张昕之 傅晓艺 | 专业事实核查机构在社交媒体中的“点击诱饵”及其传播效果研究

原文刊载于《全球传媒学刊》2022年第3期“计算传播”专栏。

作

者

张昕之：香港浸会大学新闻系助理教授。

傅晓艺：香港浸会大学新闻系讲师。

概

要

【摘  要】本研究考察了事实核查机构使用“点击诱饵元素”的现状，并对其传播效果进行评估。本研究通过人工标注样本以训练机器学习模型的方法，分析了12家美国专业事实核查机构过去两年间在其推特账号上发布的24670条用于推广核查报告的推文。研究发现，五分之一的推文包含点击诱饵元素。对于有影响的事实核查机构而言，当其在核查时政和公共卫生议题时，点击诱饵元素对推文的传播效果有负面影响。本研究讨论了该结果对理论、方法和网络内容管理实践层面的启示。

【关键词】点击诱饵；事实核查；社交媒体推广；用户参与；启发式系统模型；语言特征

一、引言

（一）问题的提出

社交媒体已成为公共传播者（如新闻工作者、政府部门、专业组织）传播作品、吸引用户以及与用户沟通的重要渠道。社交媒体丰富了传播内容并可以在短时间内把内容推广给大量用户，但与此同时，虚假新闻、耸人听闻的内容以及其他捏造和恶意操纵的内容也开始在社交媒体上盛行（Weiss，2017）。

有鉴于此，近年来，事实核查机构应运而生，其主要目标之一是针对谣言或有误导性的信息发布事实核查报告。这些机构定期发布事实核查报告（也称辟谣或澄清消息），旨在减少错误信息的影响（Weiss，2017；Walter & Murphy，2018；Walter et al.，2020）。

在一则事实核查报告完成后，这些机构需要对报告进行推广。他们往往会在多个渠道（如官方网站或若干其运营的社交媒体渠道）上推广事实核查内容，以此获得更大的影响力。在这个社交媒体盛行的时代，与记者、公共部门和专业组织一样，事实核查人员在通过社交媒体发布内容时也面临两难选择。一方面，事实核查机构作为专业机构，风格应以严肃、全面、理性为主。但是过于严肃的内容在互联网上难以引发用户关注，不利于自身扩大影响力。为了适应新媒体环境，大多数新闻机构通过建立社交媒体部门或委任社交媒体编辑的方式，在社交媒体上推广新闻报道，增加信息共享，也为公众讨论提供场所（Loosen，2019；Lischka，2021；Neilson & Gibson，2021）。另一方面，为了追求用户的关注，事实核查机构在社交媒体上难免会发布耸人听闻的内容，严重时会导致自身专业精神被侵蚀。更有批评观点认为社交媒体并不总是有利于传播者，当大型科技公司处于数字信息基础设施的中心位置时（Van Dijck et al.，2018），社交媒体上的内容传播可能会受到平台利益的干扰。

在这种情况下，点击诱饵元素（clickbait element，也称诱饵式标题、俗称“标题党”）在近年来开始成为学者关注的对象（Coddington，2019；Munger，2020；Lischka & Garz，2021）。为了探讨社交媒体在公共传播领域，尤其是重大公共事件中扮演的传播角色，本研究选取事实核查机构这一以严肃内容为主的发布者，从保持严肃与专业性、引发关注、最大化传播效果的对立观点辩论中展开讨论。

（二）研究方案

事实核查机构在驳斥谣言和误导性内容方面发挥了重要作用。本研究探讨了事实核查机构在社交媒体上传播其事实核查报告的现状，尝试回答以下几个问题：在事实核查的社交媒体平台上的信息推广语境下，点击诱饵元素的使用状况如何？不同类型的事实核查机构和不同话题的核查报告出现的点击诱饵元素有何不同？点击诱饵元素对一则核查报告在社交媒体上的传播效果有怎样的影响？

本研究选取国际事实核查网络（International Fact-check Network，IFCN）上列出的美国12个事实核查组织，探讨不同类型的内容如何使用点击诱饵以及点击诱饵如何提高传播效果。本研究以社交媒体上的用户参与度来评估传播效果，两个具体的指标为收藏（点赞）数和转发数，以期推进数字时代社会心理学视角的相关理论发展，尤其是消息内容特征在事实核查报告的传播效果中的影响，同时促进对社交媒体平台上的内容管理提供实践层面的探讨。

