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由於假新聞與網路謠言的氾濫,最近有數位立委提案修改《社會秩序維護法》,對散播不實消息處以罰則。

散播謠言是否該被處分,涉及言論自由以及公共秩序兩種價值的競合,在此我們不做評判。本文將從數理模型和資訊科學出發,討論假新聞的生成與擴散,並提出個人及社會可能的防治措施。

一個「眼見不足為憑」的時代

假新聞的存在從來不是新聞。長期以來,它們就是人類社會資訊交換的陰影。從古早的口耳相傳到紙本的八卦小報,隨著社會網路的發達,謠言逐漸轉化成和演算法掛勾、甚至有能力被客製化的新聞。

幾乎零成本的製造、虛構與真實的混淆,假新聞以文字、圖片、聲音、影像等型態嵌入我們每天的訊息傳播。就像Photoshop可以用來變更圖片內容,最近新起的Deepfake更可以利用人工智能中的深度學習技術,生成完全虛假的影片。日前也有演員和媒體創作歐巴馬的合成談話,提倡對這項新技術的警覺與防範。

這兩年美國、法國總統選舉都出現大規模對特定候選人不利的假新聞,不少證據顯示這些資訊背後都有國家機器的計劃性操作。從去年波斯灣阿拉伯國家與卡達斷交開始,卡達與沙烏地阿拉伯等國持續進行網路輿論戰,數個國家政府網站被駭客入侵、釋放假新聞,再藉由社交媒體上的網路機器人快速傳播。就算事後假消息得以被更正,卻為時已晚。

現代社會中,人類有許多製造假新聞的動機。軍事的謠言可以渙散軍心、削弱敵對陣營的領導統御能力;政治和社會的假消息可能激化對立、影響選舉結果甚至引起社會動盪;商業中假新聞的製造者則可見經濟利益,利用驚世駭俗的話題吸引流量,攫取廣告和金錢效益。

假新聞是怎麼產生的?

面對假新聞、特別是新型態結合社會網路的謠言,我們首先必須了解它們的主要運作機制,才可能用破壞供應鏈的方式,因應或減低對社會的危害。

或許沒有人有資格當真理的仲裁者,但許多假新聞對明眼人來說一看便知。這裡泛指的假新聞不是對真實事件的偏見詮釋、或純粹品質不佳的新聞,而是無中生有,由個人或團體刻意編造出並非事實、甚至荒謬邏輯導向的陰謀論。

首先,假新聞製造者需要選擇一個聳動的題材,可以是刺激人類較低層次慾望的腥羶色,也可以是激起仇恨的憤怒言論或影像,用以包裝一個不存在的事件。假新聞產生後就是想盡辦法賺取點閱率,常見的做法是在社交網路如臉書上購買廣告,個人點擊連結後便被導入假新聞網站化作數字流量。吸引流量的方式很多,從建立粉絲頁、購買機器人或殭屍帳號換取初期人氣,接著鎖定容易相信特定訊息的種子,讓他們在自己的頁面中分享和評論資訊,有時還可以結合網軍推廣訊息。滾雪球效應能使人氣更進一步增加,直到該新聞效應滲透飽和為止。

用「病毒」模式面對假新聞大軍

學術界不乏回應這種現象的理論架構和研究方法。近一、二十年來學科疆界變得模糊、跨領域研究興起,社會物理學、複雜系統、網路理論等領域應運而生。在處理社會科學議題時,它們一次只探討最重要的幾項變因,把人看作服從簡單機制的粒子,看似複雜的集體現象可以由簡單的規則和個體各自對環境做出的反應和互動產生。藉由觀察分析資訊、建立模型、假設檢驗、模擬實驗、計算並預測的過程希望得到對社會複雜現象更深入的洞察。

至少有兩類適合假新聞研究的社會物理模型:

第一類把謠言當作疾病,研究病原在社會網路傳染散佈的過程。向流行病學借取知識,把人們的狀態區分成健康、生病、免疫或更複雜的類別,研究社會網路中動態系統的變化。一個生病的人有一定機率對健康者傳染病原,每個人感染疾病的臨界點可能不同,也存在生病後復原且免疫的可能。網路配置和其中的人群特質同等重要,為了促進社群健康,公共衛生的研究者會把更多資源例如疫苗投注於高危險群或人群接觸率高的個人。假新聞具體的傳播機制可能不同,基本心法卻是一樣。

另一類方法直接研究散佈假新聞的電腦網路,把謠言視為電腦病毒處理。結合資訊科學的知識,偵測潛在的消息源頭。如果有特定網路位置的電腦不斷發放假消息,便可管制這類電腦的話語權。另外利用圖論及資料科學,視覺化呈現電腦網路,演算法結合人類判斷,學習假新聞產生的模式,偵測異常的資訊傳播與網路拓樸結構。這領域已經成為詐欺者與管制者的軍備競賽,謠言散播者為了找尋漏洞寫出更好的演算法,防範者的能力隨之進步,病毒與管制共同在結構複雜的網際網路上不斷攻防對抗。

維護資訊品質,你我都有責任

更抽象一點來看,不同觀點在人類意見系統中不斷聚合與分裂。假新聞就只是人類意見傳播中的不良意見的存在,但同時社會中還存在更多事實訊息和優質見解,讓好的意見能夠被擴散,壞的意見自然容易被遏止。這是人類群體溝通的機制設計問題。如果從上而下以威權決定意見,輿論將受到國家與大企業控制,但若追求齊頭式的平等,則社會有集體被煽動操弄的風險。

一種比較穩健的設計是「專業主義」,結合民主機制,個體針對不同議題對其他個體的可信度投票,整體意見便是這些個體可信度的加權平均。全球最大對沖基金橋水基金(Bridgewater Associates)因為在投資決策上需要根據大量事實、假設及判斷,確保優良意見能夠從討論中出線,並直接影響公司的營運績效,創辦人Ray Dalio便在他公司使用這種意見整合機制

實務上對於假新聞合理的因應還是需要從多管道採取措施,例如基本的教育普及、新聞自由活絡討論和促進社會多元觀點的生成。如同對疾病的免疫力,倡導新聞來源的重要,提升個人層次的判斷力。政府與企業也應該站在類似公共衛生的立場防治並監管惡意資訊。例如臉書和谷歌都因為先前假新聞氾濫,逐步把自己的角色從社交網路、搜尋引擎拓展到新聞媒體,承擔更多維護資訊品質的道德責任。從結合個人舉報、數位加密簽章、第三方核實、增加人力研究消息真偽,到投資更多資源研究演算法,用人工智能對抗人工智能,現今已存在不少機制或企業可以標注假新聞,減緩和抑止它們擴散的可能。

如果疾病對個人的代價是生理健康,假新聞的代價就是民眾對社會體制的信任。無論科學如何發達,人類仍難免於各種病原威脅,同樣的無論進展程度如何,社會大概無法永遠免於假新聞的危害。樂觀一點來看,不良資訊可以提升人們的獨立思考和批判意識,但如同歷史的經驗教訓,有生之年,我們注定與更加真實、舖天蓋地的假新聞在持續變遷的社會中共同演化。

(作者為美國北卡羅來納大學數學博士,現為美國內布拉斯加大學社會系博士後研究員。)

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