MIT研究:假新聞比真相傳播快

by:徽徽
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「假新聞比真相傳播快」似乎已經是個不爭的事實,不過你知道有多快嗎?

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假新聞已經成了現代社會的大問題,這個詞也登上了 2017年柯林斯詞典(Collins Dictionary)的年度代表詞

Photo: Nick Karvounis

不管怎麼看  假新聞都傳得快

周四(8),三名美國麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology, MIT)的研究人員在《科學》雜誌上發表了他們的新研究,用大數據證明了假新聞比真相傳播地還快、還深。MIT社交機器實驗室負責人,同時也是新研究的共同作者羅伊(Deb Roy)說:「不管你怎麼看,假新聞(在傳播速度上)都勝出。」

傳得更快、更深、更廣

研究人員花了兩年的時間,分析了 2006-2016年由大約 300萬名Twitter用戶發出的 12萬6,000則爭議新聞,最後發現真相無論如何都敵不過假新聞和謠言,假新聞和謠言可以觸及更多人、深入滲透社交網絡,而且比真相傳播地還要快得多。

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這次的研究雖然聚焦在Twitter,不過得出的結果暗示了整個社群網絡都有假新聞猖獗的可能。

路透社

規模差異大  假新聞快六倍

研究人員阿拉爾(Sinan Aral)說:「對於研究結果我感到非常驚訝,並不是因為假新聞比真新聞傳播地快這一點,而是在於差異的規模。」

阿拉爾接著說,在Twitter上真新聞要觸及 1,500人,得花上比假新聞多六倍的時間。此外,假新聞平均觸及的人數比真新聞多了 35%。在推文分享方面,假新聞則比真新聞多了 70%的可能被分享轉推。

對假新聞感到不安

研究社群媒體對社會影響超過十年的阿拉爾說:「我感到很不安,我們社會所有的潛在後果都被虛假給消耗,想想我們對恐怖主義、國家災難的回應,還有(假新聞)對我們國家經濟的影響。我認為在這些領域真的非常可能(因為假新聞)產生負面結果。」

結果可以類推到FB

至於研究人員如何判斷Twitter上的新聞孰真孰假,他們靠的是六家事實查核組織的調查。此外,雖然這次的研究只有包含Twitter,不過研究人員認為諸如Facebook等社群媒體得出的結果可能都差不多。

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談到假新聞和謠言,就不得不提到 2016年的美國總統大選。據傳,川普的勝選和俄國在背後散布假新聞和謠言攻擊民主黨候選人希拉蕊柯林頓(Hillary Clinton)有關。

路透社

政治類假新聞最突出

回到假新聞,在商業、恐怖主義和戰爭、科學和科技、娛樂等類別上,假新聞都比真新聞傳播地快,而其中又以政治類的假新聞表現最突出。

其中,研究人員之一的瓦沙吉(Soroush Vosoughi)提到,有三則政治類假新聞最受矚目,第一則是有關於一名伊拉克戰爭退役軍人獲得ESPN勇氣獎亞軍,冠軍則是前奧運選手、變性人凱特琳詹納(Caitlyn Jenner)。第二則假新聞是有關一名穆斯林保全人員在 2015年巴黎恐攻中成為大家的英雄。最後一則跟動畫《辛普森家庭》2000年預測川普(Donald Trump)會當選美國總統有關。

違反人們對世界的期待

瓦沙吉說:「假新聞更令人驚訝的原因之一,在於它違反了人們對世界的預期。假如有人捏造了一則有違常人預期的謠言,你更有可能散播它。」

不要怪罪機器人  

再來,研究人員發現不能把散播假新聞這頂帽子扣在機器人經營的殭屍帳號上。過去,有人認為Twitter上猖獗的假新聞是來自於機器人,但研究人員提到假新聞之所以比真新聞擴散地廣和深,其實都是來自真人Twitter用戶的推波助瀾,而且這些真人並不是Twitter上的意見領袖,他們的追蹤人數也不多。

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在食品包裝上我們都可以找到標示營養成分的標籤,或許打擊假新聞可以透過分類標籤的方式,找出值得信任的新聞源。

Photo: Penn State

透過「行為干預」  幫新聞來源貼標籤

有了這份研究結果,研究人員阿拉爾提到,要打擊假新聞或許得透過「行為干預」,也就是用像幫食品貼營養成分標籤的方式,把新聞來源分類好,這麼做才有可能「減少假新聞在網路上傳播」。

阿拉爾補充到,利用演算法移除假新聞,藉此去除發布假新聞的經濟誘因也是個辦法,而這個辦法Facebook正在做。

打擊假新聞的第一步

研究人員表示,無論用什麼方法打擊假新聞,最重要的是這個問題一定要解決,「了解假新聞如何傳播是遏制它們的第一步,我們希望我們的研究可以啟發更多大型研究,了解假新聞擴散的因果和可能的解決之道」。


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參考資料:
01 Fake news '70 percent more likely to be shared'
02 Fake news spreads much faster on Twitter than true news, study finds
03 The Grim Conclusions of the Largest-Ever Study of Fake News