國外社交媒體虛假信息研究的文獻計量分析

李杰

摘??要：這項研究的目的是系統地回顧國外研究社交媒體上的虛假信息的學術文獻，采用系統綜述方法，對2010—2020年間國外發表的264篇文章進行分析。使用描述性和文獻計量分析技術來記錄研究結果。分析顯示，從2017年始，在社交媒體上發布虛假信息的趨勢有所增加，這對用戶的認知反應產生了影響。其中最有影響力的節點似乎是美國，其在推進虛假信息研究方面發揮了重要的作用。該文強調，未來的研究需要探索和審查虛假信息對社交媒體的前因、后果和影響，以及它如何影響公民的認知、批判性思維和幸福感。

關鍵詞：社交媒體??虛假信息??用戶認知??信息素養

中圖分類號：G353.1????????????????文獻標識碼：A

Bibliometric?Analysis?of?Foreign?Research?on?False?Information?on?Social?Media

LI?Jie

（Guangxi?Minzu?University，?Nanning，?Guangxi?Zhuang?Autonomous?Region，?530000?China）

Abstract：The?purpose?of?this?study?is?to?systematically?review?academic?literature?of?foreign?research?on?false?information?on?social?media.?This?study?uses?the?systematic?review?method?to?analyze?264?articles?published?abroad?from?2010?to?2020，?and?uses?descriptive?and?bibliometric?analysis?techniques?to?record?research?results.?The?analysis?shows?that?the?trend?of?posting?false?information?on?social?media?has?increased?from?2017，?which?has?had?an?impact?on?users'?cognitive?responses.?Among?them，?the?most?influential?node?appears?to?be?the?United?States，?which?has?played?an?important?role?in?advancing?research?on?false?information.?This?paper?highlights?that?future?research?needs?to?explore?and?examine?the?antecedents，?consequences?and?effects?of?false?information?on?social?media?and?how?it?affects?citizens'?cognition，?critical?thinking?and?well-being.

Key?Words：Social?media;?False?information;?User?cognition;?Information?Literacy

通過互聯網的連接，社交媒體平臺已經服務于整個社會。它也成為用戶重要的信息來源。社交媒體平臺的互動界面使其能夠影響受眾的潛在認知。現今關于社交媒體的研究越來越多。然而，對社交媒體上虛假信息的研究進行匯總的工作卻很少。缺乏系統的文獻審查，以具體說明目前存在哪些問題或今后應考慮哪些問題，用以解決與社交媒體上的虛假信息有關的問題。該文旨在通過進行系統的描述性和文獻計量內容分析來補充先前的研究并匯編現有的知識，來突出社會媒體上虛假信息的各個方面是如何隨著時間的推移而被探索和討論的。這項研究的動機是鼓勵進一步的深度研究，以增加對虛假信息的理解，并監測、報告和反擊社會媒體上的錯誤信息。

1?假信息研究的理論基礎

根據研究，當語義內容是錯誤的時候，就會產生虛假信息。虛假信息僅僅是不準確的信息，也是被故意傳播來欺騙接收者的信息。換句話說，一個意在誤導的評論和說話者認為不正確的評論構成了虛假信息。虛假信息是一種具有傳播謊言潛力的誤導性信息。從理論上講，認知受接收信息的數量和模式的影響，但是很少有人能在處理他們的行為之前對其進行檢查。

CHO?H等人設計了一個社會媒體素養的概念框架，要求確定其兩個組成部分——內容和能力，并理解它們之間的相互關系[1]。“內容是指獲得社會媒體素養所必需的認識、理解和知識，而能力是展示社會媒體素養的技能和能力。”內容組成部分通過自我、媒介或現實來識別某一特定主題的知識水平。而能力的組成部分需要分析、評估和貢獻的能力。此外，家庭、同齡人和教育工作者在一個人的社會媒體素養中扮演著重要的角色，社會媒體素養包括認知和情感處理能力。

媒介系統依賴理論（MSDT）敘述了“媒介使用的認知、行為和情感后果是以個人和他們的社會環境的特征為前提的”[2]。由于個體處于MSDT的中心，他們對社會媒體信息的依賴程度配置了他們的認知來支持特定的敘事。

