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计算机模型试图解释错误信息的传播并提出对策

谢刚秀
导读它从一个超级传播者开始,然后通过一个互动网络蜿蜒前行,最终没有人不受影响。那些以前接触过的人在接触不同的变种时可能会受到很小的影响

它从一个超级传播者开始,然后通过一个互动网络蜿蜒前行,最终没有人不受影响。那些以前接触过的人在接触不同的变种时可能会受到很小的影响。

不,这不是病毒。这是错误信息和虚假信息的传染性传播——完全是为了欺骗的错误信息。

现在,塔夫茨大学的研究人员提出了一种计算机模型,该模型显着反映了错误信息在现实生活中的传播方式。研究人员说,这项工作可能会提供有关如何保护人们免受当前威胁公共健康和民主健康的错误信息传染的见解。

“我们的社会一直在努力应对对阴谋的普遍信仰、日益加剧的政治两极分化以及对科学发现的不信任,”博士尼古拉斯·拉布说。塔夫茨工程学院计算机科学专业的学生和该研究的主要作者,该研究于 1 月 7 日发表在《公共科学图书馆 ONE》杂志上。“这个模型可以帮助我们掌握错误信息和阴谋论是如何传播的,帮助我们制定应对策略。”

研究信息传播的科学家经常从流行病学家那里学习,模拟关于疾病如何通过社交网络传播的错误信念的传播。然而,这些模型中的大多数都将网络中的人视为平等地接受通过联系人传递给他们的任何新信念。

相反,塔夫茨大学的研究人员将他们的模型建立在这样一种观念上,即我们先前存在的信念会强烈影响我们是否接受新信息。许多人拒绝有证据支持的事实信息,如果它与他们已经相信的事情相去甚远。卫生保健工作者评论了这种效应的强度,并观察到一些死于 COVID 的患者坚持认为 COVID 不存在。

为了在他们的模型中解释这一点,研究人员为人工社交网络中的每个人分配了一个“信念”。为此,研究人员在计算机模型中用一个从 0 到 6 的数字来表示个人的信念,其中 0 代表强烈的不相信,6 代表强烈的信念。这些数字可以代表对任何问题的信念范围。