查看原文
其他

疫情及大选下假新闻满天飞,背后的心理和社会成因是什么?

原编者按:

因疫情流行和大选临近,各种假新闻盛行。但是仅仅是发辟谣文章是不够的,因为辟谣的速度永远也赶不上造谣的速度。这篇文章分析了假新闻产生的原因,和受众的心理因素,从另一个角度认识假新闻,以及学会如何应对假新闻。

The following article is from 正义补丁 Author 莫莱斯

Fake News是哪里来的?


2020年,关于疫情的假新闻足以威胁到一个人的生命,关于大选的假新闻更是频频扰乱政坛,疫情和大选的“双重催化”下,信息的质量在中英文社区都令人忧心,中文社区更是重灾区。


“Fake News”这个词在上次大选的2016年,使用频率比平时增加了三倍多,当时在Facebook上,有利于特朗普的假新闻互动次数达到830多万次,而很多这样的假新闻并没有仅停留在社交媒体上。


2016年12月4日,一名男子手持一支攻击步枪走进首都华盛顿特区的一家名为“彗星乒乓”(Comet Ping Pong)的披萨店,声称要“自行调查”这个餐馆是否就是传说中的地下儿童性交易产业链的总部。这个地下性交易组织据指控是由总统候选人希拉里克林顿和她的前任竞选主任John Podesta运营的。


网络传闻这家披萨店的地下室里有儿童性交易,该披萨店甚至都没有地下室。该男子是因为受了右翼博客和社交媒体(例如4chan)上关于地下儿童性交易的广泛报道的鼓动,来做“自行调查”。他对餐厅的天花板开了数枪,所幸无人受伤。


这只不过是诸多对该披萨店的威胁案例中的一起,皆起因于经过Facebook,reddit和twitter等社交媒体网站广泛传播的相关新闻报道。这类爆款文章如病毒式传播,但是,这不过是个骗局。哥伦比亚特区城市警察局官方认定,这是一条“虚构的阴谋论”。



(Vox的辟谣文章,原文链接:https://bit.ly/3nJQktL)


社交媒体出现前的传统媒体时代,新闻内容多产生自新闻从业人员,此行业从业人员多是受过训练的专业人士。正规新闻媒体一般要采用可以交叉引用的信息源来确认一件事的真实情况,如果只是孤证则一般不会采用。比如微信上传来一段洪水冲走车子的视频片段,并配上某某地出现洪水灾害等信息。专业媒体如果要引用这样的视频,必须联系某地的官方机构,确认是否有灾害发生,并核实该段视频的拍摄者、拍摄时间与拍摄地点等信息,如果有所疑问则会放弃使用。因此,如果仅仅是单一消息源,正规媒体使用则会比较谨慎。


而自媒体时代,网络上信息产生的门槛有所降低。跟传统纸媒相比,自媒体时代产生了更多的用户产生内容(User Genarate Content),因为人员构成更加多元,所以质量也参差不齐。传统媒体交叉引用的原则,自媒体人士不一定会采用,或者大多不会采用。


最近播出的奈飞纪录片《The Social Dilemma》(社交软件的两难),也对社交媒体上面推送新闻的商业模式做了深入探讨。社交媒体最大的资源就是用户数(user base),社交媒体通过分析用户行为,来掌握用户的个人爱好,再根据用户个人喜好投放用户喜欢看的内容。


如果用户喜欢看某方面的内容,脸书或者今日头条以后就会不停地继续推荐类似的内容。比如一个用户表示过反对接种疫苗,并相信“9.11事件”是美国政府自导自演,脸书的算法就会认为此用户容易相信阴谋论。脸书的推荐算法就会推荐给这些用户类似pizzagate这样的关联内容。即便这些人以前从来都没有看过pizzagate的相关信息。


Mit的研究表明,推特上传播的假新闻比真新闻传播快六倍。因为虚假信息比真实信息更赚钱,所以社交网络公司就更倾向于向用户推送虚假信息。




因为社交媒体倾向于推送类似倾向的内容给持同样政治立场的人,这同时也强化了持此立场的人对事情的看法和倾向。持此立场的人反复收到并观看此倾向的内容,而且以假新闻居多,且听不到不同的声音。被社交网站假新闻洗脑所导致的结果就是,各自所持的立场越来越极化越极端。



该纪录片还引用了哈佛教授Shoshana Zuboff在《监控资本主义时代》一书中的观点,企业监视用户行为,从用户的行为数据中牟利。如果用户使用企业的产品没有付钱,那用户本身就是产品。互联网在给用户带来便利的同时,个人也在被追踪,被解析,被用来做数据挖掘,人工智能已经在掌控社会。Shoshana Zuboff 认为这种企业的行为削弱了民主制度,削弱了自由。他们这种行为应该受到法律监管。