Mayer和Moreno在多媒體學習的認知理論中，確定了人類大腦的3個功能：視聽功能、人類信息處理系統的有限容量和實體認知加工[3]。因此，具有不同認知能力的人對社交媒體上的內容有不同的理解。虛假信息群體相對容易影響那些批判性思維能力較弱的用戶。通常人們甚至無法區分虛假信息和系統性錯誤信息。社會認知理論將行為、認知和環境因素之間的持續相互作用視為個體行為的決定因素。

2?研究方法與數據來源

該文的目的是使用文獻計量學內容分析系統地回顧關于社會媒體上虛假信息的文獻。它描述了社交媒體與認知反應和沖突之間的聯系。系統的文獻綜述方法通過發展主題、趨勢和弱點來確定差距和潛在的研究領域。

第一階段包括使用WOS核心收藏數據庫檢索學術期刊。使用的搜索字符串是（（socialmedia）AND（“disinformation”OR“misinformation”OR“fakenews”）AND（“cognition”）來檢索標題、摘要和關鍵詞。選取2010—2020年3個指標：科學引文索引擴展指數、社會科學引文索引、藝術與人文引文索引。搜索的重點是用英語發表的相關文章。第二階段包括對初始搜索中發現的294篇文章的評估。在這個階段，所有的文章都通過閱讀標題、摘要和全文進行篩選。篩選后，由于與此次研究的目的不相關和不匹配，排除了30篇文章。總共選擇了264篇文章進行系統綜述。

第二階段包括使用VOSviewer軟件進行文獻計量分析的信息分析。其提供了已發布數據集的數學視圖，包括作者、地區隸屬關系、時間、來源和機構。它包括提取用于系統綜述的數據集的科學映射和可視化。

3?文獻分析

研究分析由兩個階段組成。第一部分著眼于對社交媒體虛假信息研究的描述性描述。所有論文通過指定作者姓名、出版年份、研究目標或問題、方法和背景手動組織。使用VOSviewer軟件進行文獻計量分析。第二部分包括內容分析，基于從WoS數據庫中提取的264篇文章，通過組織主題進行描述。

3.1描述性分析

關鍵詞可以顯示文章的基本內容并展示特定領域內的知識領域。將264篇文章導入VOSviewer以生成關鍵字網絡。它展示了研究領域及其識別模式的精確圖示。表1顯示了關鍵字的出現和總鏈接強度。由于輸出以聚類圖的形式出現，圖1表示基于接近度的節點之間的距離。同時，單詞字體大小表示對特定方面的關注程度。

圖1描述了基于所有關鍵字的同時出現以及時間尺度2019—2020年的文獻計量學映射。當根據平均歸一化引文計算分數時，網絡可視化基于鏈接的強度。字體大小表示特定關鍵字的多次出現；字體越大表示越有影響力。最經常出現的關鍵詞是“虛假信息和錯誤信息”，其次是“假新聞”“宣傳”“政治傳播”“新型冠狀病毒肺炎”和“新聞”，通過“推特社交媒體”。這表明社交媒體上虛假信息的重要性更高。社交媒體在傳播假新聞方面起著至關重要的作用，直接影響人們的看法、態度和信任能力。

圖2描述了基于264項選定研究的引文分析。通過給出被引文獻的加權程度來進行共被引分析。分數計數用于創建書目地圖至少有6個閾值。節點的大小代表一篇被高度引用的文章，鏈接的厚度表示文章之間的關聯強度。不同的顏色強度根據引用次數顯示鏈接的強度。它表示引用2017—2020年的文章。

圖3描繪了2010—2020年社交媒體虛假信息的年度發布趨勢。如圖所示，2017—2020年發布的文章數量達到最大值，并呈上升趨勢。這些研究提到了通過社交媒體發布虛假/錯誤信息急劇增加的各種原因，例如新聞機構對社交媒體的高度滲透、新冠病毒在2019年的大流行等。因此，學者們更加關注通過社交媒體平臺研究虛假/錯誤信息，并找出解決這一問題的方法。然而，對虛假信息的研究仍需從多方面進行考察。