二、文献回顾

（一）点击诱饵元素与社交媒体上的公共传播

大多数新闻机构和专业传播机构都在使用社交媒体发布作品。社交媒体可以增强用户体验，用户的想法可以在这个数字公共领域“重新解释、重新组合，并被传播者回收以再次利用”（Park & Kaye，2019，p.2）。不少传播机构会委任社交媒体编辑（social media editors）来对已有内容进行二次创作和推广，比如针对现有内容创建一个适合在社交媒体上发布的版本，再如让其开设并运营社交媒体账号（Loosen，2019；Lischka，2021；Neilson & Gibson，2021）。

为了衡量社交媒体的传播效果，目前多数研究采用用户参与度（user engagement），尤其是转发和收藏（也称为“点赞”或者“书签”）的数量作为一则帖子传播效果的评价指标（Rehman et al.，2013；Engelmann et al.，2019；Zhao & Zhan，2019；Zhang & Zhu，2021）。这两者也被视为社交媒体语境下用户和传播者的互动，促进了用户对传播内容的关注（Meier et al.，2014）。用户的转发是原内容的二次传播和扩散，收藏则表达关注（虽不一定表示认同）。转发和收藏的数量本身也是一种社会线索（social cue），一则已被大量转发和收藏的帖子暗示了其已经获得了广泛的认可，可能会引发更多用户转发和收藏（Knobloch-Westerwick et al.，2005）。

在这种语境下，传播者使用了多种方法来提高用户参与度。比如，新闻记者会在社交媒体上通过打造个人形象进行品牌（branding）建设。Lough等（2018）发现记者会有意识地设计他们在社交媒体上的个人头像和背景图像，如眼睛是否直视镜头，是否着职业装，是否微笑，是否在照片中出现供职机构的徽章，是否使用自拍姿势等。Zhang等发现新闻记者会在社交媒体上主动提及其他用户来增加帖子的转发量，还会设计社交媒体上的个人简介以拉近和用户的距离，比如擅长的报道领域、所供职机构的信息，乃至个人家庭生活和爱好（Zhang & Zhu，2021）。

以上这些提升传播效果的策略是从传播者的角度而言的，过往研究表明，传播者的形象不总是对传播效果有利，相反，社交媒体帖文的语言风格是用户的重要关注对象。Lischka等定义点击诱饵元素为：“旨在最大化点击次数的标题。点击诱饵会夸大或隐瞒一些信息以引起读者的注意和好奇心，从而使读者点击标题并打开链接阅读故事。”（Lischka & Garz，2021，p.7）

在计算传播时代，点击诱饵成为新闻学和计算机学者共同关注的课题。新闻传播的学者多从点击诱饵使用的动机和职业道德角度来谈点击诱饵对新闻业的影响。Lischka & Garz（2021）认为传播者使用点击诱饵通常是为了广告收入等商业利益。计算机学者则较多地尝试改进算法，从互联网上的海量文本中识别点击诱饵元素，他们对点击诱饵元素的定义是“主要目的是吸引注意力并鼓励访问者点击特定网页链接的内容”（Chen et al.，2015）。多项算法如解析代词、前向引用、后向引用和动作词被提出用以识别点击诱饵新闻。Agrawa（2016）提出了一个通过卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）检测点击诱饵的模型，并提出了一个可编译的点击诱饵语料库，其实验结果较过往同类研究有大幅提升。随着变形器模型（Transformer）的发展，一些关于点击诱饵检测的研究也利用了迁移学习模型（Liu et al.，2019；Rajapaksha et al.，2021）。

尽管点击诱饵的使用动机并不完全是恶意的，不少学者对点击诱饵元素的使用仍提出异议。作为专业的沟通者，事实核查人员需要保持客观、全面和严肃的态度。例如，大多数事实核查人员属于新闻机构，他们也应遵守专业记者的行为准则。新闻的客观性规范要求记者以朴素的风格写作，并且“语气冷静，而不是情绪化”（Schudson，2001，p.149）。对于其他专业的事实核查人员，Walter等在荟萃分析（meta-analysis）中发现，诉诸连贯性是揭穿误导性信息的最有效方法，这是一种通过参考错误信息的内部矛盾来纠正错误信息的方法并提供另一种因果关系（Walter & Murphy，2018）。点击诱饵元素，如耸人听闻的内容、强烈的情感表达以及故意隐瞒一些事实，不符合规范。基于以上争议，本文首先提出：

