篡改视频和音频的技术正在进步,扭曲的事实不仅可信,而且很难发觉。

Harvard Business Review (China) - - 聚光灯 Spotlight -

的真实性。接下来我们请麻省理工学院和韦尔斯利学院的学生独立审查,这些事实检查组织在瀑流选择方面的偏差。

显然,这一过程很难规模化推广。因此,创建能高效预测内容真实性的算法就显得至关重要了。索罗什·沃索菲的麻省理工学院博士论文在德布·罗伊的指导和我的指导下完成。他在文中开发了当时最先进的算法之一,用于自动实时发现和预测推特上散播的谣言真实性。他的分类系统利用语义和语法特征识别谣言,准确率高达91%;通过分析谣言的语言风格、谣言散播人的特点和传播力度,对谣言真实性的实时预测准确率达到75%。我看到该领域已经有更新的研究,而且前景广阔。但要找到业界一致认同的假新闻识别方法,我们面前还有很长 的一段路。

谁鉴别真假?这个问题很关键,但答案并不明确。我们应该让 Facebook 和推特等平台担起这份责任吗?还是依靠本研究使用的这类事实检查组织?我们应该建立类似于独立委员会的组织吗?但似乎很难保证事实检查公司和委员会不会被政治化。在找到合理答案前,我们还需要进行更多思考和研究。

Facebook为应对在这一问题上面临的压力,最近宣布将在网站的新闻贴下面增添一个“关于文章”的按键。点击按键,读者会看到更多信息,包括同一话题的相关文章、同一家发布者近期刊登的报道,以及该发布者维基百科页面的链接。这可能是向正确方向迈出的一小步,我们明显还需要付出

更多努力。

正确的标签能真正减慢假新闻传播的速度吗?关于标签有效性的科学证据现在还不明确。有些研究显示,标记假新闻可遏制虚假信息的传播。其他研究表明,标签实际上加速了传播。该领域鲜有已经发表的论文或经过同行评审的研究。所以我们需要通过实验确定,如何利用标签在最大程度上限制谣言的传播。比如,相比发布者维基百科页面的链接,“真实性分数”会更有效吗?

改变针对内容生产者、广告商和社交媒体公司的激励机制。社交媒体广告生态系统依赖于内容的传播。内容得到的注意力越多,创造的价值和广告收入就越大。所以当前数字广告商业模式在某种程度上,刺激了假新闻的传播——如上所述,谣言比真实信息传播得更远、更快、更彻底和广泛。2016年美国总统选举期间,马其顿地区制造的假新闻更多受经济因素影响,而非政治刺激。信息制造者仅仅认为,他们可以从假报道中赚取更多广告收入。

当然,刺激谣言散播的经济因素不仅只在短期内有效,还非常短视。从长期来看,假新闻的传播会破坏平台的声誉,危害到广告商,并损害诚实内容生产者的信誉——多数利益相关者都非常清楚这一事实。

在思考供应商想要(或应该)如何改革方面,我们尚处在非常早期的阶段。不过我看到了两大可能性。

1.改革生态系统的商业模式。比较激进的方式是,用订阅模式取代 Facebook 和其他社会媒体公司的广告驱动型商业模式——原因在于,将点击率和参与度排在第一位,会刺激耸人听闻、挑起争端和虚假捏造新闻的生产。这种观点认为,如果用户只是按月交订阅费,激励因素就会从用户的最大利益出发,重新排列。

Facebook已经嗅到这一可能性。谢丽尔·桑德伯格(Sheryl Sandberg)在《今日秀》中提出了将 Facebook转变成“免费增值”(freemium)模式的想法,也就是说,用户可以付费关掉广告,也 可能取消数据收集功能。从经济层面上讲,这的确可行:毕竟免费增值模式已非常普及。流媒体音乐服务商 Pandora允许你免费听音乐,但会附加广告;要想关掉广告,你就要付费。《纽约时报》允许你每月免费阅读十篇文章;超过这个篇数,你就要付费。

但这现实吗? Facebook 和其他大型公司创造了价值巨大的经济部门。如果监管机构不向这些公司施加重压(我会在下文阐述),很难想象它们会放弃自己曾经创造的赚钱机器。

即便我们可以魔棒一挥,彻底改革社交媒体平台公司的基础商业结构,但这样做明智吗?很多生产多元化、非主流内容的长尾出版商没有广告收入的话,就不能生存,因为只有更大的玩家才有足够大的规模,让订阅模式有效运转。消费者不会给多项服务付费,一般会在每个内容类别(新闻、体育、评论)中选一项付费服务。因此,内容制作的市场

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