4?社交媒體虛假信息對用戶的影響及解決方法

在這個數字技術時代，社交媒體平臺已越來越成為在錯誤信息和虛假信息的控制下活躍的地方。個人用戶與社交媒體平臺的互動增加會影響他們的認知，從而導致虛假信息的大量增加。在社交媒體中，推特一直是一個強大的平臺，具有廣泛的影響力，但以表達自由的名義傳播了大量虛假和未經驗證的新聞。經過驗證，推特的內容有限，但它擁有高級工具來定位其用戶，他們為個人用戶感興趣的內容填充個人資料并增加推送個性化內容。社交媒體平臺的算法是專門針對個人的認知而設計的。例如：平臺會根據用戶在社交媒體上進行交互時暫停的內容類型，然后對用戶推送相關內容。此類算法可確保社交媒體用戶接收某些類型的內容，這就是虛假信息潛入并影響用戶的看法和世界觀的方式。虛假信息在危機或全球緊急情況下尤其盛行，在這種情況下，人類心理學不太可能考慮分析或回顧信息。2019冠狀病毒疾病大流行就是最近的一個例子。像WhatsApp這樣封閉的社交媒體平臺成為傳播關于這種流行病的虛假和不科學信息的主要來源。由于封閉的社交媒體被認為更加個人化，人們對這些渠道上的虛假信息的接受程度相對較高。錯誤信息在WhatsApp上停留的時間是正確信息的4倍，因為人們會根據個人觀點和世界觀繼續爭論不休[4]。

4.1?提高數字媒體素養以應對虛假信息

當社會媒體被嚴重濫用來傳播錯誤的內容時，數字媒體素養是必不可少的。沒有一個簡單的解決方案可以對抗虛假信息，這種信息已經成為混合戰爭，通過操縱大量的虛假信息來達到某些目的。應對虛假信息需要通過對個人的背景和心理動態進行系統分析來。ZUBIAGA??A?等人提出了一個四部分的謠言分類系統，用于檢測、跟蹤、立場和準確性，將謠言分類為在線檢測謠言的能力，以防止假新聞和陰謀的傳播[5]。

4.2?通過教育活動提高認識

認知反應教育活動有助于對抗社交媒體平臺上流傳的虛假信息。個人能力應該通過基層意識活動來建設，以幫助人們識別和阻止在線虛假信息。EL?RAYESS?M等人記錄了黎巴嫩已知的一種做法，即學生準備通過區分假新聞和經核實的新聞來核實信息的真實性[6]。將批判性媒體素養嵌入學校課程，并根據學生的認知能力將其傳遞給學生，這一點至關重要。提升閱讀數字媒體素養技能需要3種措施：自動化、教育和監管來對抗在線虛假信息。這些干預措施可以成為識別、預測和防止假新聞和虛假信息滋生的整體認知措施。

4.3開發技術系統來對抗網絡上的虛假信息

像臉書和推特這樣的社交媒體平臺可以允許社會心理學研究人員訪問他們網絡上的大量內容，以便對在線社區的心理學進行廣泛研究，從而指導公共利益的公共政策。社會企業可以幫助開發在數字媒體上發現假新聞的技術解決方案，以幫助個人用戶直接標記出這些內容。例如，HUCKLE??S引入了一種區塊鏈技術解決方案，通過運行真實性檢查來識別任何數字媒體內容的來源，以幫助抵制和阻止試圖誤導數字媒體用戶的假新聞[7]。KELLER?F?B等人也開發了一個框架來檢測集中出現的虛假信息活動，參與者是擁有言論自由權的普通用戶[8]。ACKER?A等人強調了對算法、元數據和度量的濫用，這些技術針對潛在的受眾，定制操縱信息，并影響受眾對宣傳或陰謀的認知[9]。

4.4加強對流行病中虛假信息的監控

在新冠病毒大流行期間，社交媒體上的虛假信息顯著增加。一些陰謀論在網上流傳，誤導了人們。《聯合國新聞》指出，“在這場冠狀病毒大流行期間，假新聞正將生命置于危險之中。”用戶在相信新聞之前，個人應該三思，檢查信息是誰發送的，信息來源是什么，以及如何知道是否相信它是真實的。隨著人們越來越依賴社交媒體平臺來查看時事，迫切需要建立和加強個人能力，以避免陷入虛假信息和網絡假新聞的陷阱。聯合國教科文組織的標簽運動也指定了：點擊前思考、分享前思考和分享知識等。因此，培養人們識別網上假新聞或陰謀的認知能力，相信真實來源的信息，鼓勵他們停止網上傳播假新聞是非常重要的。

5??研究結論及啟示

5.1結論

世界上超過一半的人口可以上網，主要是社交媒體平臺。對社交媒體上虛假信息的擔憂確實在增加。社交媒體平臺的發明和推出是為了向互聯網用戶提供社交網絡體驗。然而，這些平臺正被某些團體和政府濫用于宣傳和陰謀。在過去的10年里，當各個國家經歷政治動蕩、沖突和經濟脆弱時，社交媒體上的虛假信息迅速增加。研究發現政治利益是社會媒體平臺充斥系統性虛假信息的重要因素，影響個體建立政治支持網絡和強化政治敘事的認知能力。

