疫情當中的謠言，其頑固程度要超過病毒本身，全球范圍內(nèi)有著數(shù)十億之人處于上網(wǎng)的情況，怎么會出現(xiàn)科學總是輸給陰謀論這一狀況呢？

謠言社群像網(wǎng)絡癌細胞 數(shù)量少但擴散快

擁有喬治華盛頓大學研究團隊的情況之下，在2020年的時候，盯上了Facebook上面接近一億的用戶，這些用戶以往都針對疫苗接種展開過討論，科學家為此把這些用戶劃分成了支持疫苗、反對疫苗、搖擺不定的三組，結(jié)果得以發(fā)覺，對于疫苗持反對態(tài)度的群組數(shù)量是支持疫苗群組數(shù)量的三倍，這些持有反疫苗態(tài)度的社群宛如網(wǎng)絡環(huán)境里的癌細胞，哪怕在總用戶里所占的比例是很小的，然而活躍度卻是非常高的，討論的密度也是很大的，每一個出現(xiàn)反疫苗討論的頁面動不動就會吸引幾十萬的關注者，可是支持疫苗的官方機構(gòu)頁面卻冷冷清清的，點贊以及評論的數(shù)量非常少。

決定謠言傳播效率的是這種社群結(jié)構(gòu)，習慣于轉(zhuǎn)發(fā)疾控中心公告、世衛(wèi)組織指南這類標題嚴謹、措辭保守的標準化內(nèi)容的是支持疫苗的人群，與之恰恰相反的反疫苗社群，大量制造諸如疫苗里有什么成分、政府為什么強制接種、有沒有更天然的替代療法這類天然帶有懸念和沖突且更容易獲得算法推薦的質(zhì)疑性話題。

搖擺用戶成為爭奪焦點 算法偏愛爭議言論

Facebook算法出于增加用戶留存時間的設計意圖，反疫苗社群所散發(fā)的猜疑性信息時常導致激烈爭執(zhí)，一條帖子底下能吵出幾百條議論，這恰巧被算法甄別為高凈值內(nèi)容。2020年2月份在歐美社交平臺興起了有關5G傳播新冠病毒的不實傳聞，單條視頻播放數(shù)量突破兩千萬。諸多原本不信陰謀論的用戶，因不斷刷到相似內(nèi)容，開始萌生出疑問。

人群中那些搖擺不定的存在，在信息接收習慣方面，存有一個顯著特征，即他們不會主動地去搜索權(quán)威機構(gòu)的官方網(wǎng)站，反倒會在信息流當中被動地接收相關內(nèi)容。反疫苗社群瞅準了這一要點，持續(xù)制造如同似是而非般的偽科普視頻，就像是那位身為前醫(yī)學研究人員的Judy Mikovits所制作的長達26分鐘的陰謀論紀錄片，直至如今仍在諸如Telegram等監(jiān)管力度較弱的平臺之上流傳。

權(quán)威機構(gòu)保持高姿態(tài) 從未真正下場作戰(zhàn)

教授 Neil Johnson 在剖析數(shù)據(jù)之際察覺到一個冷酷現(xiàn)實，公共衛(wèi)生機構(gòu)壓根未投身于互聯(lián)網(wǎng)輿論戰(zhàn)當中，在世衛(wèi)組織中，美國 CDC 里，中國疾控中心的官方賬號發(fā)布頻次低，互動設計欠佳，語言格調(diào)如同學術(shù)論文摘要，然而反疫苗社群采用的是情緒化表述、個人經(jīng)歷、受害者視角，這些敘事手段致使普通用戶認為他們更為真實可靠。

在2020年3月至6月這個階段，F(xiàn)acebook之上，關于口罩危害的謠言，被轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)超過了一千七百萬次。然而，權(quán)威機構(gòu)所發(fā)布的辟謠帖，其平均轉(zhuǎn)發(fā)量卻不到三千次。這并非是用戶的智商存在問題，而是傳播策略遭遇了徹底的失敗。科學家以及醫(yī)生，習慣運用數(shù)據(jù)來闡述觀點，可是互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)場所需的，乃是快速的反應、情緒上的共鳴以及持續(xù)不斷的輸出。

