引言（摘编）
作者的统计数据表明，世界范围内的新闻业因感染“虚假”（“失实”等）这种“病毒”（virus）而遭受“假新闻大流行病”（fakeness pandemic）。“假新闻”成为全球政治、社会、科技、法律等多学科、跨领域的重点学术话题。本文按照病理学的框架，将国内外假新闻研究分“诊断界定”（define）、“影响反应”（impact）、“传播流调”（spread）、“检测方法”（detect）、“控制治疗”（control）等五个主题作综述：
其一，一些研究着重对“假新闻”作了界定，尤其是探讨了假新闻定义的类型学。Tandoc Jr, Lim and Ling（2018）对学术界定义的假新闻作了文献梳理，并按欺骗的主观意图、信息的失实程度等将其分为七类，Wardle（2017）也将假信息（mis-information）和伪信息（dis-information）解构为七种相似类型。这种类型学有一定的解释力，但目前的分类并不完整，且主要的研究对象是西方国家的假新闻，特别是针对美国假新闻。其他一些研究还试图从法律视角（Klein and Wueller 2017）、认知过程（Gelfert 2018）、受众观念（Nielsen and Graves 2017）、新闻传播史（Creech and Roessner 2019）或宗教神学史（Sparks 2020）等方面解读或界定假新闻。
其二，一些研究探讨假新闻如何产生影响。当前，许多研究都集中关注假新闻在政治和社会领域的影响（Amarasingam 2014；Wasserman 2020）；另有研究表明，公共卫生也会受到潜在威胁（Waszak, Kasprzycka-Waszak and Kubanek 2018）。Vargo, Guo and Amazeen（2018）考察了假新闻的议程设置能力；Bakir and McStay（2018）分析了假新闻的经济维度与动机。Kogan et al (2019) 运用应用经济学理论解读假新闻对金融市场的冲击及其“间接溢出效应”（indirect spillover effects）。其他研究调查了虚假新闻对用户的社会印象和判断调整的总体影响（Roets 2017）。
其三，另一些研究调查了假新闻如何快速而广泛地传播（Newman et al 2017；Fletcher et al 2018；Pennycook and Rand 2020）。有调查显示，假新闻往往比真实新闻更新颖，而人们更可能分享新颖信息（Vosoughi, Roy and Aral 2018, 1146）。Wu and Liu（2018）追踪了社交网络上假新闻的足迹，并根据其宣传与传播方式将信息进行分类。Jang et al（2018）研究了假新闻如何通过计算方法传播的模式。Sommariva et al（2018）探索健康谣言的传播及社交网络服务的信息核实问题。
其四，还有一些研究致力于设计检测假新闻的方法。检测方法包括：使用讽刺线索进行检测（Rubin et al. 2016）；构建新型事实核查系统（Graves 2016；Vo and Lee 2018）；完善自动检测体系（Tacchini et al 2017）；通过数据挖掘排查（Asr and Taboada 2019）；以及机器学习的方式追踪（Ahmed, Traore and Saad 2017）。Conroy, Rubin and Chen（2015）讨论了当前较先进的假新闻检测技术，而Rashkin et al（2017）分析了政治事实核查的语言文本。在此基础上，Zhang and Ghorbani（2020）设计了一个综合的假新闻检测生态系统。
其五，研究人员还探讨了如何控制和打击假新闻。这通常与假新闻的检测密切相关。Goldberg（2017）建议以替代性法律法规进行控制，Jang and Kim（2018）则更加支持媒介素养的干预作用，而非法律的干涉。Bakir and McStay（2018）建议更多关注数字广告以及如何对假新闻实施强有力的经济反击。从技术角度，一个被广泛提议的干预措施是，给有争议的新闻报道上贴上警告标签（Ecker, Lewandowsky and Tang, 2010），但“隐含真相”效应（“implied truth” effect）可能暗示，未被标记的虚假报道会被认为是经过证实且更准确（Pennycook et al 2020）。计算社会科学和技术也可发挥双重作用（Ciampaglia 2018）。综合而言，哈佛-东北大学的一个研究团队通过梳理和评述现有的控制方法，鉴定了一些可行的途径和未来行动的三个方向（Lazer et al 2017）。