人們對政府機構和主流媒體失去了信任，這促使他們相信虛假信息和陰謀，這些信息往往在不知不覺中在社交媒體平臺上流傳。造謠者研究社區心理學，然后利用他們社交媒體賬戶上的語言和視覺效果相應地吸引潛在的受眾。筆者研究的結論是，批判性的社交媒體素養對于社交媒體用戶建立他們的認知能力以對抗不斷增加的虛假信息來說至關重要。社交媒體公司還在向心理社會研究人員提供數據訪問方面發揮主導作用，這可能有助于改進分析，并加強培養認知能力的建議，以打擊網上的虛假信息。

5.2啟示

文章強調了社會媒體上的虛假信息在塑造社群心理中的直接作用。該研究突出了一些需要進一步研究的領域，例如，如何阻止社交媒體上會直接影響用戶心理的虛假信息，以及需要采取糾正措施來應對這些虛假信息。關于通過虛假信息產生的認知聯系的研究也存在差距。有必要找出監測和控制指標來處理社交媒體上的虛假信息，因為它似乎強烈地影響著用戶的認知。有必要進行試點研究，探討如何在社交媒體素養有限的用戶認知有限的情況下，對抗社交媒體上的錯誤信息。

此外，我國的社交媒體公司應該學習“臉書”和“推特”的發展模式，擴展監控技術、跟蹤和阻止虛假信息的技術來阻止虛假信息在平臺傳播。他們可以利用人工智能的先進工具將這些機制嵌入到他們的平臺中。社交媒體公司可以為社會科學研究人員提供獨特的數據庫訪問途徑，以獲得基于證據的研究建議，從而跟蹤和對抗社交媒體平臺上的虛假信息。

參考文獻

[1]?CHO?H，?CANNON?J，?LOPEZ?R，?et?al.?Social?Media?Literacy：?A?Conceptual?Framework[J].?New?Media?&?Society，?2022：?14614448211068530.

[2]?OGNYANOVA?K，?BALL-ROKEACH?S?J.?Political?Efficacy?on?the?Internet：?A?Media?System?Dependency?Approach[M]//Communication?and?Information?Technologies?Annual.?Emerald?Group?Publishing?Limited，?2015，?66：?3-27.

[3]?MAYER?R?E，?MORENO?R.?Nine?Ways?to?Reduce?Cognitive?Load?in?Multimedia?Learning[J].?Educational?Psychologist，?2003，?38（1）：?43-52.

[4]?JAVED?R?T，?SHUJA?M?E，?USAMA?M，?et?al.?A?First?Look?at?Covid-19?Messages?on?Whatsapp?in?Pakistan[C]//2020?IEEE/ACM?International?Conference?on?Advances?in?Social?Networks?Analysis?and?Mining?（ASONAM）. IEEE，?2020：?118-125.

[5]?ZUBISGA?A，?AKER?A，?BONTCHEVA?K，?et?al.?Detection?and?Resolution?of?Rumours?in?Social?Media：?A?Survey[J].?ACM?Computing?Surveys?（CSUR），?2018，?51（2）：?1-36.

[6]?EL?RAYESS?M，?CHEBL?C，?MHANNA?J，?et?al.?Fake?News?Judgement：?The?Case?of?Undergraduate?Students?at?Notre?Dame?University-Louaize，?Lebanon[J].?Reference?Services?Review，?2018，?46（1）：?146-149.

[7]?HUCKLE?S，?WHITE?M.?Fake?news：?A?Technological?Approach?to?Proving?the?Origins?of?Content，?Using?Blockchains[J].?Big?data，?2017，?5（4）：?356-371.

[8]?KELLER?F?B，?SCHOCH?D，?STIER?S，?et?al.?Political?Astroturfing?on?Twitter：?How?to?Coordinate?a?Disinformation?Campaign[J].?Political?Communication，?2020，?37（2）：?256-280.

[9]?ACKER?A，?DONOVAN?J.?Data?Craft：?A?Theory/Methods?Package?for?Critical?Internet?Studies[J].?Information，?Communication?&?Society，?2019，?22（11）：?1590-1609.