社交网站上假新闻到底有多少？《科学》杂志发文阐述相关研究

　　原标题：社交网站上假新闻到底有多少？《科学》杂志发文阐述相关研究 编者按：习惯于浏览各大社交网站获取

　　编者按：习惯于浏览各大社交网站获取新闻信息，习惯于“一言不合”就转发，可是你在乎过新闻信息的吗？你知道这些新闻中的虚假信息占多少吗？虚假信息满天飞背后的原因又是什么呢？会给社会带来怎样的影响？本文编译自theatlantic上原标题为The Grim Conclusions of the Largest-Ever Study of Fake News的文章。

　　三个世纪前，这样说很夸张。但《科学》杂志上发表的一项首次针对这种现象的研究报告申明这种对社交的描述是事实。

　　这项大规模的新研究分析了Twitter中每篇被质疑的新闻故事 - 大约12.6万个故事，在过去10年中被300万用户转发。研究结果发现事实根本无法与恶作剧和相抗衡。研究发现，根据任何一种常用的度量标准，虚假新闻一直支配着Twitter上的：虚假新闻和能够吸引更多的人，更深入地渗透到社交网络中，并且地比准确的信息更快。

　　“从我们的研究中可以看出，虚假信息战胜了真实信息，”来自麻省理工学院的数据科学家Soroush Vosoughi说，他从2013年开始研究虚假新闻，并领导了这项研究。 “这不仅仅是因为机器，可能与人性有关。“

　　这项研究已经引起社会科学家的。 《科学》杂志上发表的一篇文章中，16位学家和法律学者写道“在21世纪，我们必须重新设计我们的信息生态系统”。他们呼吁开展跨学科研究，“以减少虚假新闻的，解决虚假新闻的潜在病症。”

　　新研究表明，这并不容易。虽然Vosoughi和他的同事只研究Twitter，但研究使用的是公司提供给MIT的独家数据，他们的工作对Facebook，YouTube和所有主要社交网络都有影响。任何经常夸大吸引人或挑衅性内容的平台都有可能放大虚假新闻。

　　虽然这项研究是用统计学的临床语言撰写的，但它为这些平台上的信息的准确性提供了有系统的。作者发现，虚假的故事比真实的故事更容易。虚假故事的速度平均比线倍。在各个领域，虚假新闻（包括商业，和战争，科技和娱乐）的表现都超过了事实。

　　Twitter用户似乎更喜欢分享虚假信息。即使研究人员控制了发布的账户，例如该账户是否拥有更多的关注者或所发布的消息是否被是虚假的，这些账户发布的信息就算不准确，仍然有70％的可能会被转发。

　　这个问题不能责怪机器。研究发现，从2006年到2016年，Twitter的机器人放大了真实的故事，也放大了虚假的故事。作者写道，虚假新闻之所以发展如此之快，“因为人的因素，而不是机器。”

　　学家和社交研究人员对这项研究表示了赞许，称其对于社交网络上虚假新闻问题给出了最全面和最严格的研究，尽管有些人对调查结果存在争议，并质疑研究中对于新闻的定义。

　　“这是项研究非常有趣和令人印象深刻，说明了不真实的信息如何得比真实的信息更快，影响更广，并且其中的例子非常恰当，前后信息一致，极具力。”Rasmus Kleis Nielsen教授在一封电子邮件中写道。

　　“我认为这常重要的研究，”达特茅斯学院教授布伦丹·尼汉告诉我。 “我们需要更多类似的优秀研究。”

　　“简而言之，我认为没有理由怀疑这项研究的结果，”荷兰莱顿大学学教授利贝卡·特罗布尔在一封电子邮件中说。

　　过去，研究人员已经研究了在网上虚假信息的问题。他们经常关注奇异事件的，比如2012年发现希格斯玻色子之前的猜测或者2010年海地地震之后的传闻。

　　这篇新论文的研究范围更广，涉及了整个Twitter上的虚假新闻：从2006年9月到2016年12月，twitter上的每一条有争议的新闻。但为此，Vosoughi及其同事必须回答一个更加初级的问题：是什么？我们如何知道？

　　“虚假新闻已经成为白热化的文化话题，但触发这个话题的是五年前在发生的事件，”麻省理工学院科学家Deb Roy说，新研究的作者之一。

　　2013年4月15日，两枚在马拉松赛道附近爆炸，造成三人死亡，数百人受伤。该爆炸瞬间引起人们的关注，有关爆炸事件的理论占据了Twitter和其他社交平台。 4月19日，州州州长要求数百万人留在家中，因为警方进行了大规模的行动。