除了侧重于不同领域、视角的阐释研究，当前还有一些颇具影响力的案例研究，重点聚焦重大政治事件中的假新闻问题，包括2006年以色列大选（Balmas 2014）、乌克兰危机（Khaldarova and Pantti 2016）、2016年美国总统大选（Allcott and Gentzkow 2017；Fourney et al 2017；Guess, Nyhan and Reifler 2018）以及英国“脱欧”投票等（Kucharski 2016）。在科学研究方面，《自然》杂志探索了假新闻的流行病学（Kucharski 2016），《科学》杂志则调查了假新闻背后的科学（Lazer et al 2018）。对于未来的议程，《科学》呼吁“探讨潜在病理学”的跨学科研究，旨在控制假新闻的传播，创造一个新的新闻生态系统（Lazer et al 2018, 1096）。但真正从病理学视角开展的探讨很少，仅Pickard（2017）总结了“特朗普时代”美国媒体体制的结构性病理，包括极端商业主义、伪信息泛滥和新闻业危机等。
基于以上文献综述，我们发现，大部分国内外假新闻研究可被纳入病理学研究的体系，但作为一种慢性大流行病，假新闻的病理尚未得到专门而深入的研讨。此外，牛津大学路透新闻研究所的全球假新闻调研发现，除了美国的假新闻得到充分探讨，其他几乎所有国家的假新闻研究尚显不足，缺乏一些基本信息（Fletcher et al. 2018）。基于此，本研究引入社会病理学的理论，探讨进入21世纪以来中国大陆假新闻的症状、病因及演变趋势，旨在从非西方国家（美国）的视角探索“假新闻大流行病”的病理学特征。
社会病理学、假新闻与中国新闻业实践（摘编）
“社会病理学”一词借用于医学、应用于社会学，一般指的是人类社会中反常或偏离正常的现象，如“病理现象”（Lemert 1951，38）或“功能障碍现象”（Harris 1998，6）。Harris（1998）研究了社会病理学的早期起源：都铎和斯图亚特王朝的作家关于政治疾病如何以及从何而来的理论，特别是关于社会感染、遏制和可行疗法的英文写作话语。都铎独特而存疑的结论是，社会疾病的起源完全是外部因素，而病理学研究有助于社会肌体健康。正如Silberman（1970）所说，真正的健康不是指没有疾病的理想状态，而是指在不断变化的环境中采取有效行动的能力。社会病理学理论的应用可以追溯到迪尔凯姆的“失范”和“利己主义”概念（Mawson 1970）。现代社会语境下，社会病理学主要从症状（JSTOR 1959）、病因或原因（Harris 1998）以及趋势预测（Sutherland 1945）等角度探索各种病理现象。研究的三种主要方法包括“社会问题法”、“社会解构法”和“多因素互动法”（Lemert 1951）。近年来，Smith（2017）引入一个修正的社会病理学批判概念，而Pereira（2019）指出，另一个社会病理学概念化的传统主要关注“真实性”（authenticity），尤其是这种真实性如何被阻塞、阻挠或影响。
虚假新闻作为一种社会病态现象，因其真实性受到阻塞、阻挠或影响而造成诸多社会问题。譬如，它“导致公民获取错误信息，他们很可能会在回声室中保持错误认知的状态，并产生敌对或愤怒的情感（情绪）”（Bakir and McStay 2018，159）。特别是，假新闻的病毒性欺骗可能影响选举结果、煽动地区独立运动、强化认知偏见、损害民主健康，甚至伤及整个社会（Tsipursky，Votta and Roose 2018）。如果把社会病理学应用到新闻分析中，真实是新闻的本来面目，而虚假则是新闻未呈现其本来应有的面目。正如Joseph B. Walther所言，假新闻是“一种能够感染社交媒体的数字病态，旨在煽动不和、扭曲观念”（Logan 2018）。通过病理学诊断假新闻是了解其产生、传播、发展和失灵的关键步骤，亦是减少假新闻病毒传播、遏制假新闻疫情爆发的首要步骤。
