清研智库:错误的信息如何在社交媒体上传播——以Twitter为例

社交媒体将持续存在。它存在于我们的生活,我们的电话、新闻和政治中,是公众传播和解释重要事件的方式。例如,乔治·弗洛伊德(George Floyd)的悲惨谋杀案在全世界范围内都是可见的,因为手机视频已经渗透到社交媒体中。信息共享和接收的迅速扩散在短时间内已发生根本变化,这阻碍了我们理解其重要性的能力。例如,2017年10月1日在拉斯维加斯发生的枪击案(这是美国死亡人数最多的一次大规模枪击案),第一枪约10分钟后,当枪击仍在进行时,第一次公开的信息来自一条twitter。

作为一种新的社会科学研究工具,社交媒体具有许多优势:进行大量的实时观察,并具有在关键事件发生前后跟踪公众情绪和情感的能力,从而隔离事件引起的变化,以及评估它们在广泛的地点和讨论主题中的变化。社交媒体数据被用来评估恐怖事件和犯罪的社会成本。当然也有缺点。识别与信息相关的社会经济和人口特征更加困难,尽管可以粗略地识别位置,但它们通常不精确,精确的位置很少观察到。还有一些人会散布虚假信息,我们将在这里详细讨论这个问题。

我们检查了数百万条Twitter上关于大规模枪击事件的帖子,这些事件导致了大规模的国际在线跟帖。一条推文包含150多个数据变量,包括发布该推文的时间、推文文本、操纵Twitter、位置等。主题标签和表情符号也可以从推文的“全文”中提取。对于表情符号,我们主要关注“黄脸”表情符号,这些表情符号可以分为不同的情感类别:幸福、惊讶、悲伤、厌恶、恐惧,愤怒和中性(图1)。这些类别是基于保罗·埃克曼(Paul Ekman)和华莱士·费森(Wallace V.Fesen)提出的心理学理论,该理论将面部表情与所表达的六种主要情绪相关联。可以将其他表情符号分类为与特定主题相关捆绑,例如与医疗相关推文关联的面罩或注射器。

清研智库:错误的信息如何在社交媒体上传播——以Twitter为例

图1.大规模射击的回应–排名前10个表情符号

提取和分析主题标签的进度也是揭示用户体验的有效方法。但是,我们自己对数据的使用也使我们越来越意识到数据可能被滥用,及其带来的不同程度的风险。由于数据结构和数量的分析技术性很强,因此在处理或格式化数据时很容易出错,因此可能会无意中操纵信息。机器人的存在也是一个挑战,因为它们在网络上的占有率很高,可用于传播可能包含虚假声明的内容。许多公众人物的追随者是机器人,例如,总统中有61%发现特朗普的追随者是机器人、垃圾邮件、宣传或非活跃帐户。

根据皮尤研究中心的数据,截至2019年,72%的美国人拥有至少一个社交媒体帐户,约三分之二的美国人至少偶尔从社交媒体平台获取新闻;自从COVID-19大流行以来,社交媒体的使用量才激增。

虽然“假新闻”一词经常被当作是对通常与某人的信仰相矛盾的信息指控,但错误信息和虚假信息是更严重的问题。这些术语可以用“信息污染”来广义地概括。2016年总统大选凸显了信息污染的严重程度,因为虚假的报道产生的参与度超过了事实上可靠的新闻。信息污染可分为以下几类:误导、造谣、恶意信息。有些错误信息是良性的,而有些则不是。这三类主要在伤害意图和不准确程度方面有所不同,但是可以传播的信息范围和施加伤害的可能性同样严重。由于用户在创建可以覆盖数百万人的内容时具有隐藏或伪造其身份的能力,因此加剧了这些潜在的危害。

清研智库:错误的信息如何在社交媒体上传播——以Twitter为例

2.通常发生的不同形式的信息污染

可能的错误信息与传播和解释消息的行为体的巨大可能导致信息污染的循环永无止境。一旦发布了错误的消息,它很容易传播并被新闻报道和出版物所发现,然后在社交媒体帖子中被引用。错误信息包含的内容会利用对另一个群体的优越感、愤怒或恐惧感,因此传播的可能性最大。

从与10月1日枪击案有关的推文的案例研究中可以看出,流行的说法包括伊斯兰国对枪击事件负责,枪手是反政府组织的一部分,枪手是伊斯兰信徒。被确认的虚假声明记录的数量通常远高于试图更正的数量,并且新生成的事实检查推文的减少速度也比那些永久存在虚假声明的Twitter要快得多。大多数带有虚假信息的推文都是由居住在美国或与美国有密切联系的人制作的。

我们可以通过一些方法,公共监管以及个人用户的意识增强和教育可以帮助减轻风险。问题在于,为纠正错误和虚假信息而采取的措施通常会导致信息透明度下降和媒体范围受限,而反之亦然。当然应该鼓励透明度。同样重要的是,用户已经可以使用事实检查和用户检查工具(例如Botometer或Hoaxy),可以利用该工具查看用户或内容是否是被制造的。

同时,政府和社交媒体公司需要建立更大的合作。社交媒体越来越成为我们生活的一部分,是信息处理乃至进行及时研究的一种手段。尽管它具有巨大的潜力,但它也伴随着风险,错误信息是该风险的最重要方面。尤其是考虑到社交媒体在我们的政治言论中扮演的角色越来越重要,用户越来越需要对风险进行自我教育,并且在可能的情况下尝试通过公共监管来减轻风险。

 

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