大发飞艇倍率社交网站上假新闻到底有多少?《科学》杂志发文阐述相关研究

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  原标题:社交网站上假新闻到底有几次?《科学》杂志发文阐述相关研究 编者按:习惯于浏览各大社交网站获取

  编者按:习惯于浏览各大社交网站获取新闻信息,习惯于“一言不合”就转发,那末 你在乎过新闻信息的吗?你知道哪些地方地方新闻中的虚假信息占几次吗?虚假信息满天飞肩上的意味 又是哪些地方呢?会给社会带来如保的影响?本文编译自theatlantic上原标题为The Grim Conclusions of the Largest-Ever Study of Fake News的文章。

  另一一有一个多 多世纪前,那末 说很夸张。但《科学》杂志上发表的一项首次针对这一大大问题的研究报告申明这一对社交的描述是事实。

  这项大规模的新研究分析了Twitter中每篇被质疑的新闻故事 - 相当于 12.40万 个故事,在过去10年中被400万用户转发。研究结果发现事实根本无法与恶作剧和相抗衡。研究发现,根据任何有三种常用的度量标准,虚假新闻老要支配着Twitter上的:虚假新闻和都都都还可以吸引更多的人,更深入地渗透到社交网络中,已经 地比准确的信息减慢。

  “从大伙儿的研究中都都都还可以 看出,虚假信息战胜了真实信息,”来自麻省理工学院的数据科学家Soroush Vosoughi说,他从2013年已经 现在开始研究虚假新闻,并领导了这项研究。 “这不仅仅是可能机器,可能与人性有关。“

  这项研究可能引起社会科学家的。 《科学》杂志上发表的一篇文章中,16位学家和法律学者写道“在21世纪,大伙儿前要重新设计大伙儿的信息生态系统”。大伙儿呼吁开展跨学科研究,“以减少虚假新闻的,处理虚假新闻的潜在病症。”

  新研究表明,这并不容易。我真是Vosoughi和他的同事只研究Twitter,但研究使用的是公司提供给MIT的独家数据,大伙儿的工作对Facebook,YouTube和所有主要社交网络全部都是影响。任何老要夸大吸引人或挑衅性内容的平台全部都是可能放大虚假新闻。

  我真是这项研究是用统计学的临床语言撰写的,但它为哪些地方地方平台上的信息的准确性提供了有系统的。作者发现,虚假的故事比真实的故事更容易。虚假故事的速度单位平均比线倍。在各个领域,虚假新闻(包括商业,和战争,科技和娱乐)的表现都超过了事实。

  Twitter用户似乎更喜欢分享虚假信息。即使研究人员控制了发布的账户,类式 该账户是否是拥有更多的关注者或所发布的消息是否是被是虚假的,哪些地方地方账户发布的信息就算不准确,仍然有70%的可能会被转发。

  这一大大问题只能责怪机器。研究发现,从4006年到2016年,Twitter的机器人放大了真实的故事,也放大了虚假的故事。作者写道,虚假新闻未必发展那末之快,“可能人的因素,而全部都是机器。”

  学家和社交研究人员对这项研究表示了赞许,称其对于社交网络上虚假新闻大大问题给出了最全面和最严格的研究,尽管好多好多 人对调查结果存在争议,并质疑研究中对于新闻的定义。

  “这是项研究非常有趣和令人印象深刻,说明了不真实的信息如保得比真实的信息减慢,影响更广,已经 其中的例子非常恰当,前后信息一致,极具力。”Rasmus Kleis Nielsen教授在一封电子邮件中写道。

  “我认为这常重要的研究,”达特茅斯学院教授布伦丹·尼汉不知道。 “大伙儿前要更多类式 的优秀研究。”

  “简而言之,我认为那末理由怀疑这项研究的结果,”荷兰莱顿大学是教授利贝卡·特罗布尔在一封电子邮件中说。

  过去,研究人员可能研究了在网上虚假信息的大大问题。大伙儿老要关注奇异事件的,比如2012年发现希格斯玻色子完后 的猜测可能2010年海地地震完后 的传闻。

  这篇新论文的研究范围更广,涉及了整个Twitter上的虚假新闻:从4006年9月到2016年12月,twitter上的每第一根有争议的新闻。但为此,Vosoughi及其同事前要回答另一一有一个多 多更加初级的大大问题:是哪些地方?大伙儿如保知道?

  “虚假新闻可能成为白热化的文化话题,但触发这一话题的是五年前在存在的事件,”麻省理工学院科学家Deb Roy说,新研究的作者之一。

  2013年4月15日,两枚在马拉松赛道俯近爆炸,造成三人死亡,数百人受伤。该爆炸瞬间引起大伙儿的关注,有关爆炸事件的理论存在了Twitter和好多好多 社交平台。 4月19日,州州州长要求数百万人留在家中,可能警方进行了大规模的行动。

  罗伊不知道“我和我的妻子和孩子在贝尔蒙特的房子里呆了半个月,Soroush被困在剑桥。”当自己被困在房子里,Twitter成为大伙儿通往内外部世界的唯一通道。我说:“大伙儿听到了好多好多 不真实的事情,已经 好多好多 大伙儿听到的事情最终变成真的了。”

