麻省理工学院三位学者的一项新研究发现，假新闻在社交网络推特上的传播速度远远快于真实新闻，差距相当显著。
“我们发现，在所有信息类别中，虚假信息的传播距离更远、速度更快、层级更深、范围更广；在许多情况下，差距达到一个数量级。”麻省理工学院斯隆管理学院教授、介绍这项研究发现的新论文的合著者西南·阿拉尔说。
“这些发现让我们对在线交流生态系统的基本特征有了新的认识。”麻省理工学院媒体实验室媒体艺术与科学副教授、社会机器实验室（LSM）主任、该研究的另一位合著者德布·罗伊说。罗伊还表示，研究人员对真实新闻和假新闻在推特上的不同传播轨迹“既感到惊讶，又深受震撼”。
此外，学者们发现，虚假信息的传播基本上并非由那些被编程用来散播不准确信息的机器人造成。相反，假新闻之所以在推特上传播得更快，是因为人们会转发不准确的新闻。
“从我们的数据集中移除所有机器人后，假新闻和真实新闻传播之间的差异依然存在。”新论文的合著者、LSM博士后索鲁什·沃苏吉说。他的博士研究促成了这项研究。
这项研究以多种方式量化了这一现象。例如，假新闻被转发的可能性比真实报道高出70%。真实报道触达1,500人所需的时间，约为假新闻触达同样人数所需时间的六倍。至于推特上的“级联”（即连续不断的转发链），假消息达到10层传播深度的速度约为事实的20倍。而且，在级联的每一层，假消息被不同用户转发的范围都比真实陈述更广。
论文《真实与虚假新闻的在线传播》于今日发表于《科学》期刊。
新奇性为何可能推动虚假信息传播
这项研究始于2013年波士顿马拉松爆炸案及随后造成的人员伤亡，这些事件当时在推特上引发了广泛关注。
“推特成了我们的主要新闻来源。”沃苏吉说。但他补充道，在这场悲剧发生后，“我意识到……自己在社交媒体上读到的内容有很大一部分是谣言，是假新闻。”随后，沃苏吉和当时担任他研究生导师的罗伊决定调整他的博士研究方向，开发一种能够预测推特上谣言真伪的模型。
随后，在与另一位曾长期研究社交网络的研究生导师阿拉尔商议后，三位研究人员决定采用这项新研究所用的方法：客观判定新闻报道的真伪，并追踪它们在推特上的传播轨迹。推特为这项研究提供支持，并向麻省理工学院团队开放其历史档案。罗伊于2013年至2017年担任推特首席媒体科学家。
研究人员追踪了约126,000条在推特上传播的新闻级联。这些内容在2006年至2017年间累计被约300万人推文转发超过450万次。
为判定报道的真伪，研究团队参考了六家事实核查机构（factcheck.org、hoax-slayer.com、politifact.com、snopes.org、truthorfiction.com和urbanlegends.about.com）的评估结果，发现这些机构的判断在超过95%的情况下相互吻合。
在126,000条级联中，政治类新闻数量最多，约有45,000条；其后依次为都市传说、商业、恐怖主义、科学、娱乐和自然灾害。与其他类别相比，政治新闻中的假消息传播更为明显。
研究人员还确定以“虚假新闻”作为研究对象，并将其与如今无处不在、含义广泛的“假新闻”一词区分开来。
这些核心发现引出了一个基本问题：为什么假消息在推特上的传播速度比真相更快？阿拉尔、罗伊和沃苏吉认为，答案或许在人类心理之中：我们喜欢新鲜事物。
“假新闻更新奇，人们也更愿意分享新鲜信息。”担任大卫·奥斯汀管理学教授的阿拉尔说。在社交网络上，人们可以通过率先分享此前未知（但可能是虚假）的信息来获得关注。因此，正如阿拉尔所说，“分享新鲜信息的人会被视为消息灵通。”
麻省理工学院的学者通过随机抽取一部分传播过假新闻的推特用户，并分析他们对这些新闻的反应内容，检验了这一“新奇性假说”。
结果如何？沃苏吉说：“我们发现，人们对假新闻和真实新闻的情绪反应各不相同。”他指出，“人们对假新闻更多表现出惊讶和厌恶”；而对真实报道的回复则通常带有悲伤、期待和信任等情绪。
因此，尽管研究人员在论文中表示，他们“不能断言新奇性本身会导致转发”，但人们看到假新闻时表现出的惊讶，符合这样一种观点：虚假信息的新奇性可能是推动其传播的重要因素。
后续研究方向
三位研究人员都认为，他们发现的影响幅度非常显著，但对其公民社会层面的影响看法略有不同。阿拉尔认为这一结果“从公民社会角度看非常可怕”，罗伊则稍显乐观。不过，学者们一致认为，思考如何限制错误信息的传播十分重要，并希望这项研究成果能推动该领域开展更多研究。
谈到第一个方面，阿拉尔指出，认识到传播假新闻更快的是人而非机器人，说明可以从整体上着手解决这一问题。
“如今，在阻止假新闻传播的斗争中，行为干预变得更加重要。”阿拉尔说，“如果问题只在于机器人，我们就需要技术解决方案。”
沃苏吉则提出，如果有些人故意传播假新闻，而另一些人是在不知情的情况下这样做，那么这一现象包含两个方面，可能需要采取多种应对策略。罗伊说，这些发现或许有助于制定“可作为基准的测量指标”，供社交网络、广告商及其他相关方使用。
麻省理工学院的学者表示，同样的现象可能也发生在包括脸书在内的其他社交媒体平台上，但他们强调，需要通过严谨研究来探讨这一问题及其他相关问题。
对此，阿拉尔说：“为了开展更多研究，科学界需要获得更多支持，来自业界和政府的支持都不可或缺。”
罗伊说，目前即便是出于好意的推特用户，也可以想想一个简单的道理：“转发前先想一想。”
