Nature人类行为:评估新冠病毒带来的“信息流行病”
2020-11-08 17:06:42
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来源: 集智俱乐部  原创 郭瑞东

导语

在蔓延2020一整年的新冠疫情中,各国政府和公众不仅在对抗一场大流行,还在对抗各种虚假、低质量信息的大流行。近日Nature Human Behaviour 期刊在线发表一篇论文,研究者基于全世界162个国家在新冠大流行的早期(1月22日-3月10日)的1亿条推特信息,研究了与流行病流行相伴而生的“信息流行病”现象。

论文题目:

Assessing the risks of ‘infodemics’ in response to COVID-19 epidemics

论文地址:

https://www.nature.com/articles/s41562-020-00994-6

面对跌倒起伏的美国大选,想必太多人见识到了假新闻的危害。信息流行病(infodemics)是描述这一现象的新词。它由信息information和流行病pandemic两个词合成而来,是指伴随疾病的流行,各种信息特别是虚假信息大范围传播,进而造成巨大负面社会影响。如今关于新冠病毒的信息流行病正在世界范围内蔓延。

信息流行病的传播过程,与传统的流行病传播有相似性。为了描述与新冠疫情相关的社交媒体中的信息传递,研究者首先对信息和传播者进行了分类。

信息传播示意图

如图所示,社交媒体上的信息传播方,不仅有真实人类,还有一些机器人账号。根据账户发布的信息真伪,将其分为红色、蓝色和绿色三种,分别代表虚假信息传递者、一般用户和可信信息源。

针对不同类型的信息,给予不同的打分,例如阴谋论的危害最大,得分是9,而虚假信息的危害为8分。之后针对各地区某段时间用户的新冠信息总和,得出代表该地区的信息流行病的总分,称其为“信息流行病风险指数(Infodemic Risk Index )”。

各国不同时间段新增病例和社交网络中传播信息的信息关系

上图中部,展示了世界各国受到“信息流行病”影响的程度,四角分别是加拿大、俄罗斯、危地马拉和韩国日均病例和传播信息的有多少是经过验证的(浅蓝色),有多少是未验证的(深蓝色),图中的圆圈代表该国单日新增病例数。

各国的信息流行病严重程度随时间变化

对比国与国、地区与地区,可以发现在不同地域,信息流行病严重程度的变化是独立的。上图所示的各国信息流行病风险指数,先后顺序上并不存在相互之间的影响。

总病例数和信息流行病严重程度的关系

而对比在研究期间,总确诊病例数和各国信息流行病风险程度得分的记录,可以看出两者之间并没有显著的相关性,其中红线为线性回归的结果,黑线为多项式回归拟合。

  • 从该研究中,可得出几个出人意料的结论:
  • 社交网络中关于疫情的信息大多是未经验证的、错误的;
  • 谣言的传播和单日新增病例这一代表疫情严重程度的指标,并没有明显的关系;

不同国家可信与不可信新闻来源的占比,和社会经济发展程度没有关联。

考虑到应对新冠,最有效的手段是预防,而这需要真实信息的广泛传递。故而这项研究有着深远的意义。但由于教育背景、常用语言的原因,缺少对各国社交网络的无偏采样,同时由于实时收集海量数据面临的困难,该研究还有诸多局限性。

作为一篇量化研究”信息流行病“的论文,这项研究提出在重大社会事件背后,社交网络中必然存在着与正确信息伴随的虚假信息,而虚假信息的传播规律,比想象中的更为复杂多样。

信息流行病作为新兴课题,在全球疫情持续发酵、人类信息环境愈发恶劣的背景下,未来研究值得期待。未来还会继续拓展,比如可以考察社交网络中机器人账户在虚假信息传播中起到的作用;可以针对可靠来源的数据,建立多语言的文本库;以及对跨社交平台进行文本挖掘,建立对各国人群的有代表性的抽样。

作者:郭瑞东

编辑:邓一雪

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