研究问题一：事实核查人员在多大程度上使用社交媒体中的点击诱饵元素来宣传事实核查报告？

（二）点击诱饵元素的传播效果

点击诱饵元素会起作用吗？虽然直接关注点击诱饵元素传播效果的文章尚不多见，但学者对社交媒体上的语言风格进行了类似的研究，可供本研究参考。

理论层面，本研究应用启发式系统模型（heuristic-systematic model，HSM）来解释信息的沟通方式和用户的行为结果。无论是从危机公关的角度，还是从新闻与公共健康的角度，诸多针对社交媒体传播效果的研究均使用此模型作为分析框架（Rehman et al.，2013；Engelmann et al.，2019；Zhao & Zhan，2019；Zhang & Zhu，2021）。HSM模型假定用户有两种不同的信息处理策略：一为启发式，指用户基于不太复杂的规则进行判断，是基于感觉的一种信息处理策略；另一策略为系统式，指用户基于逻辑和系统推理的决策（Chaiken，1980；Chen & Chaiken，1999）。

研究发现，带有情绪的传播元素可能会触发启发式的信息处理策略（Finucane et al.，2000），而带有理性的传播元素则会触发系统式的信息策略，因为这些信息涉及更多的推理和更深入的信息。从社交媒体的传播效果的角度，Zhang等考察了美国多位专责公共卫生议题的记者发布的社交媒体帖文发现，对于记者来说，这两种类型的内容都会带来更多的点赞和转发（Zhang & Zhu，2021）。Zhang等（2014）应用HSM模型分析了从中国大陆流行的微博网站随机抽取的10000个帖子，建立帖文自我披露和信息覆盖率的关联，发现帖文的内容特征与其受欢迎程度有关，这表明与启发式策略相比，系统式处理主导用户的信息处理。

我们认为，点击诱饵元素以激发用户情绪和好奇心为目标，以情绪化内容为主要语言风格，更可能触发受众的启发式处理，进而引发用户的参与。我们假设：

假设：相较于没有采用点击诱饵元素的帖文，采用点击诱饵元素的事实核查帖文会有更高的转发数和收藏数。

（三）话题属性和事实核查机构特性的传播效果

除却语言风格，点击诱饵元素的议题也会影响传播效果。本研究还考察其他两个影响信息传播的因素。一是具有争议性的政治话题。如大选、国际冲突以及重大公共危机，都会引发关注。在西方国家，政治类新闻可能包含政客之间的冲突，这类新闻多描述对立政治阵营之间的不妥协，甚至彼此的口头和人身攻击，而这类话题具备新闻价值中的“冲突”元素，难免会引发关注（Bartholomé et al.，2018）。二是公共健康话题。如生命健康，较其他议题可能更加受人关注。也有研究发现，专职报道健康话题的记者比报道其他领域的记者更积极地使用社交媒体来吸引用户（Holcomb et al.，2011；Molyneux & Holton，2015）。本文提出：

研究问题二：不同话题的事实核查帖文是否会有不同的转发数和收藏数？

在社交媒体上，一个账户（传播者）拥有的粉丝数、关注数和发帖量也会影响其帖文的传播效果。按照优先连接（preferential attachment）理论，在网络空间中存在已久的节点会吸引更多的关注（比如占据头部流量的大V），他们的帖子也会引发更多转发和收藏（Barabsi & Albert，1999），从而产生马太效应（“富者越富，穷者越穷”）。据此，本文提出：

研究问题三：事实核查机构已有的粉丝数、关注数和发帖总量对其帖文的转发数和收藏数有何影响？

本文区分了两类不同的事实核查机构。有的事实核查机构隶属于新闻媒体，以事实核查专栏或事实核查服务的形式出现；有的则由大专院校、商业机构，乃至民间团体设立。尽管两者都以厘清事实、发布核查报告为己任，但两类机构在资源来源、运作流程和信息发布策略上均有所不同。

