极端、不准确的内容在Facebook上获得大量用户，这已经不是什么秘密了。在去年大选前的几个月里，该网站最活跃页面的名单几乎总是被像丹·邦吉诺(Dan Bongino)和迪内希·迪索萨(Dinesh D’souza)这样的极右翼人物所占据，他们并不以忠于基于事实的新闻报道而闻名。去年9月，Facebook的一位匿名高管告诉Politico:“右翼民粹主义总是更有吸引力。”然而，今天发布的一项新研究似乎是第一个根据经验表明，消息来源在党派范围内的立场不同，准确性和参与度之间的关系会发生巨大变化。
纽约大学(New York University)“网络安全促进民主”(Cybersecurity for Democracy)项目的研究人员表示，与其他任何一类新闻来源相比，极右翼虚假信息传播者的每名关注者的参与度迄今为止最高。事实上，研究人员发现，虽然左倾和中间派出版物在发布错误信息时的参与度要低得多，但在极右翼，这种关系正好相反，经常发布虚假材料的新闻机构的参与度要比不发布虚假材料的新闻机构高65%。这项研究可能提供了迄今为止最确凿的证据，说明根据这一指标，哪些类型的新闻——包括假新闻——在Facebook上表现最好。
“我们发现，尤其是在极右翼中，错误信息比非错误信息更吸引人，”博士生、首席研究员劳拉·埃德尔森(Laura Edelson)说。“我认为这是很多人认为可能会发生的事情，但现在我们可以量化它，我们可以明确地确定，这对极右翼来说是真的，但对中间或左翼来说不是真的。”
该分析摘自一篇学术工作论文。该团队研究了2973个美国新闻来源的Facebook页面，这是由两个独立组织NewsGuard和Media Bias/Fact Check分析的党派和准确性。这使得团队可以根据意识形态位置——极右、稍右、中间、稍左、极左——以及是否被标记为定期发布虚假内容来对每个来源进行分类。当然，这些排名是不精确的科学，但Edelson说，这两个数据库通常是相互一致的，而且她自己对个别新闻来源进行了抽查。
接下来,使用CrowdTangle Facebook-owned工具,分析活动的平台,下载说道和她的团队每一个公开发布的新闻机构之一的Facebook和Instagram页面之间的五个月时间8月和1月,计算有多少喜欢,评论,或其他每个页面的交互累积。这使得他们能够根据每个关注者的参与度对每个出版物进行排名。最后，他们绘制了每一类出版物的参与度得分。
结果是惊人的。在最左、稍左和中间类别中，被NewsGuard和MBFC评为可信的出版物的参与度是不可信出版物的2到5倍。(研究指出，中间派组织发布的假新闻往往属于医疗庸医一类。)在稍微正确的类别中，准确的来源只占很小的优势。在极右翼的类别中，事情变得奇怪了:被指定为虚假信息传播者的消息来源平均每周每千名粉丝中有426次互动，而没有虚假信息标签的极右翼消息来源每周只有259次互动。这两种类型的用户粘性都远远超过其他类型;第二高的是“极左，不是错误信息”，每周每千名粉丝只有145次互动。
民主的网络安全
Edelson说，这一发现的一个暗示是，Facebook更有可能引导用户进入包含右翼错误信息的页面，因为它的算法通常是为了用户粘性而优化的。“在众多选项中，我们知道，极右翼的错误信息甚至更有吸引力，”她说。“如果某些东西试图盲目地推广吸引人的内容，那就不会是中立的。这将对推广传播误导、阴谋论和假新闻的内容产生影响。”
Facebook发言人在一封电子邮件中表示，“这份报告主要着眼于人们如何与内容互动，这与有多少人在Facebook上真正看到这些内容不应该混淆。”当你着眼于Facebook上最具影响力的内容时，你会发现它们并不像这项研究显示的那样带有党派色彩。”
麻省理工学院(MIT)数字经济计划(Initiative on the Digital Economy)主任希南·阿拉尔(Sinan Aral)在听取了对这项新研究的描述后表示，这项研究与过去有关虚假内容如何在网上传播的研究一致。在2018年发表在《科学》杂志上的一项研究中，咸海和他的同事发现，谎言在推特上的传播“比真相传播得更远、更快、更深、更广”。但他表示，某些页面的每用户参与度更高并不意味着Facebook会更大力地推广这些内容。“Facebook在衡量用户参与度方面要复杂得多，”他说。“他们会对游戏的‘粘性’有不同的估计，因为他们会有因果估计。他们也有一个多目标函数算法，不只是考虑用户粘性。”
这是一种复杂的方式，说明我们无法从科学上确定Facebook是否放大了不可靠的右翼新闻来源的页面，因为Facebook对自己保留了这些信息。在她的论文中，Edelson注意到CrowdTangle并没有提供关于印象的信息——有多少人看到了一个特定的内容，或者他们花了多少时间看它。Facebook对推荐算法的工作保护得更加严密。如果没有这些数据，我们就不可能准确地知道Edelson研究发现的每用户参与度统计数据如何转化为算法推荐。(很少有人比埃德尔森更了解Facebook的透明度问题。最近，该公司为她的在线组织“政治透明项目”(Political Transparency Project)提供了一封警告信，内容是关于一项众包行动，以获取更多有关政治广告如何定向的信息。
这项研究还提出了关于右翼假新闻的经济学问题。在被标记为传播错误信息或阴谋论的新闻来源中，有148个被归类为轻微或极右，而只有9个被归类为中间偏左。这是否意味着声名狼藉的出版物充斥着垃圾，让他们的Facebook粉丝比不这样做时更容易被误导?还是说，他们是在回应对唐纳德·特朗普(Donald Trump)及其虚构世界观的有利报道的需求，就像福克斯新闻(Fox News)在Newsmax和OANN等新创网络的收视率压力下，转而鼓励窃取选举的阴谋一样?
脸书承诺打击某些类别的错误信息，包括关于选举和新冠病毒的信息。但众所周知，Facebook的算法倾向于更吸引人的内容，正如新闻报道反复记录的那样，如果有什么不同的话，那就是Facebook似乎有一种习惯，那就是为了支持右翼新闻来源而改变其标准操作程序，而不是相反。