　　罗伊告诉我“我和我的妻子和孩子在贝尔蒙特的房子里呆了两天，Soroush被困在剑桥。”当自己被困在房子里，Twitter成为他们通往外部世界的唯一通道。他说：“我们听到了很多不真实的事情，并且很多我们听到的事情最终变成真的了。”

　　很快结束了。但是当这两个人在校园里团聚时，他们一致认为对于Vosoughi来说- 一个博士生专注于社交似乎很愚蠢，甚至还研究他们刚刚经历过的事情。

　　他创建了一个真理机器：一种算法，可以对大量的推文进行排序，并从中提取出最准确的事实。这个机器关注推文的三个属性：作者的属性（他们是否通过验证？），推文的语言种类（是否复杂？）以及推文如何通过网络。

　　“Soroush开发的模型能够很好地预测信息的准确性。”Roy说，他在2015年获得博士学位。

　　之后，这两个人和麻省理工学院管理学教授思南·阿拉尔一起研究整个Twitter上的虚假信息如何。他们不仅开始探讨“什么是”的问题，而且还有更加不可分离的：计算机如何知道是什么？的问题。

　　他们成为了网上事实的最终仲裁者：第三方事实核查网站。通过监测和分析六个不同的事实核查网站（包括Snopes，Politict和，他们列出了2006年至2016年间在Twitter上的数以万计的在线传闻。然后，他们使用Gnip社交网络专有的搜索引擎在Twitter上搜索这些传言。

　　最终，他们发现了大约12.6万条推文，这些推文加在一起被转发超过450万次。有些推文链接了其他网站发布的“虚假”故事。一些人自己，无论是在推文中还是在附带的图片中都可以看出。 （该团队使用了一个特殊的程序，可以搜索静态推特图片中的单词。）也有一些推文里的信息或链接是真实的。

　　他说，Vosoughi在本周从麻省理工学院讲话时给了我一个例子：推特可以通过很多方式实现10,000次转发，他说。如果名人拥有几百万关注者，当他们发送Tweet A时，就可能有10,000人在他们发布的时候看到A，并决定转发这条推文。 此时，推文A被广泛转发，创造了一个大而浅的模式。

　　与此同时，没有很多关注者的账户发送推文B给他们的20个关注者，如果其中一个人看到它，并转发它，然后他们的关注者之一看到它并转发它，这样会一直持续下去，最后成千上万的人都会看到Tweet B并转发它。

　　推文A和B都具有相同大小规模的观众，但是Tweet B地更加有“深度”用Vosoughi的术语来讲。它将转发链接在一起，以一种从有过的方式虚假信息。 “这种方式可以使转发次数达到1,000次，并且整个运作模式也非常不同，”他说。

　　这是事实：根据这两个指标，虚假新闻占主导地位。它始终会吸引更多的观众，而且它比真实新闻更深入社交网络。作者发现，准确的新闻无法实现10多次转发。虚假新闻可以实现一次19次转发量，并且转发速度也是准确新闻的10倍。

　　即使经过人类审核而不是机器人，这些结果也非常有效。与主要调查不同的是，一组本科生同时对随机选择的约13,000个英语推文进行了实际检查。根据研究，他们发现虚假信息以与主要数据集“几乎相同”的方式战胜了真实信息。

　　首先，虚假新闻似乎比真实新闻更“新奇”。研究小组发现，虚假新闻通常与用户转发前60天内账户上出现的所有推文明显不同。

　　其次，虚假消息比一般的推文更能读者情感。研究人员创建了一个单词数据库，Twitter用户用这些单词回复126,000个有争议的推文。然后使用最先进的情感分析工具对其进行分析。他们发现，虚假推文倾向于使用让读者感到惊喜或厌恶的词语，而准确的推文则倾向于使用让读者感到悲伤的词汇。

　　在使用两种不同的机器人检测算法对300万Twitter用户的样本检测后，他们发现自动机器人的确在虚假新闻， 但他们转发虚假信息和准确信息的速度相同。

　　乔治大学学家Dave Karpf在一封电子邮件中说， “（1）整个10年的数据集，机器人不喜欢错误信息。（2）在最近的一些案例中，僵尸网络已被策略性地部署来虚假信息“。

　　他说，“我的猜测是，这篇文章将告诉我们”科学证明，机器人并不重要！“，但本文确实表明，如果我们关注Twitter的整个生命周期，机器人最近已经升级，因为一些人已经投入资源，部署机器人。这篇论文并没有驳斥这个假设。“