Humprecht（2020）将事实核查机构分为“新闻编辑室模式”与“独立模式”。前者隶属于成熟的媒体组织，而后者则由非营利组织、非政府组织或学术机构运营。在制作事实核查信息时，新闻编辑事实核查人员应该遵守新闻价值观，但可能会受到媒体组织的组织规则、商业逻辑和党派偏见的影响。而后者，独立的事实核查人员受这些因素的影响较小，但他们资金有限，需要更多的用户参与以积累名气，有时他们需要通过众筹或依赖外部资金运作，因此，社交媒体上的用户参与对他们来说更加重要。这两种类型的事实核查机构在语言特征上有何不同值得更多研究。我们提出：

研究问题四：隶属于新闻机构的事实核查机构和独立事实核查机构在使用点击诱饵元素方面有什么区别？

最后，本文的关注点是点击诱饵元素及其传播效果，作为探索性的分析，本文尝试寻找点击诱饵元素的效果是否会随着上述的其他因素的变化而变化，提出：

研究问题五：点击诱饵元素的传播效果会在何种程度上受制于以下因素：1)  讨论的话题；2）账号本身的粉丝数、关注数和发帖总量；3）事实核查机构的属性。

三、研究方法

（一）数据收集

国际事实核查网络是一个国际事实核查组织，事实核查机构可以申请加入该组织，经审核后，可成为该组织的成员。本研究关注来自美国的12家事实核查机构，均系国际事实核查网络的成员。这些机构都在运营推特（Twitter）账号，并已经通过推特实名认证。我们使用推特平台向公众开放的应用编程接口（API）进行数据收集。应用编程接口每次只能收集一个账号最近的3200条推文，因此研究团队每月定期对这些推文进行收集。从本研究数据收集开始之日起（2021年4月），团队一共采集了6次数据，从这些事实核查机构上收集了24670条公开推文。

（二）测量变量

1.  帖文的传播效果

传播效果以推文的转发和收藏的数量来衡量。这些指标是通过Twitter API获得的。因为这些数据范围大且左偏（left-skew，指该变量取值分布的均值（mean）在众数（mode）的左边），两个指标都取了对数值，使得分布较为接近正态分布，方便计算。

2.  点击诱饵元素

我们使用有监督机器学习技术来预测推文中是否包含点击诱饵元素。有监督机器学习技术指的是基于训练样本的机器学习方法，以区别没有训练样本的、以探索性分析为主的无监督机器学习技术。在新闻传播的相关研究中，机器学习已被相关研究用于新闻文本框架分析的文本分类（Opperhuizen et al.，2019）和点击诱饵检测（Lischka & Garz，2021）。本研究采用研究团队自己标注的数据。两名编码员独立评估点击诱饵是否存在（如果存在，则其编码为“1”；否则为“0”）。如果帖文中出现以下特征之一，它将被评为包含点击诱饵元素。

(1)   前向引用（Blom & Hansen，2015），即在一段文字中暗示后文会提及的内容，但故意不提供解释，含糊不清，或避免直接提及内容的关键特征。Kuiken等（2017）指出，这类标题往往包含“这个”“什么”等代词，以引起读者的好奇心，比如“你知道xxx吗？读这个！”；

(2)   使用问句。比如，“这个消息是真的吗？”“疫苗会导致死亡吗？”；

(3)   列表。比如，“一夜暴富的10种方法”“这十个应用程序会帮你省钱”；

(4）耸人听闻的表达，使用情绪化的语言或感叹的语气。比如，“太难过了！至今令人难以置信的悲剧！”“我的天啊！这样的谣言竟然开始传播了！”；

(5）向读者发出行为建议，诱导读者点击全文或阅读新闻。比如，“在分享新闻之前请三思！”“花几分钟阅读我们的报告”“你需要知道这些”。

具体的机器学习训练过程在后文数据分析中详细汇报。

3.  话题

我们采用无监督学习的文本挖掘方法——主题模型（topic modeling）方法，将每一则帖文的话题分为若干类。具体步骤见数据分析部分。

4.  账号特性

我们根据API记录了每一个事实核查机构的粉丝数、关注以及发帖总量。同上，这些数据都取了对数值。

5.  事实核查机构的类型

根据Humprecht（2020）的划分，我们将研究对象划分为隶属于新闻机构的事实核查机构和独立事实核查机构。我们注意到，还有一类事实核查机构是由企业或商业机构运营的。在本文的语境下，新闻机构更有可能受到党派的影响，为考察新闻媒体与非新闻媒体的区别，在后续分析中，我们暂时将所有非新闻机构运营的事实核查机构并为一类。

