，证明双黄连有治疗2019新型冠状病毒的效果。”
当事方之一上海药物所承认有效性研究基于体外，尚待临床研究证实。
新民晚报报道截图
新华社国是直通车相对采访记录
通过对上述信息的分析比对，读者应该可以得出自己的结论。
4、大数据和区块链
对于”深度伪造“的视频内容目前尚无很好的识别方法。不过来自斯坦福大学一位人工智能研究员汤姆·范·德·韦格（Tom Van de Weghe）表示，最有希望恢复人们对视频的信任的方法可能是区块链技术。区块链是一种在互联网上记录数据的全新方式。它能够在分散的分布式分类账中为数据和交易提供不可变的、防篡改的记录。

在斯坦福大学设计学院，这位研究员与一些学生共同设计了一个原型，通过提供真实性证明，人们可以追踪数字图像的来源。其目标是提供一个高度安全和可信的历史追踪和跟踪工具。每个视频片段都与指向其原始或母视频的智能合约相关联。如果无法跟踪到，则无法信任数字内容。
结语
我们周围的环境充斥着各种不同的媒介，我们可以与他们互动，他们同时争夺着我们的注意力。作为媒体用户，我们很大程度上受到情感，而非事实的驱动。人与人之间的感同身受驱使着许多人在未确认媒体内容真实性的情况下进行转发传播，试图将自己的立场和情感传达给更多的人。
面对着严重的疫情，我们的朋友圈中充斥着大量情绪类的文章。回想一下，这段时间阅读各个媒体平台的新闻信息时，你是否时常会感到愤怒、恐惧、难受、焦虑、感动等等强烈的情绪？你是否会在阅读完某则消息后立刻按下“转发”，“在看”，“点赞”的按钮？
我们被媒体操纵的方式非常隐蔽和微妙，以至于自己意识不到事情正在发生。随着社交媒体占据我们大量时间，每当我们一旦有空就迫不及待地打开微信浏览朋友圈，或者给朋友留言时，我们很难感觉自己（包括朋友们的）思想、观点、行为和世界观正在受到影响。
传媒在当今社会发挥着越来越重要的作用。即使一个人不搜索信息，大众传媒也渗透到每个人的日常生活中，影响着他们的世界观和决策。媒介素养作为一种可以在各种形式的媒介中进行访问、评价、创造与分享的能力，可以意识到媒体是如何被使用和滥用的。换句话说，媒介素养是从媒介中受益，意识到屏幕背后的过程和利益，并能控制在线决策的能力。
为了获得这个21世纪的人类必备的技能，我们需要从小接受良好的媒介素养教育。有媒介素养的公民应当设想自己是社会变革的一份子。下一代有媒介素养的公民不仅可以敏锐地探索更广泛的媒体世界，而且能够通过批判、设计和创建媒体，投身于社会变革从而使世界变得更加美好。
参考资料：
https://www.pewresearch.org/fact-tank/2018/12/10/social-media-outpaces-print-newspapers-in-the-u-s-as-a-news-source/
https://science.sciencemag.org/content/359/6380/1146
https://www.newyorker.com/culture/culture-desk/the-post-truth-publication-where-chinese-students-in-america-get-their-news
https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.3102/0002831216679817
http://www.centerforhealthsecurity.org/newsroom/center-news/2020-01-24-Statement-of-Clarification-Event201.html
https://callingbullshit.org/syllabus.html
https://www.ixinwenjie.com/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=13&id=1030
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作者：海哥，本文经授权发表，版权归属作者所有。
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