  减慢已经 现在开始了。已经 当这另一一有一个多 多人在校园里团聚时,大伙儿一致认为对于Vosoughi来说- 另一一有一个多 多博士生专注于社交似乎很愚蠢,甚至还研究大伙儿完后 经历过的事情。

  他创建了另一一有一个多 多真理机器:有三种算法,都都都还可以 对几滴 的推文进行排序,并从中提取出最准确的事实。这一机器关注推文的另一一有一个多 多属性:作者的属性(大伙儿是否是通过验证?),推文的语言种类(是否是冗杂?)以及推文如保通过网络。

  “Soroush开发的模型都都都还可以很好地预测信息的准确性。”Roy说,他在2015年获得博士学位。

  完后 ,这另一一有一个多 多人和麻省理工学院管理学教授思南·阿拉尔并肩研究整个Twitter上的虚假信息如保。大伙儿不仅已经 现在开始探讨“哪些地方是”的大大问题,已经 还有更加不可分离的:计算机如保知道是哪些地方?的大大问题。

  大伙儿成为了网上事实的最终仲裁者:第三方事实核查网站。通过监测和分析六个不同的事实核查网站(包括Snopes,Politict和,大伙儿列出了4006年至2016年间在Twitter上的数以万计的在线传闻。已经 ,大伙儿使用Gnip社交网络专有的搜索引擎在Twitter上搜索哪些地方地方传言。

  最终,大伙儿发现了相当于 12.40万 条推文,哪些地方地方推文去掉 并肩被转发超过4400万次。好多好多 推文链接了好多好多 网站发布的“虚假”故事。好多好多 人自己,无论是在推文中还是在附带的图片中都都都都还可以 看出。 (该团队使用了另一一有一个多 多特殊的tcp连接,都都都还可以 搜索静态推特图片中的单词。)全部都是好多好多 推文里的信息或链接是真实的。

  我说,Vosoughi在本周从麻省理工学院讲话时给了我另一一有一个多 多例子:推特都都都还可以 通过好多好多 法律法律依据实现10,000次转发,我说。可能名人拥有几百万关注者,当大伙儿发送Tweet A时,就可能有10,000人在大伙儿发布的完后 就看A,并决定转发这条推文。 此时,推文A被广泛转发,创造了另一一有一个多 多大而浅的模式。

  与此并肩,那末好多好多 关注者的账户发送推文B给大伙儿的20个关注者,可能其中另一一有一个多 多人就看它,并转发它,已经 大伙儿的关注者之一就看它并转发它,那末 会老要持续下去,最后成千上万的人总要就看Tweet B并转发它。

  推文A和B都具有相同大小规模的观众,已经 Tweet B地更加有“厚度”用Vosoughi的术语来讲。它将转发链接在并肩,以有三种从有过的法律法律依据虚假信息。 “这一法律法律依据都都都还可以 使转发次数达到1,000次,已经 整个运作模式也非常不同,”我说。

  这是事实:根据这另一一有一个多 多指标,虚假新闻占主导地位。它始终会吸引更多的观众,已经 它比真实新闻更深入社交网络。作者发现,准确的新闻无法实现10多次转发。虚假新闻都都都还可以 实现一次19次转发量,已经 转发速度单位也是准确新闻的10倍。

  即使经过人类审核而全部都是机器人,哪些地方地方结果也非常有效。与主要调查不同的是,一组本科生并肩对随机选着的约13,000个英语推文进行了实际检查。根据研究,大伙儿发现虚假信息以与主要数据集“几乎相同”的法律法律依据战胜了真实信息。

  首先,虚假新闻似乎比真实新闻更“新奇”。研究小组发现,虚假新闻通常与用户转发前400天内账户上出现的所有推文明显不同。

  其次,虚假消息比一般的推文更能读者爱情。研究人员创建了另一一有一个多 多单词数据库,Twitter用户用哪些地方地方单词回复126,000个有争议的推文。已经 使用最先进的爱情分析工具对其进行分析。大伙儿发现,虚假推文倾向于使用让读者感到惊喜或厌恶的词语,而准确的推文则倾向于使用让读者感到悲伤的词汇。

  在使用有三种不同的机器人检测算法对400万Twitter用户的样本检测后,大伙儿发现自动机器人的确在虚假新闻, 但大伙儿转发虚假信息和准确信息的速度单位相同。

  乔治大学是家Dave Karpf在一封电子邮件中说, “(1)整个10年的数据集,机器人不喜欢错误信息。(2)在最近的好多好多 案例中,僵尸网络已被策略性地部署来虚假信息“。

  我说,“我的猜测是,这篇文章将不知道们”科学证明,机器人并不重要!“,但本文我我真是表明,可能大伙儿关注Twitter的整个生命周期,机器人最近可能升级,可能好多好多 人可能投入资源,部署机器人。这篇论文并那末驳斥这一假设。“