（三）数据分析

数据分析包含如下步骤。

1.  帖文核实与筛选

首先判断帖文是否是事实核查信息。通过观察数据，我们发现部分帖文包含内容摘要、转发新闻和团队介绍。其次，使用人工标注的训练样本（trainingdata）训练监督的机器学习算法，对推文相关性进行判断。这是对社交媒体数据进行预处理的通常步骤（Zhang et al.，2019）。具体流程是：从数据中随机选取100条帖文，请两位编码员（均为以英文为工作语言或母语的研究生助理）判断一则帖子是否是事实核查信息。编码员间信度令人满意（Krippendorff's Alpha=0.88）。然后，两名编码员对2000条推文的随机样本进行编码，编码结果作为训练机器学习算法的训练样本和测试样本。这一过程应用四种机器学习算法：逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、随机森林和双向编码器（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，BERT）（Devlin et al.，2019），对人工编码的数据分别进行相关性分类模型训练，并以此判断帖文是否为核查信息。表1报告了相关性模型的准确率。我们选取了表现最佳者，即BERT方法应用到对全部帖文的判断。BERT是一种基于转换器的机器学习技术，由谷歌（Google）开发，用于自然语言处理（natural language processing，NLP）预训练。BERT已广泛应用于NLP中的各种任务（Karthikeyan et al.，2020；Müller et al.，2020）。我们的模型是通过在Tensor Flow Hub的大量文本语料库上微调预训练的BERT模型而构建的。在收集到的24670条推文中，21248条推文被预测为核查信息并被保留，3422条推文被判断为无关推文并被移出数据集。由于部分机构的帖子发布于很早的时间（早至2014年），为了使得分析范围更加集中，本次分析仅限发布于2019年9月28日到2021年9月30日的帖文。最终进入下文分析的帖文来自9家机构，共计17149条。

2.  判断帖文是否包含点击诱饵元素

我们使用有监督的机器学习方法来判断帖文是否包含点击诱饵元素。在上述训练过程中，两位编码员在确认一则帖文是事实核查的推文之后，根据点击诱饵的判断方法，判断这则事实核查推文是否包含点击诱饵元素，进而再次比较四种算法在测试样本上的表现，如表2所示。

在四种模型中，BERT在测试数据上的准确率达78.7%，表现最佳，我们决定使用BERT模型对推文进行点击诱饵元素预测。

3.  对帖文内容主题进行分类

因为帖文内容并非本文的主要议题，我们未建立内容分类编码规则，而是使用社科研究广泛运用的针对文本分类的非监督机器学习方法，即主题模型。调用R语言的主题模型（topicmodels）库中的LDA算法①。LDA算法中，研究者可以自行设定主题的数量。我们尝试设定3~8个主题，根据结果，依据两条准则反复阅读比较结果的表面效度：①同一主题下的关键词的相似度应最大；②不同主题之间的关键词应该尽可能有所区分。最终，我们将所有帖文分为5个主题，并根据每个主题下权重最大的关键词将其逐一命名：特定主题的一般事实核查（主题一，关键词包括factcheck，one，will，can，ay，use，look，get，time）；与共和党有关的事实核查（主题二，关键词包括Trump，president，claim，false，year，ballot）；与民主党有关的事实核查（主题三，关键词包括Biden，new，state，said，vote，American，today，Joe，law）；关于新冠肺炎疫情的事实核查（主题四，关键词包括covid，vaccine，claim，people，post，social，media，coronavirus，report）；关于新冠肺炎疫情和传播媒介事实核查（主题五，关键词包括fact，check，coronavirusfact，datoscoronavirus，show，video，photo）。

