谣言与人类社会一样古老，但它的传播方式已经改变。一条说法可以在几小时内触达数百万人，在任何人核实之前就跨越平台、语言和国界。谣言与网络舆情研究因此成为情报学、传播学和公共管理交叉领域的热点。本文梳理这些研究的主要发现：虚假信息为何会传播，以及什么方法能够应对。
几个基本概念
Claire Wardle 与 Hossein Derakhshan 在为欧洲委员会撰写的报告中提出了被广泛采用的信息失序框架：
- 错误信息（misinformation）：无意造成伤害而传播的不实信息。例如，有人相信某条健康偏方是真的并转发出去。
- 虚假信息（disinformation）：为欺骗或造成伤害而蓄意传播的不实信息。
- 恶意信息（malinformation）：为造成伤害而传播的真实信息，如泄露的个人隐私。
谣言的范围更广，指未经证实而流传的说法，它最终可能被证明是真的。把所有谣言都当作假消息本身就是一种错误，在危机中代价尤其高。
谣言为何传播
社会心理学的经典解释来自20世纪40年代的奥尔波特（Allport）和波斯特曼（Postman）：谣言的传播强度与事件的重要性和信息的模糊性成正比。一件事对人们越重要，官方信息越缺失或越不被信任，谣言就越会填补这个空白。这正是灾害、疫情和突发公共事件中谣言多发的原因。
数字平台又加入了新的推动因素：
- 新奇与情绪：Soroush Vosoughi、Deb Roy 和 Sinan Aral 分析了2006—2017年推特上约12.6万条新闻的传播，这是同类研究中规模最大的一项。结果发现，虚假新闻比真实新闻传播得“更远、更快、更深、更广”。虚假新闻更新奇，更容易引发惊讶和厌恶。造成这一差异的主要是人，而不是机器人账号。
- 网络结构：在联系紧密的群体中，来自熟人的反复转发让说法显得熟悉，熟悉又让它显得可信，这就是虚幻真相效应。
- 推荐算法：以互动量为目标的算法，可能放大愤怒和新奇的内容，而不论其真假。
- 生产成本低：生成式AI让以假乱真的文字、图片、音频和视频可以低成本批量生产。
辟谣为何有时失灵
纠正一条错误说法，比传播它更难。原因包括：
- 持续影响效应：即使接受了更正，人们仍常常继续依赖错误信息，尤其是在没有新的解释替代旧说法时。
- 触达范围：辟谣信息很少能触达与原谣言同样多的人，而且到达得更晚。
- 信任：来自受众不信任的来源的辟谣可能被无视。一些研究显示它甚至会强化原有信念，不过人们曾担心的“逆火效应”后来被证明比最初想象的少见。
- 重复：为了辟谣而复述谣言，如果处理不当，反而会让它更为人熟知。
什么方法有效
由20多位研究者共同撰写的《辟谣手册2020》，把现有证据总结为实用建议。
用“真相三明治”辟谣：
- 先陈述事实，清楚而简洁。
- 提示即将提到一个错误说法，并且只提一次。
- 解释它为什么错、为什么具有误导性：谁从中获益，用了什么手法。
- 最后再次重申事实。
尽可能预先辟谣。 心理免疫理论认为，让人们先接触“弱化版”的操纵手法，有助于他们日后抵御真正的操纵。在2022年的一项研究中，Jon Roozenbeek、Sander van der Linden 等人制作了讲解情绪化语言、虚假二分法、寻找替罪羊等手法的短视频，显著提高了观看者识别操纵的能力。这些视频在 YouTube 上作为广告向数百万真实用户投放时，同样有效。预先辟谣针对的是手法，因此不需要预测每一条具体的谣言。
填补信息真空。 在危机中，应对谣言最好的办法是及时、频繁、坦诚的官方发布，包括坦白说明哪些情况尚不清楚。沉默会制造谣言所需要的模糊性。
借助可信的传播者。 当地医生、社区负责人和受影响群体内部的人，往往比全国性机构更有说服力。
增加转发摩擦，而不仅是贴标签。 一些实地实验显示，在转发前提示用户思考信息是否准确，以及限制群发转发，都能减少虚假内容的传播。
谣言监测：一项情报任务
对政府、企业和媒体而言，谣言治理始于监测：哪些说法正在流传，增长有多快，谁在传播，在哪些群体中传播。这是一项典型的情报工作，需要明确的问题、系统的收集、来源评估，以及判断哪些谣言需要回应。并非每条不实说法都值得公开辟谣，回应边缘说法有时反而会扩大其传播。一个常用的经验法则是：当某个说法开始突破其原始圈子，或可能造成实际危害时，才需要回应。
未来展望
未来几年将由两个变化主导。生成式AI会让伪造内容更普遍、更逼真，内容溯源标准和核实技能的价值随之上升。同时，AI系统将越来越多地站在人与信息之间，直接回答问题而不是展示链接。这些系统如何选择和引用信息来源，将影响人们相信什么。从战时流言研究起步的谣言研究，正在成为关于社会如何维系共同事实基础的研究。