六位UU直播邀请码分享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有几个?《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,曾经你在乎过新闻信息的吗?你知道有有哪些新闻中的虚假信息占有几个吗?虚假信息满天飞身旁的愿因 又是有哪些呢?会给社会带来如何的影响?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。

  另有一5个世纪前,曾经说很夸张。但《科学》杂志上发表的一项首次针对這個问题报告 的研究报告申明這個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 - 至少12.5万个故事,在过去10年中被3000万用户转发。研究结果发现事实根本无法与恶作剧和相抗衡。研究发现,根据任何有有一种常用的度量标准,虚假新闻经常支配着Twitter上的:虚假新闻和才能吸引更多的人,更深入地渗透到社交网络中,或者 地比准确的信息加快效率。

  “从亲戚亲戚朋友儿的研究中才能看出,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年现在现在开始了了研究虚假新闻,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,亲戚亲戚朋友儿都要重新设计亲戚亲戚朋友儿的信息生态系统”。亲戚亲戚朋友呼吁开展跨学科研究,“以减少虚假新闻的,处里虚假新闻的潜在病症。”

  新研究表明,这从不容易。有有一种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,亲戚亲戚朋友的工作对Facebook,YouTube和所有主要社交网络都要影响。任何经常夸大吸引人或挑衅性内容的平台都要可能放大虚假新闻。

  有有一种这项研究是用统计学的临床语言撰写的,但它为有有哪些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。虚假故事的效率平均比线倍。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,类似该账户算是拥有更多的关注者或所发布的消息算是被是虚假的,有有哪些账户发布的信息就算不准确,仍然有70%的可能会被转发。

  這個问题报告 才能责怪机器。研究发现,从30006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,虚假新闻有有一种发展才能之快,“可能人的因素,而都要机器。”

  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问题报告 给出了最全面和最严格的研究,尽管這個人所有所有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何得比真实的信息加快效率,影响更广,或者 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·尼汉我没了乎 。 “亲戚亲戚朋友儿都要更多类似的优秀研究。”

  “简而言之,我认为才能理由怀疑这项研究的结果,”荷兰莱顿大学些教授利贝卡·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问题报告 。亲戚亲戚朋友经常关注奇异事件的,比如2012年发现希格斯玻色子并且的猜测可能2010年海地地震并且的传闻。

  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30006年9月到2016年12月,twitter上的每每根有争议的新闻。但为此,Vosoughi及其同事都要回答另有一5个更加初级的问题报告 :是有哪些?亲戚亲戚朋友儿如何知道?

  “虚假新闻可能成为白热化的文化话题,但触发這個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,两枚在马拉松赛道附进爆炸,造成三人死亡,数百人受伤。该爆炸瞬间引起亲戚亲戚朋友的关注,有关爆炸事件的理论存在了Twitter和這個社交平台。 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。

  罗伊我没了乎 “我和我的妻子和孩子在贝尔蒙特的房子里呆了三天,Soroush被困在剑桥。”当各自 所有被困在房子里,Twitter成为亲戚亲戚朋友通往内控 世界的唯一通道。也许:“亲戚亲戚朋友儿听到了好多好多 不真实的事情,或者 好多好多 亲戚亲戚朋友儿听到的事情最终变成真的了。”

  加快效率现在现在开始了了。或者 当这另有一一两各自 所有在校园里团聚时,亲戚亲戚朋友一致认为对于Vosoughi来说- 另有一5个博士生专注于社交似乎很愚蠢,甚至还研究亲戚亲戚朋友并且经历过的事情。

  他创建了另有一5个真理机器:有有一种算法,才能对少量的推文进行排序,并从中提取出最准确的事实。這個机器关注推文的另有一5个属性:作者的属性(亲戚亲戚朋友算是通过验证?),推文的语言种类(算是冗杂?)以及推文如何通过网络。

  “Soroush开发的模型才能很好地预测信息的准确性。”Roy说,他在2015年获得博士学位。

  并且,这另有一一两各自 所有和麻省理工学院管理学教授思南·阿拉尔一并研究整个Twitter上的虚假信息如何。亲戚亲戚朋友不仅现在现在开始了了探讨“有哪些是”的问题报告 ,或者 还有更加不可分离的:计算机如何知道是有哪些?的问题报告 。

  亲戚亲戚朋友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5个不同的事实核查网站(包括Snopes,Politict和,亲戚亲戚朋友列出了30006年至2016年间在Twitter上的数以万计的在线传闻。或者 ,亲戚亲戚朋友使用Gnip社交网络专有的搜索引擎在Twitter上搜索有有哪些传言。

  最终,亲戚亲戚朋友发现了至少12.5万条推文,有有哪些推文加上一并被转发超过43000万次。這個推文链接了這個网站发布的“虚假”故事。這個各自 各自 ,无论是在推文中还是在附带的图片中都才能看出。 (该团队使用了另有一5个特殊的系统进程运行,才能搜索静态推特图片中的单词。)都要這個推文里的信息或链接是真实的。

  也许,Vosoughi在本周从麻省理工学院讲话时给了我另有一5个例子:推特才能通过好多好多 措施实现10,000次转发,也许。可能名人拥有几百万关注者,当亲戚亲戚朋友发送Tweet A时,就可能有10,000人在亲戚亲戚朋友发布的并且看完A,并决定转发这条推文。 此时,推文A被广泛转发,创造了另有一5个大而浅的模式。

  与此一并,才能好多好多 关注者的账户发送推文B给亲戚亲戚朋友的20个关注者,可能其中另有一一两各自 所有看完它,并转发它,或者 亲戚亲戚朋友的关注者之一看完它并转发它,曾经会经常持续下去,最后成千上万的人一定会看完Tweet B并转发它。

