跨学科问题 2020-21/数字假新闻传播的证据

引言

假新闻是指以新闻形式出现的令人震惊、令人惊讶且必然虚假的报道的集合，通常以数字形式呈现。 近年来，假新闻的传播颠覆了政治和社会制度，对民主和人类团结构成了威胁。本案例研究将通过跨学科视角观察这一问题，并考察心理学、社会学和经济学领域进行的证据研究。通过比较不同学科视角下关于数字假新闻传播证据的观点，可以清楚地看到，应对这一全球性威胁的最有效解决方案将来自于结合学科方法。

心理学证据

心理学是研究人类行为的学科，包括生物学、认知和社会方面。该学科的研究重点是研究一个或多个变量对一个或多个结果的影响。心理学家旨在研究某些变量如何导致行为变化。

为此，心理学家最常进行定性研究（案例研究、访谈等）或定量研究（准实验、真实验）。然后，获得的结果被用作证据来支持模型，例如重建记忆和错误信息效应的概念，即事件发生后的信息干扰了对原始事件的记忆。 为了提供人们相信假新闻的原因的证据，一项研究向参与者展示了六篇新闻报道，其中包括两篇假新闻。受访者被问及是否记得这六个故事的事件。近 50% 的参与者表示他们记得虚假的故事，甚至提供了关于虚假事件的细节。这项研究表明，人们在多大程度上相信假新闻，因为他们将其回忆成真实的记忆。它还表明，如果事件与预先存在的信念一致，人们更有可能产生虚假记忆。 研究还表明，人们更容易受到以简单方式表达的假新闻的影响（例如，移民导致失业）。此外，如果一个人缺乏对该主题的了解，研究人员表明，动机偏差可能会发挥更大的作用。

社会学证据

社会学被定义为“对人类社会的发展、结构和功能的研究”。 社会学分析涵盖了广泛的社会问题、变化、秩序和不稳定状态，以及不同的规模，从家庭单位到社会。它包含批判理论以及证据产生的科学方法。

在社会学中，经验证据以定量或定性数据的形式存在。社会现象的量化数据通过调查、统计和人口普查传达。大量参与者对封闭式问题的回答允许进行大规模分析，代表社会。但是，选择偏差——例如男性或女性的过度代表——是此类研究中一个长期存在的问题。相比之下，定性数据依赖于非结构化的开放式访谈。 在分析数据时，可以区分自变量和因变量。

利用这些方法，皮尤研究中心在 2016 年进行了一项调查，抽取了 1002 名 18 岁及以上的成年人，研究可能增加假新闻分享的因素。Goyannes 和 Lavin 将因变量确定为分享假新闻的概率，并将自变量确定为人口统计学（年龄、性别、政治倾向、收入）和情境因素（人们访问假新闻的频率、无意识分享假新闻、谁最负责任阻止假新闻）。 利用回归模型分析变量之间的相关性， 他们得出结论，年龄较大、收入较低的共和党男性最容易分享假新闻。关于为什么会出现这样的结果的答案可能更适合用定性方法来解决。

经济学证据

经济学是研究“个人、企业[和]政府……如何做出关于如何分配资源的选择”的学科，其基础是所有个人都理性行事的假设。 为了以经验证据的形式收集证据，该学科将统计方法应用于经济理论和模型，在经济学的一个分支中称为“计量经济学”。定性证据在该学科中很少使用。

经济学中的一个主要假设是，企业希望最大化利润。因此，许多数字技术公司——从“大型科技公司”到在线博客——都使用广告收入模式，因为它们最大的收入来源来自广告。 定量证据从广告模型的两端收集，从平台到广告客户，以优化关键绩效指标——即最大化参与度并实现对广告最有效的客户响应。同样，假新闻的受益者包括在包含假新闻的网站上投放广告的人和假新闻的创建者。由于假新闻可以产生强烈的反应，例如“惊讶、恐惧和厌恶”，因此它比大多数新闻报道都更能吸引人们的注意力。 因此，根据经济学的假设，网站传播假新闻以吸引流量，从而获得收入，这是一种激励。 例如，“每次点击费用”广告模式说明了，如果点击了假新闻帖子，网站的发布者或所有者将获得收入，这表明广告生态系统如何从假新闻的传播中受益。

证据冲突：为政策制定提供信息

所有这些已确立的学科在产生关于同一问题的证据方面都采用了截然不同的方法。尽管这三者都被称为社会科学，但它们各自的证据方法得出的结果并不一定相关。

用于产生证据的研究方法之间存在明显的紧张关系。从心理学中推断结果——即人类并不总是理性行事——与经济学中的一个关键假设相矛盾；社会学因为它既不假设也不添加另一个维度。一个实际的例子是社交媒体公司执行“标记”被识别为假新闻的帖子的效果有限。“标记”假设了经济学预设的东西，即个人作为理性行为者，在面对警示信息时会自然地驳回该帖子。相比之下，心理学中偏差的研究和社会学中社会因素的研究挑战了这一假设，表明个人和群体远不如假设的那样独立。

此外，跨学科合作的价值体现在规模在影响每个学科研究进展方面的重要性。社会学研究可能会提供关于小规模人口行为的证据，这些证据无法推断应用于整个社会，而整个社会是计量经济学的默认参数。当心理学中使用和产生的证据经常被应用于经济学中以从更具体的角度评估更大的模型假设时，也体现了合作的必要性。

正如2019年英国政府白皮书重新评估对社交媒体的国家监管所说明的那样，政策制定者最近开始采用跨学科的视角。这些白皮书提出了一种由多元化学术领导者组成的委员会领导的框架：这证明了采用跨学科方法来解决这一全球公共话语威胁是最有效的解决方案。