Nature人類行為：評估新冠病毒帶來的「信息流行病」

2020-11-13 集智俱樂部


導語

在蔓延2020一整年的新冠疫情中，各國政府和公眾不僅在對抗一場大流行，還在對抗各種虛假、低質量信息的大流行。近日Nature Human Behaviour 期刊在線發表一篇論文，研究者基於全世界162個國家在新冠大流行的早期（1月22日-3月10日）的1億條推特信息，研究了與流行病流行相伴而生的「信息流行病」現象。

論文題目： Assessing the risks of 『infodemics』 in response to COVID-19 epidemics 論文地址： https://www.nature.com/articles/s41562-020-00994-6


面對跌倒起伏的美國大選，想必太多人見識到了假新聞的危害。信息流行病（infodemics）是描述這一現象的新詞。它由信息information和流行病pandemic兩個詞合成而來，是指伴隨疾病的流行，各種信息特別是虛假信息大範圍傳播，進而造成巨大負面社會影響。如今關於新冠病毒的信息流行病正在世界範圍內蔓延。

信息流行病的傳播過程，與傳統的流行病傳播有相似性。為了描述與新冠疫情相關的社交媒體中的信息傳遞，研究者首先對信息和傳播者進行了分類。

信息傳播示意圖

如圖所示，社交媒體上的信息傳播方，不僅有真實人類，還有一些機器人帳號。根據帳戶發布的信息真偽，將其分為紅色、藍色和綠色三種，分別代表虛假信息傳遞者、一般用戶和可信信息源。

針對不同類型的信息，給予不同的打分，例如陰謀論的危害最大，得分是9，而虛假信息的危害為8分。之後針對各地區某段時間用戶的新冠信息總和，得出代表該地區的信息流行病的總分，稱其為「信息流行病風險指數（Infodemic Risk Index ）」。

各國不同時間段新增病例和社交網絡中傳播信息的信息關係

上圖中部，展示了世界各國受到「信息流行病」影響的程度，四角分別是加拿大、俄羅斯、瓜地馬拉和韓國日均病例和傳播信息的有多少是經過驗證的（淺藍色），有多少是未驗證的（深藍色），圖中的圓圈代表該國單日新增病例數。

各國的信息流行病嚴重程度隨時間變化

對比國與國、地區與地區，可以發現在不同地域，信息流行病嚴重程度的變化是獨立的。上圖所示的各國信息流行病風險指數，先後順序上並不存在相互之間的影響。

總病例數和信息流行病嚴重程度的關係

而對比在研究期間，總確診病例數和各國信息流行病風險程度得分的記錄，可以看出兩者之間並沒有顯著的相關性，其中紅線為線性回歸的結果，黑線為多項式回歸擬合。

從該研究中，可得出幾個出人意料的結論：

  • 社交網絡中關於疫情的信息大多是未經驗證的、錯誤的；
  • 謠言的傳播和單日新增病例這一代表疫情嚴重程度的指標，並沒有明顯的關係；
  • 不同國家可信與不可信新聞來源的佔比，和社會經濟發展程度沒有關聯。

考慮到應對新冠，最有效的手段是預防，而這需要真實信息的廣泛傳遞。故而這項研究有著深遠的意義。但由於教育背景、常用語言的原因，缺少對各國社交網絡的無偏採樣，同時由於實時收集海量數據面臨的困難，該研究還有諸多局限性。

作為一篇量化研究」信息流行病「的論文，這項研究提出在重大社會事件背後，社交網絡中必然存在著與正確信息伴隨的虛假信息，而虛假信息的傳播規律，比想像中的更為複雜多樣。

信息流行病作為新興課題，在全球疫情持續發酵、人類信息環境愈發惡劣的背景下，未來研究值得期待。未來還會繼續拓展，比如可以考察社交網絡中機器人帳戶在虛假信息傳播中起到的作用；可以針對可靠來源的數據，建立多語言的文本庫；以及對跨社交平臺進行文本挖掘，建立對各國人群的有代表性的抽樣。

作者：郭瑞東

編輯：鄧一雪

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