监控资本主义的另一方面涉及它对政治运动的影响。数据挖掘者检索的个人数据可以使各种公司(最著名的是剑桥分析)提高政治广告的针对性,这是之前论述的监控资本主义运营商业目的之外的另一种目标。这样,政党就有可能制作出更有针对性的政治广告,以最大程度地影响选民。


2018年曾曝出过新闻,英国公司剑桥分析(Cambridge Analytica)利用脸书用户数据API的漏洞,故意给持某种政治立场的人投送和喂食相同立场的假新闻,导致这些人相信他们看到的东西都是真的,从而影响了2016年美国总统大选。


而现在就算不被第三方软件公司利用,脸书自己的算法也是同样给用户喂食喜欢看的相似内容,导致立场强化。从长远来看,这是不利于社会和谐,无助于对已持有不同立场的各方面,达到谅解和包容的。


Fake News 也分类,总有一款骗到你


“假新闻”这个词其实并不是一个新概念。当代的媒体话语把假新闻定义为,“虚构的论述,看起来像真实新闻报道,并且病毒式传播的帖子。”一项最近的研究【1】把假新闻定义为:“故意的,或者是可证实的虚假报道,目的就是为了误导读者”。在假新闻这个词背后,隐藏着有两个动机,逐利性的和意识形态性的。


也就是说,一方面,假新闻令人发指的内容导致其指数式传播——因为其本身就是为了让人愤怒。这种指数传播的特性就给了内容制造者把点击变现的可能。


另一方面,假新闻的制造者,给喜欢看这类新闻的人,通过抹黑别人的观点来推销他们特定的政治理念。现在,“假新闻”一词成了特定政治氛围下的一个网络流行词汇。而且假新闻如今的含义跟当初的定义已经有所不同。以前的研究文章用不同的术语来定义截然不同的内容类型,比如新闻模仿(news parody),政治反讽(political satire),以及新闻宣传(news propaganda)。


然而当前除了用于描述在社交媒体上传播的虚假故事以外,假新闻一词也被用来抹黑一些新闻机构做的批评性报道,从而使假新闻的定义和讨论更加混乱。

Tandoc等人写的一篇报告《定义“假新闻”》【2】中,对假新闻这一概念做了六种可操作化的定义,就是讽刺新闻(news satire)、恶搞新闻(news parody)、捏造(fabrication)、操控(manipulation)、营销(advertising),以及宣传(propaganda)。


Tambini等人的研究【3】也从六个方面定义了假新闻的实现形式:外国通过假新闻干涉国内选举,商业利益驱动的假新闻,讽刺与恶搞,粗制滥造的新闻(bad journalism),意识形态相左的新闻(比如川普口中的主流媒体新闻),挑战正统和权威的新闻。


Fake News 如何成为你眼中的“真相”


因为互联网的普及,受众获取新闻的途径发生了根本性的改变。越来越多的人获取新闻的途径,从传统媒体,转到了通过网络和社交媒体。互联网中心曾对受访者对新闻的认知做的一个问卷调查,受访者结合自身获取日常咨询的途径和经验,谈到了他们对假新闻这一新闻传播现象的理解,归纳四类假新闻传播的情境。


第一类是刻意引导甚至误导,以吸引关注或赚取商业利益为目的。


前述纪录片《the social dilema》所描绘的就是这种,社交媒体出于商业目的,其算法趋向于推广传播比真新闻快的假新闻。


第二类就是片面报道,对新闻细节进行选择性披露。


不同倾向的媒体掌握的事实都差不多。但是对同一事实的解读,各种倾向的媒体都不一样。左派媒体会做出左派媒体的解读,右派媒体也会做出它的受众喜欢的角度的解读。


同一张图,不同媒体截取的不同部分可以导向截然不同的结论


这个著名的操控媒体报道的例子可以看出,对于事实不同角度的剪裁,可以让读者得出截然相反的结论。虽然报道事实的本来全貌是媒体原本应该有的信条,但是现在很多自称是媒体的机构并不能做到这一点。所以这也给读者还原事实造成了难度。


