是時候建立全球虛假新聞披露系統了

虛假新聞一直存在，但是進入數字時代后，我們每天都要與它們打交道。信息錯誤的核心問題在於確認偏差，因為我們只留意與自己世界觀相同的內容，而忽略與之相悖的任何信息，從而導致兩極分化。

如果不能定期清理主流媒體這樣的中間人，公眾就需要應對大量的誤導性信息，這些信息會破壞可靠的信息源。最近有關計算機社會科學的研究發現，在線用戶會根據確認偏差選擇信息，進入虛擬的迴音箱，這使得他們不斷強化原有的看法，進而走向極化。

在極端情況下，陰謀論者會把重要的社會或政治事件解釋為有權勢的個人或組織構想出的陰謀。這些陰謀與所謂的都市傳奇有一個很重要的共同點，那就是都會不可避免地威脅已有的社會秩序，聚焦公眾及社會團體的深度恐懼。多位政策制定者也會經常提出虛假新聞的問題，比如義大利眾議院議長勞拉·博德里尼（Laura Boldrini）最近在一次與各行各業人士的公開磋商中就提及這一問題。

與一群看法相似的人討論問題似乎會給用戶的情緒帶來負面影響，還會導致群體極化進一步加深。涉及上百萬用戶的實驗證據（與替代醫學等敏感話題相關）表明，任何證實某說法的信息即使包含故意製造的虛假信息也會被接受，而與之不同的信息要麼被忽略，要麼甚至還會增強群體極化。

確認事實是一種有效的做法，但問題在於，它仍束縛於特定迴音室中，而且甚至會加強極化，增加不信任。

因此，認為查證事實能夠解決問題本身就是一種確認偏差。的確，目前基於信息來源聲譽去披露虛假新聞的做法或者由演算法得出的結論都收效甚微，就連《華盛頓郵報》都關閉了其披露虛假新聞的每周專欄。讓事情變得更加複雜的是，社交媒體用戶為了讓自己的發帖獲得儘可能多的點贊，通常會將這些信息、概念和討論精簡壓縮甚至是過度簡化。

所以我們能做些什麼呢？當然，我們希望能採取一些真正有效的措施。首先，很重要的一點是要加強科學界與新聞界之間的合作，這是比較容易達成的。一方面，科學家應該與社會公眾更好地溝通（例如解釋不確定性和複雜性的概念）；另一方面，記者應該提高其專業素養，從而在誤導性信息及其後果、經濟問題、科技和健康等複雜現象方面更好地進行報道。

其次，現在通過計算機科學可以研究、量化描述新聞傳播和消費的特點，並為整個過程建模，為輿情趨勢提供初步探測系統。更具體而言，以反疫苗迴音室為例：我們現在能夠了解吸引用戶的主要話題以及這些話題對於用戶的價值（換言之，為什麼不打疫苗應該是件好事），也能知道用戶言論背後的理念。基於這種邏輯，檢測潛在信息流並將其中性化變得更加容易。

目前，我們有一些軟體能幫助我們在社交媒體（臉書、推特及YouTube）上分析信息流，也有一系列量化指標，讓我們感知社會動態，比如在一間迴音室中用戶的極化、他們感興趣的話題、正出現的話題和情緒等。

有了這些工具，我們可以建立一種全球虛假新聞披露系統，實時監測新聞傳播的方式，讓我們識別迴音室、用戶在具體評論中的極化、用戶的情緒以及具體迴音室中用戶描述的變化。基於此，該系統會提出建議，包括如何通過新的描述方式在用戶層面介入、使用什麼策略進入迴音室，從而有效披露觀察到的特點。

這一點至關重要，因為人們通常會根據個人想法及情緒狀態（確認偏差）來選擇信息，所以理解新聞傳播方式以及消費方式可以幫助我們找到有效且能夠考慮用戶認知需求的溝通策略和工具。在量化研究的支持下，虛假新聞披露系統能夠提供一套工具，研究並衡量信息消費情況，以及各種應對網上誤導性信息傳播的溝通策略產生的影響。

這還可以拓展到多語種和不同描述，以及具體的事件中。

有些人可能會考慮到這種做法的試驗涉及的隱私問題。總的來說，它從總體層面上分析，滿足故事敘述者（比如虛假新聞披露系統），進而滿足（或干預）他們目標受眾的需求。在第二個層面上，了解更多專門設計的實驗在多大程度上會觸碰到隱私將會非常有趣。例如，想象有一個工具就像是你的一位虛擬朋友（一種會說話的玩具），它在你目之所及的地方提醒你讀到的很有可能是虛假消息，那麼你內心的匹諾曹會去打他嗎？