揭秘 脸书假新闻背后的真问题到底是什么？
无论脸书上有多少假新闻无论这些假新闻的传播面有多广它已经给脸书带来了巨大的负面影响关键词排名它已经给脸书带来了巨大的负面影响成为脸书必须面对的一个问题。......
简单回顾一下事情经过：11月9日美国共和党总统候选人唐纳德·特朗普击败民主党总统候选人希拉里·克林顿当选美国第58届总统。很快美国各大媒体纷纷刊文指责脸书（Facebook）上泛滥的假新闻影响了选民判断认为脸书是帮助特朗普获胜的“帮凶”。甚至连奥巴马也对网络假新闻予以表态认为假新闻将会威胁美国的民主选举、市场经济等根本制度他说“如果仅仅进行重复的攻击或者一遍又一遍说着彻头彻尾的谎言那么只要是在像脸书这样的社交媒体上只要人们可以看见慢慢的其他人就开始相信这是真的。”
对媒体的指责扎克伯格给以了强烈否认：“脸书上的不实信息影响了选举结果这个说法简直太疯狂了。”
当然没有人能确切计算出脸书上的假新闻在此次美国大选中到底产生了多大、多重要的影响。但事实已经表明无论脸书上有多少假新闻无论这些假新闻的传播面有多广它已经给脸书带来了巨大的负面影响成为脸书必须面对的一个问题。
上周五晚扎克伯格在脸书发布了帖子称该社交媒体将采取措施处理假新闻的问题。在这篇500多字的帖子里扎克伯格反复重申脸书上的假新闻比例相当小他们正在非常认真地对待这个问题并且已经与之斗争了一段时间。
不断增多的假新闻
几乎从互联网诞生时起错误信息和假新闻就一直是个问题。随着互联网的迅速发展和所吸引的巨大资金假新闻的数量越来越多手段越来越先进传播力和社会影响也越来越大。
今年5月皮尤研究中心的调查显示62%的美国成年人通过社交媒体获取新闻18%的人会频繁这样做通过脸书阅读新闻的美国成年人比率高达44%。与此同时越来越多的人在社交网站上看到并相信不准确的信息甚至是完全伪造的信息。
假新闻的生产：
这些假新闻是谁制造的呢？毫无疑问产自越来越多的假新闻网站。假新闻网站通常会使用看起来合法的域名、站名及宣传语故意模仿现实生活中的报纸或政府宣传机构骗过网民的眼睛网站内容从最初有趣的讽刺笑话发展到会得到更广泛分享的看似可信的内容通过病毒式的传播骗取大量的点击获取巨额广告收入。
假新闻的传播：
那么问题来了这些假新闻是如何通过脸书这类社交网站得到病毒式传播的呢？原因在于在脸书的news feed（热门话题）功能中假新闻会与其他一切信息混合在一起脸书的机器算法抓取的信息源既包括权威新闻网站同时也包括为了获取点击率而专门制作“新闻”的网站。此外即使你点击了脸书上来自华尔街日报的文章脸书在相关内容的推荐中也可能包含假新闻网站上的文章。
更重要的是由于脸书想获得更多眼球——它的业务是尽可能多地获得大量关注和分享以增加其广告收入——它就会不断推送用户想看的新闻而并不一定是真实的新闻。Providence Journal（普罗维登斯杂志）采访了南加州大学新闻与传播学院媒体、经济和创业项目主任Gabriel Kahn他说“如果他们（脸书）的目的是通过对用户已经相信的一切事情进行再肯定而并不提出质疑以此方式简单地保持用户参与度那么必然会产生真实的恶果。他们必须承认错误。”
假新闻的生产者与传播者的互动（尽管这不是社交媒体想要但实际发生的）：
BuzzFeed相关报道曾披露马其顿的青少年创建了100多个支持特朗普的网站来传播假新闻这些青少年称他们“根本不关心特朗普只对简单的经济激励有反应：根据脸书定期发布的收益报告阐述企业网站优化关键词排名五个重点只对简单的经济激励有反应：根据脸书定期发布的收益报告一个美国本土脸书用户的价值大约是其他国家脸书用户的4倍。他们发现产生流量最好的方法是在脸书上传播政治性文章而在脸书上获得大量分享最好的方法是发布哗众取宠并且迎合特朗普支持者观点的假新闻。”BuzzFeed引用了其中一则假新闻的标题：“2013年的希拉里?克林顿：我想看见像唐纳德?特朗普这样的人参加竞选；他们诚实并且不会被收买”这则假新闻在脸书上获得了48万次的分享、互动和评论其互动率几乎三倍于纽约时报在脸书上关于特朗普宣称他在1995年所得税申报表上损失了9.16亿美元的独家新闻。
假新闻甚至会走近候选人。特朗普就曾经用他受到广泛关注的推特账号转发和分享错误的犯罪数据——该数据极大地夸大了美国白人被黑人杀害的百分比。
当点击被兑换成货币一些人为了获取更多点击量而发布假新闻就显得再正常不过了。线上经济模式以物质刺激点击量在这种情况下发布真消息还是假消息又有什么关系呢？线上商业广告简单地只通过点击量来付费而恶作剧和假新闻的标题往往会驱使人们点进去看尤其当它们出现在可信领域中时于是社交媒体就成为假新闻泛滥的温床——因为与主流媒体相比人们觉得与亲戚朋友发生广泛联系的社交媒体更亲切更值得信赖。
脸书打击假新闻的措施会起到多大效果？
面对依然层出不穷依然广泛流传的假新闻扎克伯格在他的帖子中列出了7条举措：
1.更强的检测：提高分辨错误信息的能力建立更好的技术系统在人们举报前就检测出错误信息。
2.更简单的上报：改进用户界面使人们更加方便地上报以便更快地获取错误消息。
3.第三方核查：小扎写到“有很多事实核查机构我们已经与这类机构取得联系我们计划向更多机构学习。”
4.警告：对第三方和脸书社区标记的假新闻贴上标签当人们阅读和分享时显示警告。
5.相关文章质量：提高向用户推荐的“相关报道”的准确性。
6.中断假新闻经济：中止假新闻站点使用脸书的广告服务。
7.倾听：小扎写到“我们将继续与新闻记者和新闻产业中的其他人合作特别是通过他们的加入更好地理解他们的事实核查系统并向他们学习。”
这个模糊的具有不同要素的大纲指出了脸书处理假新闻问题的核心方法第一眼看去还不错。但这个计划几乎完全没有透露任何细节。
我们来逐条分析一下这些举措：
1、第一条是完善技术系统这当然是使用机器向用户推荐新闻的脸书所应当做好的头等大事。这个问题当然很复杂扎克伯格也没有透露任何具体情况我们只能对其过去的做法进行推测：Gizmodo（美国报道消费电子产品相关消息的科技博客由尼克·丹顿Nick Denton营运的Gawker Media网络的一部份）曾报道脸书的内部工作人员称该公司有打击假新闻的工具但公司最终还是决定不使用这些工具因为这些工具可能会降级或从news feed（热门话题）中移除相关内容而不成比例地影响右翼新闻网站。很明显脸书害怕冒犯某些特定用户害怕放弃让它的服务像万维网一样公开和中立的想法。——那么未来脸书的新系统在处理假新闻方面是否还会继续受这些因素的影响？为了避免影响诸如右翼新闻网站等特定新闻机构的内容传播脸书的系统能否更加公平有效地处理好假新闻的问题呢？
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