读者要做的就是要对不同媒体的倾向有所了解,并对不同的解读做出自己的分析和判断。



从这个媒体倾向图里可以看出,绿框里面的媒体属于立场比较居中,会平衡各方面报道,且都是基于事实报道。而框外的媒体,例如msnbc,foxnews,dailynews,则会加入很多自己的观点,并不一定是忠于事实的报道。比较著名的右翼网站,比如bretbart或者infowar,则是立场极右,基本上不可信了。媒体的倾向并不一定说明其内容是不是假新闻,但是是否过多的加入自己的立场和观点,则是判断其是否是可靠信源的一个依据。


第三类,为了某种政治目的或者商业需求而制造或者是编造的新闻


一些“新闻”机构出于政治目的,乐于制造假新闻。比如纽约时报去年十二月的报道,某组织旗下的媒体集团,在脸书上用人工智能产生的以假乱真的信息(包括头像)注册了很多虚假账号,用来传播他们的假新闻,这是用高科技来产生假新闻的新方向。其结果被脸书发现并查处。



被纽约时报曝光的某“新闻”集团系统性炮制假消息


第四类是由于新闻工作者的工作失误或行为不当而造成的假新闻。


很多公众号的作者,因为没有受到过新闻专业训练,也不懂得如何查证信息,这类公众号多是通过网络上编译的各个渠道的消息,自己拼凑打包成文,推向公众。多半这种公众号内容粗制滥造,可以归于“内容农场”的范畴。


所谓内容农场(content farm)是指图谋网络广告等商业利益,以获取网络流量为主要目标,而以各种合法、非法手段大量、快速生产质量不稳定网络文章的网站或企业。


内容农场通常不会主动管理产出的内容,对侵权或错误内容投诉的处理也很消极,其产出内容有极高比例是盗用、盗译自他人的原创图文,或由非专业写手胡乱拼凑网络文章而来,因而多半缺乏可靠来源、质量低劣、不具参考价值、传播误导讯息,也经常掺杂大量广告或恶意程序。


被川普总统攻击为fake news的传统主流媒体再不济,也会遵循新闻原则,多方查证新闻来源是否属实,绝对不是几个写手组织起来拼凑粗制滥造内容的微信公众号所能比拟 。


谣言的流传,并不是事出反常,而是事出有因,因为这是人性决定的。人在骨子里是感性压过理性的,遇到迎合自己感情取向的谣言,后者符合自己心理预期的谣言,抵抗力极低。另外,一些谣言使用标题党,或者煽动情绪的文字,例如其标题或内容中通常会含有“你气不气”,“这样也可以”,“再不怎么样就完了”这样的字句,所以极易击中信谣者的情感软肋。



有一部分人,由于成长环境或所接受教育的原因,较容易相信媒体的各种报道,个人的分析辨别能力较低。报纸上报道吃味精有害,就相信味精有害。报纸上报道味精无害,就相信味精无害。另外也因为没有受到过批判性思维的训练,所以对传统媒体上的内容则会照单全收。而到了自媒体公众号时代,他们保持了这种惯性,则对自媒体上的内容也不假思索地全盘接受。


另外,还有一种大量流传的假新闻属于阴谋论。阴谋论某种程度上也属于一种心理认知,让人们在混乱中有一种控制感。在没有任何真凭实据的情况下,构建出来的因果关系,让自己觉得自己的认知比别人高明。“别人没认识到的东西,我却看透了”。因为一般性的认知偏见都与小概率相关。当某种事件发生的概率相当小的时候,往往人们会从阴谋论的方向来理解他。


相信阴谋论的人,往往放弃了基本的理性和逻辑,采取走捷径的方法,通过简单粗暴的方式得出一个结论。此结论虽然不容易被证实,但是也很难证伪。



鉴于假新闻特别懂得利用人的心理弱点,达到其传播的目的。所以读者看到一条消息就要多点心眼,要养成查证新闻的好习惯,也可以参考作者之前的文章《自媒体时代,如何识别假新闻》,这才不容易被人利用被人骗。


参考资料:

【1】https://bit.ly/2FqJLe4

【2】https://bit.ly/34Q3b4Q

【3】https://bit.ly/3iUr28j



相关链接

事实核查 | 拜登儿子的“电脑门”究竟有没有门?

关于加州立法的又一波谣言来了,千万要睁大眼睛

警惕:大选临近,关于加州立法的几个谣言又开始作妖

加州高票通过向黑人赔款法导致华人大逃离?假的!两招教你识破谣言



假如微信无法使用,您可以通过下面几种方式找到休斯顿在线:

1.休斯顿在线的Line平台,搜索账户:“usahoustonline”.

2.休斯顿在线电报群telegram:

https://t.me/joinchat/PEbkMhl1w0kuDtAUZXzanw

    您可能也对以下帖子感兴趣

    文章有问题?点此查看未经处理的缓存