作者:瓦西姆·艾哈迈德，《对话》 图表显示了阴谋论讨论如何被分成不同的小组
作者:瓦西姆·艾哈迈德 人们普遍认为，社交媒体阴谋论是由影子第三方设置的恶意匿名“机器人”驱动的
但我的新研究——检验了一个极其成功的新冠肺炎阴谋论——表明，当涉及到传播危险的谎言和错误信息时，普通公民的账户也同样有罪
今年，这种流行病至少引发了十种阴谋论
一些人将疾病的传播与5G网络联系起来，导致电话杆被破坏
其他人认为新冠肺炎是一种生物武器
研究表明，阴谋论可能导致人们忽视社交距离规则
#电影你的医院运动就是这样一个理论
它鼓励人们在看似空旷或不那么拥挤的医院里录制自己的视频，以证明这场流行病是一场骗局
分享了许多展示空走廊和病房的视频
我们的研究试图找出阴谋的驱动因素，并检查在2020年4月推动该阴谋的账户是机器人还是真人
阴谋的规模 5G阴谋在一周内吸引了6556名推特用户
#FilmYourHospital的阴谋比5G大得多，在7天的时间里，11333名用户共发送了22785条推文
它也有强大的国际支持
上面的可视化将每个推特用户显示为一个小圆圈，整个讨论被分成许多不同的组
这些群组是基于用户如何相互提及和转发而形成的
这一形象突出了三个最大的组织是如何最大限度地传播阴谋的
例如，第一组和第二组的讨论集中在一条被频繁转发的推特上
这条推文暗示公众被误导了，医院并没有像主流媒体报道的那样繁忙或人满为患
这条推文随后要求其他用户使用标签来拍摄他们的医院，这样它就可以成为一个热门话题
该图显示了这些群体的范围和规模
机器人在哪里？ 我们使用僵尸工具来检测利用机器学习算法的僵尸
该工具计算分数，低分数表示人类行为，高分数表示机器人
Botometer的工作原理是从账户中提取各种特征，比如它的个人资料、朋友、社交网络、时间活动模式、语言和情感
我们的研究采用了10%的系统代表性用户样本来运行Botometer
图显示了有多少帐户是可疑的或类似机器人的
作者:瓦西姆·艾哈迈德 我们的结果表明，自动账户的比率可能很低
我们使用僵尸工具的原始分数来附加一个概率标签，表明这个账户是否可能是一个僵尸
这些概率从非常低、低、低-中到高
顶多9
我们观察的样本中有2%类似于高度可疑的账户行为或机器人
这意味着超过90%的账户可能是真实的
有趣的是，我们还发现被删除的账户和自动账户在其用户基本信息中包含“特朗普”和“让美国再次伟大”等关键词
大约在同一时间，唐纳德·特朗普总统与科学顾问就何时解除封锁规则存在分歧
从哪里来的？ 当我们检查与标签相关的最有影响力的用户时，我们发现阴谋论是由有影响力的保守派政治家和极右翼政治活动家推动的
学者们注意到极右势力是如何利用这种流行病的
例如，其中一些人在基于云的即时通讯服务Telegram上建立了讨论新冠肺炎的渠道，并放大了虚假信息
但是一旦阴谋论开始引起关注，它就被普通公民所支持
这场运动似乎还得到支持特朗普的推特账户的支持和推动，我们的研究发现，一些行为像“机器人”的账户和被删除的账户往往是支持特朗普的
需要注意的是，并不是所有行为像机器人的账户都是机器人，因为可能会有非常活跃的用户获得高分
相反，并不是所有的机器人都是有害的，因为有些是为了合法目的而设置的
推特用户经常分享支持这一理论的视频，而YouTube是一个有影响力的来源
他们能被阻止吗？ 社交媒体组织可以监控可疑账户和内容，如果它们违反了服务条款，就应该迅速删除内容
推特尝试在推特上贴上警告标签
这最初是不成功的，因为推特无意中给一些推文贴错了标签，这可能无意中把阴谋推得更远
但是，如果他们设法把一个更好的标记技术放在一起，这可能是一个有效的方法
阴谋也可以通过提供来自公共卫生当局和流行文化“影响者”的可信信息来反击
例如，英国奥尔德姆市议会寻求演员詹姆斯·巴克利的帮助来传播公共健康信息，他因在E4情景喜剧《中间人》中扮演杰伊而闻名
其他研究强调，解释有缺陷的论点和描述科学共识可能有助于减少错误信息的影响
可悲的是，无论采取什么程序和步骤，总会有人相信阴谋
责任必须在平台上，以确保这些理论不那么容易传播
来源：由phyica.com整理转载自PH，转载请保留出处和链接！