　　一些科学家也对该研究中“新闻”的定义提出质疑。转向事实核查网站，该研究模糊了各种虚假信息的定义：的谎言，城市传说，恶作剧，恶搞，谎言和“虚假新闻”。“网站不仅仅单独看虚假新闻，也关注看起来像新闻内容的文章或视频，这是一个新闻过程，但实际上是人为编创造出来的。

　　因此，这项研究可能会低估“无争议的新闻”：广为人知的准确新闻。该研究也忽略了内容和新闻。大学教授尼尔森在一封电子邮件中表示，“我们所有的受众研究都表明，绝大多数用户认为新闻和内容截然不同。” “说包括在内的不真实内容在Twitter上的速度比真实的报道要快，与说虚假新闻和真实新闻的速度不同从概念上来讲是不一样的。”

　　学家特罗布尔在一封电子邮件中表示：“那些能够激发强烈感情的内容在Twitter上地更快，更深入，更广泛。这一发现与许多不同领域的研究结果一致，包括心理学和学研究，也相对直观。“

　　达特默斯教授Nyhan说，“网络上的虚假信息往往真的很新颖，经常是消极的”。 “这些信息通常具有两个特征，非常吸引我们的注意力，因此我们希望与其他人分享这些信息 - 我们专注于新的，特别是负面的消息。”

　　“当你不受现实时，创建两者都非常容易。所以人们可以利用人类心理学和网络达到自己的目的”，他补充说。

　　他称赞Twitter将其数据提供给研究人员的行为，并呼吁Facebook等其他主要平台也这样做。 “在研究方面，平台是基础。我们有很多东西需要学习，但是如果没有平台伙伴关系和协作，我们就会感到束手束脚，“他说。

　　“这些公司在人民行使方面有很大的影响力。这意味着这些平台必须面对大量的审查，增加透明度。“他说。 “我们可以整天学习Twitter，但只有大约12％的美国人在使用它。这对记者和学者来说很重要，但Twitter并不是大多数人获得新闻的渠道。“

　　Twitter在一份声明中表示，希望能与外部专家扩大合作。该公司的CEO杰克·多尔西仔在一系列推文中说，公司希望“提高对话的健康度，度和文明度，公司也应该公开承担更多责任。”

　　但学教授Tromble表示，这一发现也可能适用于Facebook。 “今年早些时候，Facebook宣布将重组新闻Feed以支持”有意义的互动“。

　　她补充说，“很明显，他们会根据评论数量和帖子的回复意见来衡量有意义的互动。但是，正如本研究所表明的那样，只有进一步创建充满虚假信息和其他内容的帖子，才能引发强烈的情绪反应“。

　　研究人员之一的阿拉尔说，“先把我保守科学家的身份放在一边，对于这如何适用于其他社交网络的说法，我不太舒服。我们在这里只研究了Twitter，但我的直觉是，这些调查结果普遍适用于社交平台。Facebook的数据也适用于这个研究。“

　　然而这些并不是研究中最令人沮丧的发现。当他们开始研究时，麻省理工学院的团队预计，分享最多假消息的用户基本上是旁观者。他们认为自己会找到一群于使用Twitter包含或耸人听闻的消息的群体，这些人也有自己的的粉丝和者。

　　事实上，团队发现情况正好相反。分享准确信息的用户拥有更多的关注者，而不是虚假新闻分享者。这些用户使用Twitter的时间也更长，也更有可能通过验证。总之，最值得信赖的用户有很多优点，会被Twitter授予最佳用户。

　　换句话说，有一个起点，但不确定最终能否赢得比赛。作者写道：“尽管这些差异存在[账户之间]，但虚假信息比的更快不是因为这些差异。”

　　这个发现会让每个希望从社交上获得准确信息的用户感到失望。它表明，不管人们多么巧妙地使用Twitter，无论他们多么精心地书写反馈或追踪可靠的消息来源，他们仍然会在瞬间被虚假信息。

　　至少对我来说是如此。我自2007年开始成为Twitter用户，从新闻行业起步。在平台上，每个用户都可以是读者，作家和出版商，因此虚假信息大获全胜，新奇的消息非常诱人，恶意的挑逗也难以超越。

　　干预措施目前尚不清楚，如果有的话，希望可以扭转这种趋势。 “我们不知道什么是有效的措施，哪些不是，”阿拉尔告诉我。几乎没有表明当人们发现事实审核站点了自己的一个想法之后，他们会改变自己的意见。例如，在社交网络或搜索引擎上标记虚假新闻也没有多大作用。

　　总之，社交似乎在的情况下系统地夸大了虚假信息。目前没有人 - 无论是专家，家还是科技公司 - 知道如何扭转这一趋势。