4.  评估点击诱饵元素对帖文的传播效果

我们使用混合线性模型来评估推文特征和机构属性对推文传播效果的两个指标（转发数和收藏数）的影响。

四、研究结果

（一）事实核查机构使用点击诱饵元素的现状

为了回答研究问题一，表3报告了不同机构的点击诱饵元素发布数量。

在分析的所有帖文中，3691条（21.52%）包含至少一种点击诱饵元素。不同的事实核查机构在社交媒体推送帖文中使用点击诱饵的比例有显著差异（卡方=2506.7，自由度=8，p<0.001）。比如，Media Wise（非盈利机构Poynter研究所的教育计划）中被判定为点击诱饵元素的帖文有694条，占样本的57.6%；The Dispatch（《快递》）中的点击诱饵元素帖文也有919条（47.8%），而Lead Stories（《头条故事》）只有192条（不到10%），USAToday（《今日美国》）和fact check dotorg（宾夕法尼亚大学的事实查核机构）也分别有239条（10.3%）和244条（10.9%）。

（二）点击诱饵元素和其他因素的传播效果

为了验证假设，同时回答研究问题二~五，我们使用lme4库（LinearMixed-EffectsModelsusingEigenandS4），是一个R语言环境下估计线性混合效应模型的库（Bates，2010）以随机截距固定斜率模型来建立预测变量和两个因变量（转发和收藏的数量）的关系。其中模型一和模型二以帖文的收藏数量为因变量，模型三和模型四以转发数量为因变量。模型一和模型三仅包含主效应，模型二和模型四则包含了点击诱饵元素和其他变量的交互项。表4报告了混合模型分析的结果。

表4显示，主效应方面（模型一和模型三），如果仅观察点击诱饵元素，在其他条件不变的情况下，包含点击诱饵的帖文比不包含点击诱饵的帖文拥有更高的收藏数和转发数。假设成立。

回答研究问题二和三：在话题方面，共和党相关议题（话题二）的帖文比其他话题的帖文获得较少的收藏数和转发数，但是民主党相关议题（话题三）的帖文获得了更多的收藏和转发。因此，一个账号的粉丝数对其帖文的收藏数和转发数有正面影响。

回答研究问题四：事实核查机构的类型对传播效果没有显著差别。

回答研究问题五：如果考察交互效应（模型二和模型四），结果较为微妙。考察统计显著的交互项，对于非新闻机构下设的事实核查机构（如隶属于高校或非盈利机构）而言，使用点击诱饵会损害传播效果（无论是对收藏数还是对转发数的影响，均为负面）。从机构的社交属性来看，尽管点击诱饵和粉丝数都会增强传播效果，但是粉丝数较多的机构使用点击诱饵元素会对传播效果产生负面影响（无论是对收藏数还是对转发数的影响，均为负面）。

此外，点击诱饵元素对传播效果的影响也随着话题的变化而有所不同。民主党相关议题的帖文和讨论新冠肺炎疫情的帖文使用点击诱饵元素会降低转发和收藏数

五、讨论及结语

本研究从专业传播机构在社交媒体上推广作品的策略出发，以传播心理学和新闻学的理论为分析框架，收集了国际事实核查网络上来自美国的12家专业事实核查机构2019—2021年在其官方推特账号上发布的推广核查报告的推文，使用计算方法，描述了点击诱饵元素的使用现状，通过分层线性模型，讨论了点击诱饵元素和其他因素对帖文传播的影响。以下就理论、方法和内容管理实践层面进行详细讨论。

第一，如果仅仅考察点击诱饵元素本身的影响，这确实会增强传播效果。社交媒体上的“富者越富”现象对事实核查机构也一样适用。这和之前多个研究的结论相似（Suh et al.，2010；Cao et al.，2021；Zhang & Zhu，2021）。

第二，我们认为评估点击诱饵元素的有效性需要考虑机构属性和话题语境。点击诱饵元素在特定情景下对传播效果有负面影响。这些情境包括以下两种。第一，对于占据头部流量、拥有众多粉丝的大V而言，使用点击诱饵元素反而会削弱传播效果。一种可能的解释是，拥有众多粉丝的传播机构无疑在公共空间中占有主导地位的，点击诱饵这类耸人听闻或者语焉不详仅为吸引眼球的方式与其“权威形象”不符，由此降低了用户的参与意愿。出于类似的原因，我们也发现，非新闻机构的（如高校运营）的事实核查机构使用点击诱饵会降低受众转发、收藏的意愿。另一种可能是，对于重要公共议题，点击诱饵元素也会影响传播效果。这在一定程度上确认了HSM模型中的假设，比如用户已经对传播者有一定的认知，并且对于重大公共议题，用户更容易采用系统处理的策略，这时“标题党”不再有效，也不会引发用户转发的意愿。这个结论和Zhang等（2014）在微博上一个观察相似，也推进了Zhang等对美国主流媒体记者的观察（Zhang & Zhu，2021）。