Hassid（2011）认为，自1978年以来，中国新闻业从党的“喉舌”到日益增强的媒体专业主义，其新闻实践已经发生巨大变化，当代至少有四种类型的记者，即鼓动型专业记者（advocate professionals）、美式专业记者（American-style professionals）、共产主义专业记者（Communist professionals）以及日常记者（workaday journalists）。“西方专业主义与政党新闻”这一模糊的二分法意味着中西方既有相似之处，亦有独特之处。同样，假新闻在中国新闻业界十分猖獗，在初始、发展、传播等阶段都具有迷惑性，但它与真实新闻仍然有着明显区别（Zhao et al. 2020）。假新闻通常与“市场化”联系在一起，其在市场化程度更高的媒体中不断兴起，损害了这类媒体的公信力，而官方媒体往往被中国受众认为是更值得信赖的（Stockmann 2013）。然而，即使是国家官方媒体，也经常制造一些假新闻，并诱导其他类型的媒体传播这些新闻（Guo 2020）。
无论在中国还是西方，新闻实践都秉持真实性原则，即新闻报道必须以“真实世界中的事实”为基础（Latham 2000，640）；而党的管理与市场化的趋势并置，致使中国新闻实践“实事求是”（seeking truth from facts）方式具备一些独特性，即“不仅要告诉人们发生了什么，还要告诉他们为什么发生，如何去理解它，以及该怎么办”，新闻真实曾在多个层级（Latham 2000, 641）。本文中，我们主要讨论中国语境下的第一层真实性，并将“未准确或错误报道事实”的新闻称为“假新闻”。从社会病理学的角度来看，假新闻的症状是新闻报道的表征性因素，如新闻类型（Zhao 2011）、始发媒体（Yang and Zhu 2015）、话题类型（Zhang 2011）、信息来源（Chen 2016）等；虚假新闻的成因是指病因，包括主要原因（Yang and Zhu 2015）、次要原因（Kuang 2019）和深层根源（Chen 2002）；其发展意味着预测其演变趋势（王敏，饶茗柯，2018）。基于充分的文献探讨，本文对研究者提出的假新闻的病理分析模型（王敏，饶茗柯，2018）进行细化、修正和改进。新模型旨在动态而系统地反映了假新闻的症状、病因和演变趋势，揭示虚假新闻产生、发生、发展的内在规律，也即是其社会病理学机制。
假新闻类型学（摘编）
在类型学方面，Tandoc Jr, Lim and Ling（2018）根据从低到高的两个连续域，将假新闻分为“satire, parody, fabrication, manipulation, propaganda, and advertising（讽刺、模仿、捏造、操纵、宣传和广告）”等七类（p. 141）。这两个连续域分别是：（一）“假新闻相对于事实的失实程度”，（二）“假新闻制造者欺骗或误导的意图强弱”（p. 147）。Wardle（2017）将假信息（mis-information）和伪信息（dis-information）解构为七类：虚假关联；虚假情景；操纵内容；误导性内容；冒名顶替（张冠李戴）内容；纯粹捏造的内容；讽刺/戏仿的作品（false connection; false context; manipulated content; misleading content; imposter content; fabricated content; and satire/parody）。通过对更多国家的相关研究作回顾、对比综述后，我们提炼出更多的假新闻类型：“标题党”、“危言耸听的夸大新闻”、“主观臆断的新闻”、“UGC新闻”、“道听途说的传闻”和“错误数据新闻”（“click-bait,” “alarmist talk,” “subjective assumption,” “UGC-news,” “hearsay,” and “incorrect-data news”）等。同时，我们对所有12种类型假新闻，从“失实程度”、“欺骗意图”两个交叉维度作了探讨。（具体讨论略）。
研究方法（摘编）
自2001年至2020年以来，在中国新闻实践领域和学术界都具有较高影响力的学术期刊《新闻记者》（Shanghai Journalism Review），从中国新闻机构（如印刷、电视、广播、网络等媒体）发布的业已证实的虚假报道、假信息或伪信息中，每年都挑选一份“年度假新闻”名单。其评选标准是，过去一年中在受众中传播最广泛、被国内各级各类媒体转发频率最高的假新闻（Lv 2005；Tong 2011；Bai et al 2019）。我们将所有的假新闻按社会病理学模型中的症状特征进行分类编码，包括新闻类型（Zhao 2011）、始发媒体（Yang and Zhu 2015）、话题类型（Zhang 2011）、信息来源（Chen 2016）等。