导语在西方社会中，对疫苗的不信任，例如认为疫苗会造成自闭症等谣言，是一种广为流传的伪科学。在新冠爆发的今天，这样的错误观点，会对社会造成严重的生命和财产损失。5月13号的 Nature 论文“支持与反对疫苗观点的线上竞争”，从观点传播动力学的角度，系统性地讨论在社交媒体上，科学与谣言在传播过程中，会呈现出哪些不同的特征。该文的研究套路值得借鉴，研究得出的结论，不只适用于西方文化的背景下，也具有一定的普适性。
论文题目：
The online competition between pro- and anti-vaccination views
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-020-2281-1
类似微信公众号，脸书平台上的社群集团（Cluster）是一个用户创建的自媒体。该研究所基于的数据，正是在有三十亿用户的脸书平台，选取其中1亿就疫苗问题表达过观点的用户。由于本研究关注的是观念的传播，因此关注点不仅仅是用户是否关注某个自媒体，更是某个社群集团的用户是否向社群中的其他用户推荐某个账号。下图展示了 19 年 10 月 15 号，关注疫苗相关话题的 1 亿用户组成的媒体生态。图中红色的代表该社群对疫苗持不信任、反对的态度，蓝色代表该社群支持疫苗，而绿色代表该地区的用户对这一话题还没有做出明确判断。点的大小代表社群人数的多少。图中最上方的全球态度，代表全球整体在该话题上的态度。这样的网络可视化套路，值得借鉴与学习。该研究收集的数据，来自 19 年 2 月到 10 月之间，计算相比于 2 月，在 10 月份网络中针对疫苗话题的社群生态出现了哪些变化，可以得到下图：
图2：疫苗话题上，网络传播生态变化图
该图中，左边的红色为反对疫苗的自媒体，右边的蓝色为支持疫苗的自媒体。图中描述的是节点的增长情况，例如图中在绿点中出现了一个红点，意味着 2 月份还对这个话题保持中立的社群，在 10 月份，部分成员变得反对疫苗。从上图中，可以直观的看出，相比 2 月份，新增的反对疫苗的社群更加多（即红色的线多于蓝色），而从下图不同类型的节点中心度的变化情况可以看出，反对疫苗的社群，在网络中的中心度显著提升，这意味着其占据了传播网络中更为中心的位置。考虑到西方社会在 2019 年麻疹爆发中，主流媒体对反对疫苗的观点予以驳斥，上述自媒体社群中的变化趋势，解释了为何反对疫苗的声音能够继续坚挺。图3：不同类型的社群，其初始大小和社群中心度变化比例的散点图
3. 支持与反对疫苗的观点
在传播中呈现的六个不同之处
该文最大的贡献，除了上述的可视化，还在于作者从传播数据中，总结出的支持与反对疫苗的观点，在传播动力学上，与传统观念所呈现的不同之处，以及由其引申出的经验教训。从总人数来看，相信疫苗有益的人是多数，且这些人也认为自己处于社交网络的主流，然而从网络的视角来看，反对疫苗的声音，正在变为网络中的主流，同时和对疫苗态度犹疑未决的社群联系越来越紧密。而相信疫苗有益的群体，则大多处在网络中的某个特定区域中，他们会认为身边的人都相信疫苗有益，从而不认为自己需要进一步传播这一观点。社交网络中最多的，其实还是对于疫苗问题保持中立的那部分人，例如学校中的家长联合会，要决定是否给孩子打疫苗。传统的想法是，这些人消极的接受信息，直到被某一方说服。但实际中，绿色的社群有着最多的连接增长数，且其中和反对疫苗的群体有密切联系的社群，更容易在规模上出现快速增长。这意味着对于某一话题保持中立的社群，并不是消极的信息接收者，在这个自媒体时代，他们会积极的传播观点。在自媒体账号数上，反对疫苗的自媒体账号更多（317 vs 124），虽然每个反对疫苗的账号的关注者较少。但小号能够和关注者之间产生更多的互动，从而使其相比大V账号，能够更有力的占据网络的中心位置，并能够触及更多的对疫苗话题没有明确意见的群体。疫苗有害这样的谣言，往往会和阴谋论，儿童安全及替代医学（即非常规的西医疗法）等纠缠在一起。