一项关于假新闻影响的大型研究取得了令人吃惊的结果。-王其杉博客|程序员|科技新闻
Mandel Ngan/AFP/Getty图片社
任何理解假新闻传播和影响的希望看起来都遥不可及。经过数月的研究,对这一问题最详细、最全面的研究之一简单地得出结论:问题很大。
东北大学的研究员、一项具有里程碑意义的新研究的合著者大卫·拉泽说:“计算假新闻曝光量就像计算一个娱乐场所的人。”“事情的本质就是试图扭曲你对它重要性的认识。”
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这项发表在《科学》杂志上的研究将16442个Twitter账号与公众选民登记记录联系起来。这个由哈佛大学、布法罗州立大学和东北大学的研究人员组成的研究小组发现,错误信息的传播是集中的——他们的小组中有0.1%的人在虚假新闻来源的股份中占80%以上。他们还发现,小组中的大多数人仍然接触主流新闻媒体。
研究人员通过查看2016年8月至10月期间人们发来的推文,确定了每个人的新闻提要的大致构成。为了更好地了解这将产生的总体效果,来自某个账户的推特——比如一个受欢迎的右翼博客作者TomiLahren——被看到6次——将被计算为6次。最后,他们将人们分为五个亚组——最左、最左、最中间、最右和最右。他们还发现,5%的来源占这些风险敞口的50%以上。
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在这项研究中,虚假新闻是在出版商层面上定义的,“我们的研究是以系统层面的观点进行的,”东北大学的网络科学家Lisa Friedland说,她是这项研究的合著者。“虚假新闻被放大,有时是由编辑过程不充分的出版物造成的,因此观察这些出版物的范围是有用的。”事实核查员、记者和学者们创建了一个网站列表,这些网站发布的大部分都是虚假信息,研究人员称之为“黑色”。编辑过程有缺陷的网站被标为“红色”,如果研究人员不确定,网站被标为“橙色”。数据中至少出现了65条橙色、64条红色和171条黑色假新闻来源。
拉泽说:“要想知道这些假新闻网站的覆盖范围是很难的,而且还有一些操纵手段使它们看起来比实际更为普遍。”“先前的研究表明,Twitter上分享的大多数内容实际上都来自于僵尸,但如果事实证明,大多数僵尸都暴露在假新闻中,那么我们应该关心吗?“
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研究人员经常采用不同的方法来定义错误信息,这会导致文章产生矛盾的结果。在现实中,这些文章经常会阐明更大机器误传的各个方面。“一些人使用Facebook的数据,一些人使用Twitter,还有一些人使用调查——有些人关注具体文章的传播方式,”Friedland说。“尽管有大量的假新闻和自动的活动在那里传播,但据我们所知,还没有多少人从兔子洞里掉下来。”
这些研究人员还证实,那些更愿意分享假新闻的用户倾向于偏袒老年人、男性和更保守的人。他们的小组成员包括超级消费者和超级分享者——那些在Twitter上发布和分享率异常高的人——他们倾向于不代表普通用户。研究人员认为他们是“电子人”——账户部分自动化,但大部分由人类控制。他们把这些人放在一边,测量剩下的小组成员。
在上个月的2016年美国总统大选中,普通用户平均有204个潜在的假新闻来源。一个人饲料中假新闻来源的平均比例为1.18%,但他们确实发现左右之间有足够大的差异。弗里德兰说:“一般来说,人们通过了解信任谁来获得可靠的新闻报道。”“制作高质量的、经过事实检验的新闻并不容易,但是很容易建立一个网站,从其他地方复制一些新闻,然后“报道”一些虚构的新闻。”右边的11%和21%的极右的人共享假新闻内容,相比之下,只有不到5%的人共享假新闻内容。左边或中间。
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虽然该样本被认为具有代表性,但这一分析并不能解释有针对性的错误信息——例如,所谓的摇摆州选民的微观目标。剑桥大学心理学系研究错误信息传播的教授Sander van der Linden说:“这些估计并不意味着假新闻不会间接地影响人们或选举。”当像英国脱欧这样的重要选举以几个百分点决定时,即使是少数极为活跃的虚假新闻传播者也可能破坏民主进程。
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本研究计算人体暴露量的方法不同于以往的研究,因为它没有测量机器人对假新闻的暴露量。然而,这项研究一旦被分享了几次,就无法评估错误信息的传播方式——比如在右翼的Facebook集团,或者在论坛上——因为这项分析是在Twitter上进行的,而且结果不能概括到其他网络上。
这项研究测量了人们对tweet的潜在接触,但没有参与度(除了关注喜欢和转发之外),因此人们可能出于怨恨而跟踪主流新闻媒体,或者因为其他人都在关注,但没有参与到他们的内容中(twitter的新闻提要可能变幻莫测)。
弗里德兰说:“我们应该设法阻止洪水的源头——这些源头包括我们名单上的域名,特别是那些更受欢迎的域名。”本文建议对某些用户的过账设置限制,这也将减少第三方从账户大量过账的风险。拉泽说:“我们的分析表明,这将减少对假新闻的曝光。”
但是,随着美国准备进行另一次选举,欧盟选民将在5月份进行投票,假消息和假消息不太可能很快消失。
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