国内外社交媒体的事实核查机制浅析

摘 要：当下社会化媒体盛行，信息爆炸，失实新闻层出不穷，此前信奉的真相开始从“神坛”跌落，社会随之步入后真相时代，[1]事实核查迫在眉睫。本文分析关于事实核查机制的发展，进而对比国内外社交媒体关于事实核查的运作模式及研究，这对探讨国内社交平台治理假新闻具有一定的启示作用。

关键词：社交媒体；失实新闻；后真相；内容生产；事实核查

中图分类号：G206 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2020）03-0095-01

2018年，Facebook（脸书）每天上传的图片超3亿张，每分钟发布51万条评论、30万条新状态；每天在Instagram（照片墙）上的照片和视频分享量为9500万次；每天在微信朋友圈有10亿张图片被上传。截至2018年，每天约有2.5万亿字节的数据被创建，预计到2022年全球互联网流量将达到每秒7.2PB。

社会化媒体盛行，大量信息充斥在用户眼前，并夹杂着失实信息，真相容易被忽视、掩盖，取而代之的是大众固执的立场和偏激的情绪，公众不再完全信任媒体，而是选择性地相信自己想要相信的，这就是后真相时代。这种情况下，事实核查机制显得尤为急迫。接下来，笔者分别介绍事实核查的来源、发展，并对国内外社交平台的事实核查机制作浅要分析。

一、事实核查的来源与发展历程

事实核查（fact-checking）是媒体为确保发布的新闻信息的真实性和准确性，对信息内容进行检验和核查的重要步骤，它作为媒体树立自身专业性的职业准则，如今已经发展成了相当成熟的制度。事实核查可以追溯到20世纪20年代初的美国，1923年创刊的《时代周刊》不久后成立历史上首个事实核查团队，《纽约客》相继在1927年成立事实核查部，20世纪40年代，事实核查制度逐渐发展到欧洲，1946年德国《明镜周刊》设立负责核对新闻的档案部，目前该周刊在全球共有采编人员245人，其中仅全职从事事实核查人员便有80人。

事实核查原生于新闻机构内部编辑机制，而后逐渐独立成一种新的创新新闻样式。[2]在传统媒体时代，新闻内容生产形式单一，事实核查相对来说简单可控；而社交媒体时代，信息在内容数量上喷涌式爆发的同时，内容形式也在不断增多和变化。原本适用于传统媒体时代的事实核查手段变得无从下手，对追求即时性和真实性的内容平台审核管理来说是个严峻的挑战，由此国内外一系列新型事实核查机制应运而生。[3]

二、国外社交媒体事实核查机制——以Facebook为例

截至2019年年中，Facebook全球月活跃量已经突破22亿，其次是19亿的Youtube（优兔）和超10亿的微信，伴随着社交媒体使用人数和用户使用时长激增的同时，内容的生产消费量级也呈指数级井喷，海量内容对各平台都造成了巨大的管理难度和审核挑战。

（一）Facebook第一次调整：推出算法，解雇热门话题编辑团队

Facebook一直面临着向数百万用户传播虚假信息和虚假新闻的压力。在2016年Facebook遭遇“趋势话题”风波，被质疑提出“趋势话题”的人工团队在挑选新闻时有倾向性，而后于6月末Facebook推出新算法，即强调与朋友、家人有关的帖子；8月底，Facebook解雇整个热门话题编辑团队，由工程师通过算法来核查和推送有价值的新闻及话题，并表示当前的推荐算法完全可以胜任并替代人工编辑。然而，在8月27日算法推送了一则假新闻，称福克斯新闻（FOX News）女主播Megyn Kelly因表态支持美国总统候选人希拉里（Hillary Clinton）而被公司解雇，事实上Megyn Kelly从未表态支持希拉里，也未被解雇。

