“后真相”时代：社交媒体上假新闻规模化、病毒式传播成为全球关注的话题

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今年6月底，由牛津大学路透新闻研究所发布的《数字新闻报告2017》中，通过对欧洲、美洲和亚太地区36个国家地区的7万名受众的分析显示，仅有24%和40%的受访者认为，社交媒体（24%）和新闻媒体（40%）可以很好地将事实和虚构进行有效区分、剥离。在美国、加拿大和英国，人们信任新闻媒体的比例是信任社交媒体的两倍。

从“文化技术”的角度来看，社交媒体不仅是人的延伸，更是“设定”了人，决定了人的存在情境。今天，社交媒体正越来越实质性地成为人们接触新闻的渠道，想象世界的方式和建构价值观的来源，这不禁使我们思考，我们将要面对怎样一个由社交媒体参与构建的未来。“后真相”时代，社交媒体上假新闻规模化、病毒式传播成为全球关注的话题。从字面上看，假新闻似乎仅仅指的是内容方面的“不真”，但多方机构的研究发现，什么是假新闻，假新闻是如何被生产出来的，又是如何传播的，并非如此简单。

假新闻：欺骗与经济动机

一般而言，假新闻是指“在互联网上传播的虚假不实、具有误导性或严重政治偏向的信息”。最近，美国亚利桑那大学詹姆斯·罗杰斯法学院发布了《识别和打击假新闻》的研究报告，报告通过“是否意图欺骗读者”和“是否具有经济动机”两个标准确认了四种典型的假新闻形态，分别是恶作剧、宣传性内容、挑衅和嘲讽。其中“嘲讽”带有经济动机但并非为了欺骗，“宣传性内容”和“挑衅”具有一定的政治动机并意图欺骗，但没什么经济动机，而“恶作剧”既有经济动机同时又为了欺骗读者。

扩散链：人与机器人合作

与流行的直觉相反，信息无论真假，如果是通过类似瀑布式的长信息阶梯传播，并不能带来“病毒式”效应。而借助社交媒体平台和计算机程序，大量带有经济利益、政治动机以及欺骗性质的虚假内容则能以“扩散链”的形式传播，并构成一个扩散系统和宣传网络。美国伊隆大学教授乔纳森·奥尔布赖特从去年就开始深入分析美国大选中假新闻的传播机制。他一直在追溯信息的传播轨迹与节点，统计、分析信息的交互聚合中枢，并对数据进行图形可视化处理。研究发现，高度扩散的美国右翼新闻宣传网络非常依赖社交媒体，约有60%的假新闻流量都来自脸书和推特的超链接。通过大数据驱动、算法模型并结合人工智能的训练，这些假新闻的传播与扩散可以精准锁定个体目标，以更高的效率与精准度分发内容。这样的“微宣传机器网络”具有强大的传播影响力、舆论组织力和社会动员力，能够把控人群对事物的认知、意见和观点，引导、煽动和组织社会情绪，并就一些重要且复杂的议题通过分享和体验制造出社会共识。而另外一项关于推特上1400万条有关美国总统竞选和选举的信息的研究显示，机器人账户在假新闻的传播过程中扮演着关键的角色，它们日夜不停、效率极高、目标精准，并且在假信息传播的早期，效果最为明显。

组织化：被操纵的内容生产

那么这些假新闻是如何被生产出来的呢？牛津大学网络研究院通过对各国网络宣传活动的研究发现，经由社交媒体发布虚假或误导性的信息、煽动和塑造舆论已经逐渐成为不少国家的通用做法。从2010年最早对“有组织的社交媒体操纵”进行报告开始，到2017年，已经有包括英国、美国、法国等在内的28个国家的情况有迹可循。样本中多数国家都曾组织过针对外国公众的社交媒体宣传战，而针对本国选民的宣传基本上都是由政党支持的。许多国家调用大量的人力、物力和财力来管理和操纵在线舆论，这些宣传活动利用脸书、推特以及多种图片、视频分享App、平台等，依靠人工用户和机器人账户创作、发布并进行交互，自动化程序显著强化了宣传活动的力量。

一般来说，宣传团队有一个总体性的沟通策略，包含创建官方应用、网站或内容传播平台，通过或真或假或自动的账户与社交媒体上的用户进行交互，创作出具有实质性内容的图像、视频或博客的帖子等。不同的运营团队也有不同的策略，但为了实现同样的目的。比如，一些团队在网上与公众互动时，会使用明显带有倾向性的语言。而有些团队则会骚扰或威胁表达反对意见的用户。此外，还有团队负责发表中立性的意见，旨在分散或转移对正在讨论问题的关注。而随着时间的推移，这种有组织的社交媒体操纵已经从军事单位逐渐发展至涵盖与利益集团签订合同进行社交媒体宣传的战略传播公司，经费来源则从政府开支到军费支出都有涉及。

从个别国家到全球普及，从零散的个体到组织机构化，从秘密进行到公开推广，从作为军事项目到进行商业合作，有组织的网络宣传在招数和技巧上不断“创新”。对于信息内容来说，不仅文字、图像可以增删修改，数项最新公布的视频和音频处理工具显示，基于人工智能和计算机图形学等方法，还可以创作出逼真的公众人物画面。如果再加入合成声音，“数字木偶”可以精准地模仿政治和公众人物，其效果还颇具说服力。难怪《卫报》在谈及假消息的未来时，虽消极但又不无道理地说：长期以来，我们都被告知不要轻易相信我们看到的和读到的一切，但很快，我们在未来就必须质疑一切了。

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