你短暫的註意力可能有助於假新聞的傳播

一項新的研究表明，虛假新聞和病毒性惡作劇之所以在網上傳播，是因為我們的註意力持續時間短，大量新資訊不斷湧入社交媒體。不過，研究報告作者說，控制那些吐出大量帖子的機器人，有助於減少資訊過載，使人們很難將事實與虛構區分開來。...

一項新的研究表明，虛假新聞和病毒性惡作劇之所以在網上傳播，是因為我們的註意力持續時間短，大量新資訊不斷湧入社交媒體。不過，研究報告作者說，控制那些吐出大量帖子的機器人，有助於減少資訊過載，使人們很難將事實與虛構區分開來。

社交媒體對網路錯誤資訊的放大在2016年總統大選期間大肆出現，不過目前尚不清楚“假新聞”究竟對大選結果產生了多大影響。儘管如此，隨著大多數美國成年人從社交媒體上獲得新聞，瞭解是什麼讓虛假或錯誤的想法在網上傳播具有很大的現實意義。

這就是為什麼來自印第安納大學、上海理工學院和雅虎研究院的一個研究小組著手確定為什麼真相並不總是在網上盛行。他們今天在《自然-人類行為》雜誌上發表了研究結果。

他們的第一步是建立一個模擬的、簡化的社交網路。在這個網路中，每個虛擬使用者——不是一個真實的人——都會看到一個倒序的feed，有點像Twitter上的feed。然後，研究人員引入了一些變數，包括流入使用者feed的新訊息或帖子的數量、使用者對滾動瀏覽帖子的關註程度，以及每個帖子中想法或模因的質量。“質量”變數有點棘手，因為對於不同的媒體，它可能意味著不同的東西：對於一張圖片，它可能是它的美，對於一個宣告或陳述，它的準確性。

透過在20個不同的模擬中跟蹤10萬個不同的帖子，研究人員瞭解到，一般來說，高質量的想法——更漂亮的照片，或更真實的陳述——更善於透過網路傳播。但是，如果社交網路不斷被新帖子淹沒，使用者沒有無限的註意力廣度（我們沒有），這個群體就失去了區分好主意和壞主意的能力。基本上，要想讓高質量的帖子在社交媒體上贏得分享戰，流入該網路的新資訊量必須相當低，使用者的關註度也必須相當高。

現在，這是一個模擬-它做了一些非常簡單的假設。因此，為了新增真實世界的資料，研究小組分析了2014年的Twitter資料，以瞭解新想法加入網路的速度，以及使用者推特的新帖子數量與轉發的數量。研究人員透過Tumblr計算了使用者的平均滾動行為，以及他們在帖子上停留的時間。作者寫道，將這些資訊**他們的模型中，描繪了一幅令人恐懼的畫面：一個思想的線上市場“無法根據質量來區分資訊”。

同樣，這是一個模型，需要做更多的研究來驗證人們是否真的有這樣的行為。但現實世界中的分享行為至少在最初似乎支援了這一結果：透過謠言檢查網站Emergent.info確定為騙局的帖子傳播的病毒性與事實上檢查這些騙局或分享真實資訊的帖子傳播的病毒性一樣強。

減少資訊過載可以幫助人們區分社交媒體上的真假新聞，其中一種方法是讓Facebook和Twitter等公司刪除大量低質量帖子的機器人。但正如Facebook今年早些時候披露的應對造謠的策略一樣，這不是一項小任務。