其实对人工编辑而言，避免这些筛选错误很容易，但Facebook过于依赖演算法更容易让假消息、骗点击标题的新闻登上版面。

（二）Facebook第二次调整：寻求外包帮助，进行事实核查

随后美国总统大选期间，由于其未能对平台上泛滥的虚假新闻进行有力监控与管理而备受指责。选举结束后，Facebook开始筹备成立“News Feed Integrity Task Force”，并随后转向独立事实核查机构进行外包寻求帮助，独立的事实核查员可以访问Facebook的仪表板，他们可以看到被用户标记可能错误的帖子，并对这些帖子进行事实核查，一旦某个帖子被证实是虚假的，其在News Feed中传播的范围会被缩小，同时相关事实核查结果会被列在消息下方用以通知分享该消息的用户。

（三）Facebook第三次调整：AI+人工，全方位审核

2018年6月，Facebook宣布扩大内容核查范围，采用“机器学习+全方位审核”模式，通过AI（人工智能）识别虚假信息，该工具可以帮助公司找到假信息链接。Facebook现在的审核分为文字审核、图片审核和视频审核，以及大量人工配合。

在文字审核方面，Facebook推出了DeepText引擎，利用深层神经网络架构理解帖子内容，每秒理解数千篇文章的文本内容，具有高精确度，另外，它作为全球化社区，能够审核超过20多种语言的文字。DeepText甚至能实时通过用户发送的内容分析用户的想法，通过对意图、情绪、人物、地点、事件的提取，结合文本、图片自动移除垃圾信息的干扰。

在图片和视频审核方面，Facebook使用Rosetta审核系统，利用光學字符识别系统处理图片和视频内容，每天实时从超过10亿张图像和视频帧中提取信息并识别背后含义。

但除AI和审核系统外还需要人工配合。截至目前，Facebook聘请了超过2万人来辅助内容筛查，并配合监测和删除争议内容。另外，Facebook在2019年创建News Tab，并聘请了一支编辑和记者团队帮助策划新闻标签，为人们提供个性化、高度相关的体验以及正确的新闻。

三、国内社交媒体事实核查机制——以微博、微信为例

国内社交媒体以微博、微信为代表，微博即以新闻的实时更新以及用户自主生产发布内容为主，微信以社交为主，如个人聊天、公众号浏览等。

在事实核查机制方面，微博平台成立“微博辟谣小组”，实施24小时全天候的谣言监控与识别，同时用户可以参与举报谣言，在发布的谣言内容板块中点击“举报”即可。经过多方位证据核实后，严格处罚恶意造谣、传谣者，如禁言、封号等处罚方式，同时对重点媒体、政务账号开通辟谣权限。

微信平台则具有谣言过滤器、微信辟谣助手等工具。辟谣机制中包括精准辟谣、联合行动、教育用户3个板块。其中，“精准辟谣”指辟谣助手会读取用户阅读过的文章，有辟谣相关的消息时，“与我相关”页面会提醒，从而实现精准的辟谣；“联合行动”指微信官方与多家权威机构联合辟谣，引入包括国家食药监局系统289家机构、5家中央媒体、32家网信中国账号等总共800多个第三方权威机构，从而进行联合辟谣的事实核查行动；“教育用户”板块指微信官方借助微信安全中心、谣言过滤器、腾讯安全观等公众号，定期展示朋友圈十大热度谣言并进行分析，实现对用户开展持续性教育。

四、结语

Rumor Mills说过：“当人们对与自己相关联的话题不确定和焦虑时，谣言出现并传播”。网络谣言在传播过程中不自觉放大了大众的焦虑，且没有足够的时间去验证，事实核查机制理应存在并发挥作用。在今天，事实核查不再是一种传统行业规范，而是成了一种备受关注的新闻样式。本文探讨了Facebook和国内的微博、微信为代表的社交媒体的事实核查机制，对国内其他社交媒体在事实核查机制方面具有一定的借鉴意义，从而积极探索阻断谣言传播的合理的适应机制。

参考文献：

[1] 王軍，王鑫.国内外对失实新闻的核查机制初探[J].新闻爱好者，2019（2）：43.

[2] 周炜乐，方师师.从新闻核查到核查新闻——事实核查的美国传统及在欧洲的嬗变[J].新闻记者，2017（04）：35-44.

[3] 虞鑫，陈昌凤.美国“事实核查新闻”的生产逻辑与效果困境[J].新闻大学，2016（4）：27-33.

作者简介：王念（1995—），女，湖北黄冈人，硕士研究生，研究方向：网络传播与新媒体。