而支持疫苗的言论，则只是一个帖子只谈论疫苗这一个话题，不会东拉西扯。这和国内的媒体生态几乎一模一样。养生谣言中，能分出诸多子群，每个子群讨论自己熟悉的话题。3.5 在相关事件成为热点时，反对疫苗的声音增长更快在 19 年 2 月到 10 月中，美国爆发了本来可以通过疫苗预防的麻疹疫情，这是由于多年来美国部分地区的孩子不接受麻疹疫苗造成的，主流媒体也对反疫苗的观点予以驳斥。然而在麻疹疫情期间，反对疫苗的声音反而传播的最为迅速，有些账号的关注者增加了300%，而没有任何一个支持疫苗的账号，关注者增加了100%，大部分关注者的增长都在 50% 以下。之前的社交网络中，假设是富者越富，优先连接会让大号获得更快的增长。而针对疫苗这一话题，由于反对疫苗的大号发布的文章，会被支持疫苗的账号关注进而辟谣。从而使得增长速度最快的那部分账号，是初始关注者数量中等的那部分账号。以上 6 条规律，来自原文对脸书数据的分析。然而笔者基于日常生活经验，觉得其也多少描述了国内的自媒体生态圈中，科普信息与伪科学谣言在传播过程中的规律。例如养生谣言中，能分出诸多子群，每个子群讨论自己熟悉的话题。因而在阅读时，会觉得文中虽然描述的是针对疫苗这个话题的观点演化，其中的规律，却可能适用于更广泛的场景，即科学与谣言在传播过程中的不同。原论文中，依据该研究得出的传播趋势，推演了未来可能的情形。由于反对疫苗的声音增长速度远远大于支持疫苗的声音，在争取那部分对疫苗话题没有做出决定的人群中占据上风。假设没有任何干预措施，按照当前的演化动力学，会在十年后，导致支持和反对疫苗的人群旗鼓相当，这在面临新冠病毒挑战的当下，不是一个好消息。图4：全球社交媒体上，支持和反对疫苗的人数预测
该研究的现实意义在于指出了，在新媒体环境下，辟谣的游戏规则发生了改变。传统媒体占据主流的时代，由于绝对人数上的显著差异，反对疫苗的声音应该即使不做任何干预，也会自动消失，或者随着主流媒体的科普，使得关注者变得越来越少。但事实上，麻疹疫情爆发时，主流媒体对反疫苗观点的批判，反而加速了该观点的传播。如何通过干预，避免反对疫苗的声音进一步传播，文中结合数学模型，给出的建议有三条：前文所述，即使是一个不大的反对疫苗的社群，也能细分成很多小群。如果鼓励其内部不同观点的竞争，提升该社群的异质性，会减缓该社群大小扩增的速率。不管是对于疫苗，还是其他争议性的话题，大部分人都不是有明确观点的。这部分人会导向哪一方，多快会改变观点，取决于其在社交网络的朋友中有多少人支持疫苗。下图横轴是支持疫苗的朋友数 B 和对该问题悬而未决的朋友数 X 的比例，纵轴是该个体多快会变得相信疫苗有益。该图展示的倒 U 型曲线，预示着可以通过选择性地推送，让更多人能够更快的接受主流的科学观念。图6：对于未决定的个体，需要多久会相信疫苗有益，与其持该观点的朋友占比4.3 系统性的增加和删除连接更能够有效地改变传播过程相比针对个体层面的，在每个用户的社交网络中进行干预。由于社群内部会对类似机器人的账号进行监督，仅仅通过增加大量支持疫苗的账号，来让未决定的用户支持疫苗，是很难成功的。更有效的建议是阻断已有的连接，即关闭那些反对疫苗的账号，同时向没有关注的个体，推送支持疫苗的消息，即建立新的连接，下图中横轴纵轴分别是阻断和新增连接的比例，其中两者均衡时组成的那条线，将未来可能的社交网络分为两类，在左上方的情况中，反对疫苗的信息继续传播，右下角对应的是，反对疫苗的声音不再传播。再结合“Nature物理：怎样让信息传遍全网？突破社区的临界相变点”中关于观点传播的建模文章，及其引申出的如何能够写出十万加的科普文的讨论。可以看出对观点传播研究，由于社交媒体提供的可量化数据，正在变得热门。这个网络科学与传媒学的交叉学科，对如何避免在自媒体时代，出现勒庞笔下的乌合之众，具有深刻的现实意义。
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