大卫·拉泽尔 等：《假新闻的科学》（2018）

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历史背景

THE HISTORICAL SETTING

由于新闻工作者强烈反对第一次世界大战期间广泛使用的宣传手段（特别是他们自己在宣传中扮演的角色），以及20世纪20年代企业公共关系的兴起， 新闻的客观性与平衡性标准 出现了。

20世纪主要的信息传播技术（印刷术和广播）创造了地方和国家的寡头垄断。互联网降低了竞争的准入门槛，其中一些新晋竞争者拒绝新闻规范，侵蚀了公信力和可靠性很高的传统新闻来源的商业模式。

大众媒体的普遍信任度在2016年跌入历史谷底，尤其在政治权利上，（只有）51%的民主党人和14%的共和党人表示，“相当”或“非常”信任把大众媒体作为新闻源。[2]

美国经历了一场同时进行的地缘政治和社会政治的演变。 在过去40年间，党派偏好的地理划分愈发显著，因此减少了交叉政治互动的机会。同质化的社交网络反过来减少了对其它观点的容忍度，放大了态度上的极端化，更可能接受与意识形态相容的新闻，并逐渐将新信息拒之门外。对“另一方”（“other side”）的厌恶（情感的极端化）也在上升。

这些趋势造就了一个假新闻能够吸引大量受众的环境。

盛行率和影响

PREVALENCE AND IMPACT

假新闻有多普遍，对个人有何影响？对于这些基本问题，几乎没有科学的答案。

在评估假新闻的盛行率时，我们提倡将注意力放在原始资料上—— 发布者 而非单一新闻报道—— 因为我们认为假新闻的界定要素是发布者的意图和过程 。对发布者的关注也避免了我们去艰难地评估每一则新闻报道的准确性。

一项研究分析了主要虚假新闻报道的传播。2016年“美国大选”前的那个月里，美国人从已知的假新闻发布者那里平均获取一至三篇报道。[3] 这可能是保守估计，因为研究只跟踪了156条假新闻。

另一项研究表明，“推特”上的虚假信息通常有更多人转发，比真实信息传播更迅速，尤其是时政类话题。尽管没有提供分析细节，但“脸书”估计，蓄意行为者的操纵行为最多只占平台上分享的公民内容的1%。[5]

通过点赞、分享和搜索信息， 机器人 （模仿人类的自动账号）以几何量级扩大假新闻的传播。近来，对“推特”活跃账号进行基于分享行为、关系数量和语言特点等可观察特征的分类评估后发现， 有9%至15%是机器人 。[6] 寄生在“脸书”上的机器人预计达 6,000万 。[7]

它们负责在2016年“美国大选”期间发布数量可观的时政内容，并且 一批相同的机器人 被试图用来影响之后的2017年“法国大选”。[8]

机器人也被用来操纵算法，以便在一个较大的人口范围内预测内容的潜在流量。 事实上，一份“脸书”的白皮书表明，2016年“美国大选”期间这类操纵布局广泛。[5]

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