成果速递 | 假新闻的类型学、病因学及事实核查
发布时间:2020-09-23 15:44:07  点击数:
近期,中心研究员王敏等在Journalism Practice(《新闻学实践》,SSCI源刊)线上发表 Typology, Etiology, and Fact-Checking: A Pathological Study of Top Fake News in China一文。现于版权许可范围内作简要摘编,供交流、指正。
 

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