麻省理工学院的研究人员构建了一个理论模型，研究新闻如何在类似Twitter的社交网络上传播，发现当一个网络高度连接或其成员的观点急剧两极分化时，虚假新闻的传播范围会比被认为更可信的新闻更广。信用:麻省理工学院何塞-路易斯·奥利瓦雷斯在社交媒体上传播错误信息是一个紧迫的社会问题，科技公司和政策制定者一直在努力解决这个问题，然而那些研究这个问题的人仍然没有深刻理解为什么以及如何传播虚假消息。为了揭示这个模糊的主题，麻省理工学院的研究人员开发了一个类似推特的社交网络的理论模型，来研究新闻是如何被分享的，并探索不可信的新闻比真相传播得更广的情况。模型中的代理人被说服他人接受他们的观点的愿望所驱使:模型中的关键假设是，如果人们认为某件事有说服力，并且可能让其他人更接近他们的心态，他们就会费心与他们的追随者分享。否则他们不会分享。
研究人员发现，在这样的背景下，当一个网络高度连接或其成员的观点急剧两极分化时，可能是虚假的新闻将比可信度更高的新闻传播得更广，在网络中传播得更深。
这项理论工作可以为新闻可信度与其传播规模之间关系的实证研究提供信息，这可能有助于社交媒体公司调整网络以限制虚假信息的传播。
“我们表明，即使人们在决定如何分享新闻时是理性的，这仍然可能导致可信度低的信息被放大。有了这种说服动机，无论我的信念有多极端——考虑到它们越极端，我就越能通过打动他人的观点而获益——总有人会放大(信息)，”资深作者阿里·贾德巴耶(Ali Jadbabaie)说，他是土木与环境工程系的教授和负责人，也是数据、系统与社会研究所(IDSS)的核心教员，还是信息与决策系统实验室(LIDS)的首席研究员。
论文的第一作者是IDSS社会与工程系统项目的研究生徐金嘉和LIDS研究科学家阿米尔·阿乔卢。这项研究将于本周在IEEE决策和控制会议上发表。
思考说服
这项研究借鉴了2018年麻省理工学院斯隆管理学院大卫·奥斯汀管理学教授西南·阿拉尔的一项研究；黛比·罗伊，媒体实验室媒体艺术和科学副教授；和前博士后Soroush Vosoughi(现为达特茅斯大学计算机科学助理教授)。他们对推特数据的实证研究发现，虚假新闻比真实新闻传播得更广、更快、更深。
Jadbabaie和他的合作者想深入研究为什么会出现这种情况。
他们假设说服可能是分享新闻的强烈动机——也许网络中的代理人想说服其他人接受他们的观点——并决定建立一个理论模型，让他们探索这种可能性。
在他们的模型中，代理人对一项政策有一些先验的信念，他们的目标是说服追随者将他们的信念移向代理人的那一边。
新闻项目最初发布给一个小的、随机的代理子组，代理子组必须决定是否与其追随者共享该新闻。代理人衡量物品的新闻价值和可信度，并根据新闻的惊人程度或说服力更新其信念。
“他们将进行成本效益分析，看看平均而言，这条新闻是会让人们更接近他们的想法，还是会让他们远离。我们包括象征性的分摊费用。例如，采取一些行动，如果你在社交媒体上滚动，你必须停下来这样做。把这当成一种成本。或者，如果我分享一些尴尬的事情，可能会带来名誉损失。每个人都有这样的cos t，所以新闻越极端、越有趣，你就越想分享它，”Jadbabaie说。
如果新闻肯定了代理人的观点，具有压倒名义成本的说服力，代理人就会一直分享新闻。但是如果一个代理人认为这个新闻项目是其他人可能已经看过的东西，这个代理人就不愿意分享它。
由于代理人分享新闻的意愿是其观点的产物，以及新闻的说服力，代理人的观点越极端或新闻越令人惊讶，代理人就越有可能分享它。
研究人员使用这个模型来研究信息如何在新闻级联中传播，新闻级联是一个不间断的共享链，快速渗透到网络中。
连通性和极化
该团队发现，当一个网络具有高连通性，并且新闻令人惊讶时，启动新闻级联的可信度阈值较低。高连接性意味着网络中的许多用户之间有多个连接。
同样，当网络大部分两极分化时，有很多持极端观点的代理人想要分享新闻项目，开始了新闻级联。在这两种情况下，可信度低的新闻会产生最大的连锁反应。
“对于任何一条新闻，都有一个自然的网络速度限制，一个连接范围，这有助于信息的良好传输，真正的新闻可以最大限度地扩大级联的规模。但如果你超过了这个速度限制，你就会陷入不准确的新闻或可信度低的新闻具有更大的级联规模的情况，”Jadbabaie说。
如果网络中用户的观点变得更加多样化，那么一条不太可信的新闻比真相传播得更广的可能性就更小了。
Jadbabaie和他的同事设计了网络中的代理，使其行为理性，因此该模型可以更好地捕捉真实人类想要说服他人时可能采取的行动。
“有人可能会说，这不是人们分享的原因，这是有效的。人们为什么做某些事情是认知科学、社会心理学、神经科学、经济学和政治学中激烈辩论的主题，”他说。“根据你的假设，你最终会得到不同的结果。但我觉得这种以说服为动机的假设是一种自然的假设。”
他们的模型还展示了如何操纵成本来减少虚假信息的传播。代理进行成本效益分析，如果这样做的成本超过分享的收益，就不会分享新闻。
“我们没有制定任何政策处方，但这项工作表明，或许与分享新闻相关的一些成本并不是一个坏主意。你得到很多这样的级联的原因是因为分享新闻的成本实际上非常低，”他说。
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