其一，新闻类型主要根据每一条新闻报道的虚假原因、失实程度和欺骗意图等进行划分。本文将中国大陆的假新闻样本（N=189）对应划分为12种类型中的8种：（1）纯粹捏造的新闻；（2）广告或文题不符的标题党新闻；（3）危言耸听的夸大新闻；（4）主观臆断的新闻；（5）UGC新闻；（6）道听途说的传闻；（7）图像/照片操纵的新闻；（8）核心或关键数据错误的新闻（(1) news fabrication, (2) advertising or click-bait, (3) alarmist talk, (4) subjective assumption, (5) UGC-news, (6) hearsay, (7) photo manipulation, (8) incorrect-data news）。其二，话题类型主要划分为10种类型：（1）政治；（2）经济；（3）社会；（4）法律；（5）突发；（6）环境；（7）科学；（8）教育；（9）军事；（10）文化/体育/娱乐（(1) political, (2) economic, (3) social, (4) legal, (5)breaking, (6) environmental, (7) scientific, (8) educational, (9) military, (10) cultural/sport/recreational）。（其他症状特征划分略）。我们对189条假新闻的文本逐一编码，并开展描述分析、相关分析和趋势分析等统计学分析。（略，编码及统计结果已开放存取）。
结果、讨论以及作为一种治疗方法的事实核查（略）
通过症状诊断，本研究为国内外假新闻类型学补充了更多新分类：“文题不符的标题党新闻”、“危言耸听的夸大新闻”、“主观臆断的新闻”、“UGC新闻”、“道听途说的传闻”、“图像/照片操纵的新闻”和“核心或关键数据错误的新闻”等。相关分析表明，与美国等西方国家政治假新闻盛行的症状不同的是，国内假新闻主要集中于社会生活领域。对此，除了政治经济学的根源剖析，本文亦指出，其部分原因是新闻实践中没有核实政客日常言论的传统。趋势预测显示，网络媒体、道听途说的传闻、单一信源、社会生活新闻是国内假新闻不同于西方的主要特征，未来尤其值得警惕。基于类型学、病因学的分析以及中西事实核查现状的对比，本文最后提出，新的事实核查机制是控制、治疗国内“假新闻流行病”的一种可行方法，即，新闻媒体机构通过与互联网平台合作，整合专业新闻、数据与可视技术、专业知识和传播效率等，按照规范化标准（“核查什么”“怎么核查”）开展事实核查。
研究不足（摘编）
未来的研究需改进假新闻的社会病理学分析模型，并确定更多的症状要素、检验更多的相关关系，从而适应不同文化和背景下的假新闻研究。为实现这一目标，未来需加强对假新闻的病因学分析，而构建更为准确的趋势预测模型对于控制和打击假新闻也至关重要。这些是当前研究的局限与不足。
作者简介：王敏（兼通讯作者），武汉大学媒体发展研究中心研究员、新闻与传播学院副教授，《新闻与传播研究》, New Media and Society, IJoC, Sage Open等刊物审稿人；饶茗柯，利兹大学媒体与传播学院硕士研究生（武汉大学新闻系毕业生）；孙志鹏，武汉大学新闻与传播学院博士研究生。
Acknowledgement:‘The version of Record of this manuscript has been published and is available in <Journalism Practice><August 20, 2020>http://www.tandfonline.com/ <10.1080/17512786.2020.1806723>’若引用请参考并注明：Min Wang, Mingke Rao & Zhipeng Sun(2020): Typology, Etiology, and Fact-Checking: A Pathological Study of Top Fake News in China, Journalism Practice, DOI:10.1080/17512786.2020.1806723.
https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/17512786.2020.1806723