  推文A和B都具有相同大小规模的观众,或者 Tweet B地更加有“深度”用Vosoughi的术语来讲。它将转发链接在一并,以有有一种从有过的措施虚假信息。 “這個措施才能使转发次数达到1,000次,或者 整个运作模式也非常不同,”也许。

  这是事实:根据这另有一5个指标,虚假新闻占主导地位。它始终会吸引更多的观众,或者 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。虚假新闻才能实现一次19次转发量,或者 转发效率也是准确新闻的10倍。

  即使经过人类审核而都要机器人,有有哪些结果也非常有效。与主要调查不同的是,一组本科生一并对随机选取的约13,000个英语推文进行了实际检查。根据研究,亲戚亲戚朋友发现虚假信息以与主要数据集“几乎相同”的措施战胜了真实信息。

  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300天内账户上再次出显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情人关系。研究人员创建了另有一5个单词数据库,Twitter用户用有有哪些单词回复126,000个有争议的推文。或者 使用最先进的情人关系分析工具对其进行分析。亲戚亲戚朋友发现,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。

  在使用有有一种不同的机器人检测算法对3000万Twitter用户的样本检测后,亲戚亲戚朋友发现自动机器人的确在虚假新闻, 但亲戚亲戚朋友转发虚假信息和准确信息的效率相同。

  乔治大学些家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)在最近的這個案例中,僵尸网络已被策略性地部署来虚假信息“。

  也许,“我的猜测是,这篇文章将我没了乎 们”科学证明,机器人从不重要!“,但本文有有一种表明,可能亲戚亲戚朋友儿关注Twitter的整个生命周期,机器人最近可能升级,可能這個人所有所有可能投入资源,部署机器人。这篇论文并才能驳斥這個假设。“

  這個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,这是另有一5个新闻过程,但实际上是人为编创发明家 家 来的。

  或者 ,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,“亲戚亲戚朋友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上的效率比真实的报道要快,与说虚假新闻和真实新闻的效率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:“有有哪些才能激发强烈情人关系的内容在Twitter上地加快效率,更深入,更广泛。這個发现与這個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,经常是消极的”。 “有有哪些信息通常具有另有一5个内控 ,非常吸引亲戚亲戚朋友儿的注意力,或者 亲戚亲戚朋友儿希望与各自 所有分享有有哪些信息 - 亲戚亲戚朋友儿专注于新的,一阵一阵是负面的消息。”

  “当你不受现实时,创建两者都非常容易。好多好多 亲戚亲戚朋友才能利用人类心理学和网络达到各自 所有的目的”,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等這個主要平台也曾经做。 “在研究方面,平台是基础。亲戚亲戚朋友儿有好多好多 东西都要学习,或者 可才能平台伙伴关系和商务商务合作,亲戚亲戚朋友儿就会感到束手束脚,“也许。

  “有有哪些公司在人民行使方面有很大的影响力。这愿因 有有哪些平台都要面对少量的审查,增加透明度。“也许。 “亲戚亲戚朋友儿才能整天学习Twitter,但才能至少12%的美国人在使用它。这对记者和学者来说一阵一阵要,但Twitter并都要大多数人获得新闻的渠道。“

  Twitter在一份声明中表示,希望能与内控 专家扩大商务商务合作。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,這個发现也可能适用于Facebook。 “今年早些并且,Facebook回应将重组新闻Feed以支持”有意义的互动“。

  她补充说,“很明显,亲戚亲戚朋友会根据评论数量和帖子的回复意见来衡量有意义的互动。或者 ,正如本研究所表明的那样,才能进一步创建充满虚假信息和這個内容的帖子,才能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放到一边,对于这如何适用于這個社交网络的说法,我不太舒服。亲戚亲戚朋友儿在这里只研究了Twitter,但我的直觉是,有有哪些调查结果普遍适用于社交平台。Facebook的数据也适用于這個研究。“

  然而有有哪些并都要研究中最令人懊丧的发现。当亲戚亲戚朋友现在现在开始了了研究时,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。亲戚亲戚朋友认为各自 所有会找到一群于使用Twitter蕴含或耸人听闻的消息的群体,有有哪些人都要各自 所有的的粉丝和者。

  事实上,团队发现情况表正好相反。分享准确信息的用户拥有更多的关注者,而都要虚假新闻分享者。有有哪些用户使用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,有另有一5个起点,但不选取最终才能赢得比赛。作者写道:“尽管有有哪些差异存在[账户之间],但虚假信息比的加快效率都要可能有有哪些差异。”

  這個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,不管亲戚亲戚朋友多么巧妙地使用Twitter,无论亲戚亲戚朋友多么精心地书写反馈或追踪可靠的消息来源,亲戚亲戚朋友仍然会在瞬间被虚假信息。

  至少对我来说是才能。我自30007年现在现在开始了了成为Twitter用户,从新闻行业起步。在平台上,每个用户都才能是读者,作家和出版商,或者 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。

  干预措施目前尚不清楚,可能有的话,希望才能扭转這個趋势。 “亲戚亲戚朋友儿我没了乎 有哪些是有效的措施,有哪些都要,”阿拉尔我没了乎 。几乎才能表明当亲戚亲戚朋友发现事实审核站点了各自 所有的另有一5个想法并且,亲戚亲戚朋友会改变各自 所有的意见。类似,在社交网络或搜索引擎上标记虚假新闻并且我能多大作用。

  总之,社交似乎在的情况表下系统地夸大了虚假信息。目前才能人 - 无论是专家,家还是科技公司 - 知道如何扭转這個趋势。