  好多好多 科学家也对该研究中“新闻”的定义提出质疑。转向事实核查网站,该研究模糊了各种虚假信息的定义:的谎言,城市传说,恶作剧,恶搞,谎言和“虚假新闻”。“网站不仅仅单独看虚假新闻,也关注看起来像新闻内容的文章或视频,这是另一一有一个多 多新闻过程,但实际上是人为编创发明来的。

  已经 ,这项研究可能会低估“无争议的新闻”:广为人知的准确新闻。该研究也忽略了内容和新闻。大学教授尼尔森在一封电子邮件中表示,“大伙儿所有的受众研究都表明,绝大多数用户认为新闻和内容截然不同。” “说包括在内的不真实内容在Twitter上的速度单位比真实的报道要快,与说虚假新闻和真实新闻的速度单位不同从概念上来讲是不一样的。”

  学家特罗布尔在一封电子邮件中表示:“哪些地方地方都都都还可以激发强烈爱情的内容在Twitter上地减慢,更深入,更广泛。这一发现与好多好多 不同领域的研究结果一致,包括心理学和学研究,也相对直观。“

  达特默斯教授Nyhan说,“网络上的虚假信息往往真的很新颖,老要是消极的”。 “哪些地方地方信息通常具有另一一有一个多 多社会形态,非常吸引大伙儿的注意力,已经 大伙儿希望与自己分享哪些地方地方信息 - 大伙儿专注于新的,特别是负面的消息。”

  “当你不受现实时,创建两者都非常容易。好多好多 大伙儿都都都还可以 利用人类心理学和网络达到自己的目的”,他补充说。

  他称赞Twitter将其数据提供给研究人员的行为,并呼吁Facebook等好多好多 主要平台也那末 做。 “在研究方面,平台是基础。大伙儿有好多好多 东西前要学习,已经 可能那末平台伙伴关系和公司战略合作 ,大伙儿就会感到束手束脚,“我说。

  “哪些地方地方公司在人民行使方面有很大的影响力。这意味 哪些地方地方平台前要面对几滴 的审查,增加透明度。“我说。 “大伙儿都都都还可以 整天学习Twitter,但只能相当于 12%的美国人在使用它。这对记者和学者来说特别要,但Twitter并全部都是大多数人获得新闻的渠道。“

  Twitter在一份声明中表示,希望能与内外部专家扩大公司战略合作 。该公司的CEO杰克·多尔西仔在一系列推文中说,公司希望“提高对话的健康度,度和文明度,公司也应该公开承担更多责任。”

  但学教授Tromble表示,这一发现也可能适用于Facebook。 “今年早些完后 ,Facebook宣告将重组新闻Feed以支持”有意义的互动“。

  她补充说,“很明显,大伙儿会根据评论数量和帖子的回复意见来衡量有意义的互动。已经 ,正如本研究所表明的那样,只能进一步创建充满虚假信息和好多好多 内容的帖子,都都还可以引发强烈的情绪反应“。

  研究人员之一的阿拉尔说,“先把我保守科学家的身份上放一边,对于这如保适用于好多好多 社交网络的说法,我不太舒服。大伙儿在这里只研究了Twitter,但我的直觉是,哪些地方地方调查结果普遍适用于社交平台。Facebook的数据也适用于这一研究。“

  然而哪些地方地方并全部都是研究中最令人心烦的发现。当大伙儿已经 现在开始研究时,麻省理工学院的团队预计,分享最多假消息的用户基本上是旁观者。大伙儿认为自己会找到一群于使用Twitter含晒 或耸人听闻的消息的群体,哪些地方地方人全部都是自己的的粉丝和者。

  事实上,团队发现清况 正好相反。分享准确信息的用户拥有更多的关注者,而全部都是虚假新闻分享者。哪些地方地方用户使用Twitter的时间也更长,也更有可能通过验证。总之,最值得信赖的用户有好多好多 优点,会被Twitter授予最佳用户。

  换句话说,另一一有一个多 多多起点,但不选着最终都都都还可以 赢得比赛。作者写道:“尽管哪些地方地方差异存在[账户之间],但虚假信息比的减慢全部都是可能哪些地方地方差异。”

  这一发现会让每个希望从社交上获得准确信息的用户感到失望。它表明,不管大伙儿多么巧妙地使用Twitter,无论大伙儿多么精心地书写反馈或追踪可靠的消息来源,大伙儿仍然会在瞬间被虚假信息。

  相当于 对我来说是那末。我自4007年已经 现在开始成为Twitter用户,从新闻行业起步。在平台上,每个用户都都都都还可以 是读者,作家和出版商,已经 虚假信息大获全胜,新奇的消息非常诱人,恶意的挑逗也难以超越。

  干预法律法律依据目前尚不清楚,可能有说说,希望都都都还可以 扭转这一趋势。 “大伙儿不知道哪些地方是有效的法律法律依据,哪些地方全部都是,”阿拉尔不知道。几乎那末表明当大伙儿发现事实审核站点了自己的另一一有一个多 多想法完后 ,大伙儿会改变自己的意见。类式 ,在社交网络或搜索引擎上标记虚假新闻也那末多大作用。

  总之,社交似乎在的清况 下系统地夸大了虚假信息。目前那末人 - 无论是专家,家还是科技公司 - 知道如保扭转这一趋势。