研究人员称，社交媒体用户可能不会读完这个标题
恭喜你。据宾夕法尼亚州立大学研究人员领导的团队称，读到这个故事的这一步并不是很多人能做到的，尤其是如果在 Facebook 上分享的话。研究人员分析了 2017 年至 2020 年期间在社交媒体平台上广泛分享的 3500 多万条包含链接的公开帖子，发现约 75% 的分享都是在发帖人未先点击链接的情况下进行的。其中，来自两极的政治内容比政治中立内容的分享频率更高，且无需点击即可分享。
研究人员表示，这项研究表明，社交媒体用户往往只阅读标题和简介，而不是充分参与核心内容。这项研究于今天 (11 月 19 日)发表在《自然人类行为》杂志上。虽然数据仅限于 Facebook，但研究人员表示，这些发现可能适用于其他社交媒体平台，并有助于解释为何虚假信息能在网上传播得如此之快。
“令人大吃一惊的是，超过 75% 的时间里，Facebook 上分享的链接都是在用户未先点击的情况下分享的，”通讯作者、埃文·普格大学教授兼宾夕法尼亚州立大学媒体效果 James P. Jimirro 教授 S. Shyam Sundar 说道。
“我曾以为，如果有人分享了某样东西，他们会阅读并思考它，他们就是在支持甚至拥护这些内容。你可能会认为，也许有少数人会偶尔不加思索地分享内容，但大多数分享都是这样的吗？这是一个令人惊讶、非常可怕的发现。”
Facebook 数据访问权限由 Social Science One 授予，该研究联盟由哈佛大学定量社会科学研究所主办，致力于以负责任和合乎道德的方式获取和分享社交和行为数据。这些数据由 Facebook 母公司 Meta 合作提供，包括用户人口统计和行为，例如“政治页面亲和力得分”。
该分数由外部研究人员确定，研究人员通过识别用户关注的页面（例如媒体和政治人物的帐户）来确定。研究人员使用政治页面亲和力分数将用户分为五组：非常自由、自由、中立、保守和非常保守。
为了确定共享链接的政治内容，本研究的研究人员使用了机器学习（一种人工智能）来识别和分类链接内容中的政治术语。他们根据每个亲和力群体分享链接的次数，按照类似的五点政治亲和力量表对内容进行评分，从非常自由到非常保守。
“我们根据四年选举季的 3500 万条 Facebook 帖子创建了这个内容政治亲和力的新变量。这是一个了解社交媒体新闻分享背后宏观模式的重要时期，”新泽西理工学院人文和社会科学助理教授、合著者尤金·乔·斯奈德 (Eugene Cho Snyder) 表示
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该团队根据致力于帮助人们了解新闻内容偏见的独立公司 AllSides 制作的媒体偏见图表和东北大学研究人员开发的评级系统，验证了 CNN 或 Fox 等新闻领域的政治亲和力。
借助这些评级系统，该团队手动对 8,000 个链接进行分类，首先确定它们是政治内容还是非政治内容。然后，研究人员利用这个数据集训练了一种算法，该算法评估了美国用户在 Facebook 上分享超过 100 次的 3500 万个链接。
“在单个链接层面上，出现了一种模式，”斯奈德说。“内容与用户的政治倾向越接近——无论是自由派还是保守派——就越容易被分享，而无需点击。……他们只是转发表面上似乎符合他们政治意识形态的内容，没有意识到他们有时可能会分享虚假信息。”
桑德尔表示，研究结果支持了这样的理论，即许多用户只是根据标题和简介来粗略地阅读新闻报道。他解释说，Meta 还提供了第三方事实核查服务的数据——该服务发现，2,969 个共享 URL 链接到虚假内容。
研究人员发现，这些链接被分享了超过 4100 万次，但没有人点击。其中 76.94% 来自保守派用户，14.25% 来自自由派用户。研究人员解释说，数据集中绝大多数（高达 82%）的虚假信息链接来自保守派新闻网站。
为了减少无需点击的分享，桑达尔表示，社交媒体平台可以引入“摩擦”来减缓分享速度，比如要求人们在分享之前确认已经阅读了全部内容。
“如果虚假数据被分享且未经调查，那么对标题和简介的肤浅处理可能会很危险，”Sundar 表示，他解释说，社交媒体用户可能认为内容已经经过了网络中分享者的审查，但这项研究表明这种情况不太可能发生。“如果平台发出警告，告知用户内容可能是虚假的，并让用户认识到这样做的危险，这可能会帮助人们在分享之前思考。”
桑达尔说，这并不能阻止故意传播的虚假信息，个人仍然有责任审查自己分享的内容。
桑达尔说：“虚假信息或错误信息运动旨在在民主国家播下怀疑或异议的种子——这些努力的范围在 2016 年和 2020 年的选举中暴露无遗。”“如果人们在没有点击的情况下分享，他们可能会被虚假信息所蒙骗，并在不知不觉中助长敌对对手发起的这些试图制造分裂和不信任的活动。”
那么为什么人们一开始不点击就分享呢？
“发生这种情况的原因可能是人们被大量信息轰炸，而没有停下来思考，”桑达尔说。“在这样的环境下，错误信息更容易传播开来。希望人们能从我们的研究中吸取教训，提高媒体素养和数字技能，并最终更加注意自己所分享的内容。”
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