Nature:比疫情更可怕的是伪科学谣言的传播-集智俱乐部


导语

在西方社会中,对疫苗的不信任,例如认为疫苗会造成自闭症等谣言,是一种广为流传的伪科学。在新冠爆发的今天,这样的错误观点,会对社会造成严重的生命和财产损失。5月13号的 Nature 论文“支持与反对疫苗观点的线上竞争”,从观点传播动力学的角度,系统性地讨论在社交媒体上,科学与谣言在传播过程中,会呈现出哪些不同的特征。该文的研究套路值得借鉴,研究得出的结论,不只适用于西方文化的背景下,也具有一定的普适性。


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论文题目:

The online competition between pro- and anti-vaccination views

论文地址:
https://www.nature.com/articles/s41586-020-2281-1


1. 如何可视化媒体

中的观点传播情形

 
类似微信公众号,脸书平台上的社群集团(Cluster)是一个用户创建的自媒体。该研究所基于的数据,正是在有三十亿用户的脸书平台,选取其中1亿就疫苗问题表达过观点的用户。由于本研究关注的是观念的传播,因此关注点不仅仅是用户是否关注某个自媒体,更是某个社群集团的用户是否向社群中的其他用户推荐某个账号。
 
下图展示了 19 年 10 月 15 号,关注疫苗相关话题的 1 亿用户组成的媒体生态。图中红色的代表该社群对疫苗持不信任、反对的态度,蓝色代表该社群支持疫苗,而绿色代表该地区的用户对这一话题还没有做出明确判断。点的大小代表社群人数的多少。图中最上方的全球态度,代表全球整体在该话题上的态度。这样的网络可视化套路,值得借鉴与学习。
                            
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图1:针对疫苗问题,对全球社交网络社群生态可视化
 


2. 如何描述观点的演化过程

 
该研究收集的数据,来自 19 年 2 月到 10 月之间,计算相比于 2 月,在 10 月份网络中针对疫苗话题的社群生态出现了哪些变化,可以得到下图:
                   

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图2:疫苗话题上,网络传播生态变化图

 
该图中,左边的红色为反对疫苗的自媒体,右边的蓝色为支持疫苗的自媒体。图中描述的是节点的增长情况,例如图中在绿点中出现了一个红点,意味着 2 月份还对这个话题保持中立的社群,在 10 月份,部分成员变得反对疫苗。
 
从上图中,可以直观的看出,相比 2 月份,新增的反对疫苗的社群更加多(即红色的线多于蓝色),而从下图不同类型的节点中心度的变化情况可以看出,反对疫苗的社群,在网络中的中心度显著提升,这意味着其占据了传播网络中更为中心的位置。考虑到西方社会在 2019 年麻疹爆发中,主流媒体对反对疫苗的观点予以驳斥,上述自媒体社群中的变化趋势,解释了为何反对疫苗的声音能够继续坚挺。
                   
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图3:不同类型的社群,其初始大小和社群中心度变化比例的散点图

 

3. 支持与反对疫苗的观点

在传播中呈现的六个不同之处

 
该文最大的贡献,除了上述的可视化,还在于作者从传播数据中,总结出的支持与反对疫苗的观点,在传播动力学上,与传统观念所呈现的不同之处,以及由其引申出的经验教训。

 
3.1 谣言的传播更为分散
 
从总人数来看,相信疫苗有益的人是多数,且这些人也认为自己处于社交网络的主流,然而从网络的视角来看,反对疫苗的声音,正在变为网络中的主流,同时和对疫苗态度犹疑未决的社群联系越来越紧密。而相信疫苗有益的群体,则大多处在网络中的某个特定区域中,他们会认为身边的人都相信疫苗有益,从而不认为自己需要进一步传播这一观点。
 

3.2 不是静态的收听者,而是积极的建立连接
 
社交网络中最多的,其实还是对于疫苗问题保持中立的那部分人,例如学校中的家长联合会,要决定是否给孩子打疫苗。传统的想法是,这些人消极的接受信息,直到被某一方说服。但实际中,绿色的社群有着最多的连接增长数,且其中和反对疫苗的群体有密切联系的社群,更容易在规模上出现快速增长。这意味着对于某一话题保持中立的社群,并不是消极的信息接收者,在这个自媒体时代,他们会积极的传播观点。
 

3.3 支持疫苗的大都是大V账号
 
在自媒体账号数上,反对疫苗的自媒体账号更多(317 vs 124),虽然每个反对疫苗的账号的关注者较少。但小号能够和关注者之间产生更多的互动,从而使其相比大V账号,能够更有力的占据网络的中心位置,并能够触及更多的对疫苗话题没有明确意见的群体。
 

3.4 反对疫苗的账号子话题更多
 
疫苗有害这样的谣言,往往会和阴谋论,儿童安全及替代医学(即非常规的西医疗法)等纠缠在一起。而支持疫苗的言论,则只是一个帖子只谈论疫苗这一个话题,不会东拉西扯。这和国内的媒体生态几乎一模一样。养生谣言中,能分出诸多子群,每个子群讨论自己熟悉的话题。
 