第三，在实践层面，我们认为职业传播者在社交媒体上应该保持理性的语言风格，对于事实核查机构而言尤甚。职业传播者在讨论时政和公共卫生话题时，更应该传播理性的信息，而非为了吸引流量火上浇油、蹭热点。事实上，国际上早有相当的文献严肃反思职业传播者使用社交媒体的利弊，即他们是否应该以吸引关注和博取流量为圭臬（Lewis & Molyneux，2018）。社交媒体的流行很可能只是给少数“明星传播者”带来并不公平的优势（Usher et al.，2018），长此以往，占据公众注意力的不是因为这些账号的内容品质，而是由于其社交媒体运营策略得当，但并非所有传播者都善于运营社交媒体（Nelson，2021）。同时，转发和收藏是基于特定平台的指标，传播者如果一味追求基于平台的传播效果，很可能会加剧特定平台对信息的垄断（Van Dijck et al.，2018）。

最后，本研究在研究方法上有两点启示。第一，理论先行。本研究尝试从专业传播机构在社交媒体上推广作品的两难情形出发，着手研究社交媒体的传播动机。本研究以传播心理学和新闻学理论为分析框架，计算方法方有用武之地。第二，尝试结合社交媒体大数据和计算方法来服务数字新闻学中的理论和前沿议题。本研究中对点击诱饵的概念化定义和操作化定义清晰，经过人工标注训练的机器学习算法处理大量的文本，比传统的内容分析效率更高。同时，本研究所训练的算法可以为后续研究建立更为完善和大规模的针对海量数据的点击诱饵判别程序提供基础。

六、研究不足及对后续研究的建议

本研究有若干不足，但期望为后续研究提供教训和可行的方向。第一，本文所观测到的关系均为截面式（cross-sectional）的，未能建立因果关系。建立因果关系需要控制实验或因果推断的方法，超出了本研究的范围和条件。第二，本文对传播效果的测量较为粗浅。我们充分肯定，而且应该继续充分利用来自人们社交媒体数字踪迹（digitaltraces）的优势：客观准确，可以长期收集，是非介入式测量（non-reactivity），但是传播的长期效果和多层级效果无法通过单一指标衡量。第三，本研究无法完全预测平台算法对用户的影响，比如，是否粉丝数众多的用户、已经获得较多点赞、评论、转发的帖子更可能出现在用户的时间轴上，从而使用户参与互动呢？第四，研究对象相对片面。社交媒体不但影响了信息的发布方式，甚至也开始成为信息采集和事实核查本身的渠道（Zhang & Li，2020）。其他消息级别的因素，例如使用交流元素（比如#标签、@提及）对于传播效果的测量，都有可能造成用户的参与。最后，对于内容管理的实践，本文虽提出一些建议，但研究对象是美国的事实核查机构，结论受制于美国当地的政治、商业、文化、以及媒体机构的运行逻辑。未来的研究或可考虑跨国比较，从而对他国的实践和教训批判地吸收，去粗取精。

注 释

①关于此库的算法和运用细则，请参见Grün & Hornik（2011）。

本研究系香港研究资助局（The Hong Kong Research Grants Council）“优配研究金”（General Research Fund）（项目批准号：12602420）和香港浸会大学“传播媒体文化研究资助计划”（Communication-Media-Culture Studies Funding Scheme）的阶段性成果。

感谢朱蕊、平晓欣、常媛媛在数据收集和处理上的帮助。本文初稿在第72届国际传播协会（The International Communication Association）2022年会上以视频方式宣读。感谢大会匿名评审的意见。

本文参考文献从略，完整版请参看刊物原文

本文引文格式：张昕之、傅晓艺：《专业事实核查机构在社交媒体中的“点击诱饵”及其传播效果研究》，全球传媒学刊，2022年第3期，76-94页。

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