單一主題科普缺乏吸引力 用戶記不住重復信息

一群支持疫苗的人，慣于只講一個道理，即：疫苗安全且有效，還能夠挽救生命。此主題無疑是正確的，然而，在信息豐富到過載的環(huán)境里，用戶對于重復且單調(diào)的內(nèi)容會形成一種免疫。與之相反，反疫苗社群構(gòu)建出了一套全方位的世界觀，它們把疫苗、5G、比爾·蓋茨、健康碼全都串聯(lián)成陰謀鏈條了。這套敘事邏輯盡管荒謬，可它具有故事性，一旦用戶踏入這個解釋體系，就很難被一兩篇辟謠文章給拉回來了。

在2021年所開展的一項調(diào)查表明，于搖擺用戶里頭，那些接觸過三篇以上反疫苗內(nèi)容的人員，最終拒絕接種疫苗的概率提升了四成，而接觸過十篇以上支持疫苗內(nèi)容的人，接受疫苗的概率僅僅提高了一成，這表明重復正確的信息并沒法抵消謠言所帶來的影響。

切斷連接比發(fā)布真相更緊迫 社交平臺仍需強硬手段

一隊名為Neil Johnson的人提出了一個具備可操作性的方案，這個方案是主動進到反疫苗社群里去開展科學方面的干預，與此同時，切斷那些社群與之搖擺用戶的信息連接。做到這些是需要平臺相關方面采取具有實際意義的舉措的事，比如說，將反疫苗群組的推薦權(quán)重予以降低，針對首次發(fā)布謠言的賬號實施限流處理，對于反復傳播有害信息的賬號直接給予封禁。

2020年下半年時，Twitter著手對包含疫苗謠言的推文加注警示標簽，其點擊率下降了六成。Google調(diào)整搜索算法過后，反疫苗接種網(wǎng)站的曝光量下降了三成。這些數(shù)據(jù)證實技術(shù)干預是有效的。然而問題在于，謠言的繁殖速度實在太快，舊的被封禁了，新的換個馬甲又冒出來了。平臺方始終處于被動封堵的狀態(tài)。

抗疫下半場 科學傳播需要重新定義

新冠肺炎出現(xiàn)大流行的情況，將全球公共衛(wèi)生傳播體系存在的致命短板給暴露了出來。對于科學家而言，習慣在實驗室以及學術(shù)期刊當中去解決問題。然而所謂的謠言，卻是在廣場、客廳以及手機屏幕上發(fā)生。要是不改變傳播方式的話，那么在下一次公共衛(wèi)生危機來臨之際，類似的謠言劇本依舊會再次上演。在巴西的馬瑙斯、印度的德里、美國中西部的農(nóng)村，存在大量死亡案例，這些案例與謠言導致治療被延誤直接相關。

對于傳播學研究者發(fā)出的呼吁，各個國家應當去構(gòu)建專門的公共衛(wèi)生快速反應內(nèi)容團隊，它的成員當中不單單要有醫(yī)學方面的專家，而且還得有從事圍繞社交媒體運營工作相關人員，以及短視頻編導人員，涵蓋著輿情分析師等，而辟謠這件事絕不是在謠言已經(jīng)呈現(xiàn)爆炸態(tài)勢之后才去發(fā)布聲明進行處理，而是要在謠言剛剛處于萌芽階段之際就采用相同類型的媒介形式來實施對沖。

近期，你有無在家族群里，或是朋友圈當中，刷到那種令你處于半信半疑狀態(tài)的健康傳言？那時，你是選擇去相信它，還是對其進行質(zhì)疑？又是何種因素，對您的判斷產(chǎn)生了影響？歡請在評論區(qū)里分享自身經(jīng)歷，點贊并轉(zhuǎn)發(fā)，以使更多人，能夠看清謠言傳播的底層邏輯。