3.5 在相关事件成为热点时,反对疫苗的声音增长更快
 
在 19 年 2 月到 10 月中,美国爆发了本来可以通过疫苗预防的麻疹疫情,这是由于多年来美国部分地区的孩子不接受麻疹疫苗造成的,主流媒体也对反疫苗的观点予以驳斥。然而在麻疹疫情期间,反对疫苗的声音反而传播的最为迅速,有些账号的关注者增加了300%,而没有任何一个支持疫苗的账号,关注者增加了100%,大部分关注者的增长都在 50% 以下。

 
3.6 中等大小的反疫苗自媒体增长最快
 
之前的社交网络中,假设是富者越富,优先连接会让大号获得更快的增长。而针对疫苗这一话题,由于反对疫苗的大号发布的文章,会被支持疫苗的账号关注进而辟谣。从而使得增长速度最快的那部分账号,是初始关注者数量中等的那部分账号。
 
以上 6 条规律,来自原文对脸书数据的分析。然而笔者基于日常生活经验,觉得其也多少描述了国内的自媒体生态圈中,科普信息与伪科学谣言在传播过程中的规律。例如养生谣言中,能分出诸多子群,每个子群讨论自己熟悉的话题。因而在阅读时,会觉得文中虽然描述的是针对疫苗这个话题的观点演化,其中的规律,却可能适用于更广泛的场景,即科学与谣言在传播过程中的不同。
 
 

4. 对未来的预测和干预

 
原论文中,依据该研究得出的传播趋势,推演了未来可能的情形。由于反对疫苗的声音增长速度远远大于支持疫苗的声音,在争取那部分对疫苗话题没有做出决定的人群中占据上风。假设没有任何干预措施,按照当前的演化动力学,会在十年后,导致支持和反对疫苗的人群旗鼓相当,这在面临新冠病毒挑战的当下,不是一个好消息。

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图4:全球社交媒体上,支持和反对疫苗的人数预测

 
该研究的现实意义在于指出了,在新媒体环境下,辟谣的游戏规则发生了改变。传统媒体占据主流的时代,由于绝对人数上的显著差异,反对疫苗的声音应该即使不做任何干预,也会自动消失,或者随着主流媒体的科普,使得关注者变得越来越少。但事实上,麻疹疫情爆发时,主流媒体对反疫苗观点的批判,反而加速了该观点的传播。
 
如何通过干预,避免反对疫苗的声音进一步传播,文中结合数学模型,给出的建议有三条:
 

4.1 利用反对疫苗的社群内部的异质性
 
前文所述,即使是一个不大的反对疫苗的社群,也能细分成很多小群。如果鼓励其内部不同观点的竞争,提升该社群的异质性,会减缓该社群大小扩增的速率。
       
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图5:增加社群异质性,减缓社群的传播
  

4.2 利用个人社交网络中存在的倒U型曲线
 
不管是对于疫苗,还是其他争议性的话题,大部分人都不是有明确观点的。这部分人会导向哪一方,多快会改变观点,取决于其在社交网络的朋友中有多少人支持疫苗。下图横轴是支持疫苗的朋友数 B 和对该问题悬而未决的朋友数 X 的比例,纵轴是该个体多快会变得相信疫苗有益。该图展示的倒 U 型曲线,预示着可以通过选择性地推送,让更多人能够更快的接受主流的科学观念。
 
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图6:对于未决定的个体,需要多久会相信疫苗有益,与其持该观点的朋友占比
 

4.3 系统性的增加和删除连接更能够有效地改变传播过程
 
相比针对个体层面的,在每个用户的社交网络中进行干预。由于社群内部会对类似机器人的账号进行监督,仅仅通过增加大量支持疫苗的账号,来让未决定的用户支持疫苗,是很难成功的。更有效的建议是阻断已有的连接,即关闭那些反对疫苗的账号,同时向没有关注的个体,推送支持疫苗的消息,即建立新的连接,下图中横轴纵轴分别是阻断和新增连接的比例,其中两者均衡时组成的那条线,将未来可能的社交网络分为两类,在左上方的情况中,反对疫苗的信息继续传播,右下角对应的是,反对疫苗的声音不再传播。
 
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图7:增加和阻断连接的比例对传播行为的影响
 
 

5. 对比和总结

 
在“Nature:删帖、屏蔽关键词能阻止网络极端言论吗?也许效果适得其反”中,针对恐怖分子用于传播信息的社交网络,以及如何阻断极端信息的传播进行了讨论。本文讨论的是另一类信息,即反科学的谣言所呈现的传播规律及阻断传播的建议。对比这两篇文的内容,传播的内容不同,其在动力学上呈现的规律有所不同,文中给出的关于如何阻断传播的建议也有所不同。

再结合“Nature物理:怎样让信息传遍全网?突破社区的临界相变点”中关于观点传播的建模文章,及其引申出的如何能够写出十万加的科普文的讨论。可以看出对观点传播研究,由于社交媒体提供的可量化数据,正在变得热门。这个网络科学与传媒学的交叉学科,对如何避免在自媒体时代,出现勒庞笔下的乌合之众,具有深刻的现实意义。

作者:郭瑞东
审校:张朔
编辑:张爽



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