「科學家成功復活恐龍！」
「世界末日將在下個月來臨？」
「龍眼泡水喝能降近視度數⋯⋯」
每天打開手機，從荒誕、聳動的文章標題與內容，到看起來無害的各種保健偏方，各種虛假、缺乏實質證據的資訊，充斥在我們的日常生活裡。什麼時候開始，閱讀「假新聞」（fake news）已成了現代人的日常生活？
既然是假的，又為何會被理會？陽明交通大學資訊管理研究所李永銘教授指出關鍵原因：假新聞的主要特徵就在於其「部分真實」——也就是內容不全然是假的，甚至還跟閱聽人的立場一致。正是這種似是而非、真假難辨的資訊，更容易受到討論、傳播。
但這麼做的目的是什麼？除了引起廣泛的社會關注，製造恐懼、仇恨或對立以外，假新聞更是一項有利可圖的產業！舉凡影響選舉結果、左右股市走勢、刺激社群點閱率等，都可能是假新聞的製造動機。
水能載舟，亦能覆舟
「今天，假新聞之所以泛濫成災，還得拜科技進步之賜！」資訊管理出身的李永銘，感慨於現代人享受科技便利性的同時，卻也處在被無數虛假資訊蒙蔽雙眼的風險中。「現實上，要杜絕假新聞已是不可能的事。但我們仍可以透過相關機制，為民眾識別真假訊息——也就是所謂的『事實查核』（fact checking）。」
李永銘解釋，許多國家都有類似的事實查核網站，它們的運作機制主要仰賴兩種方式：專家智慧（expert intelligence）或群眾智慧（crowd intelligence）。
美國著名的政治查核組織（PolitiFact），便是仰賴各領域專家，讓他們針對有疑慮的新聞內容進行查核，並提供分析與評論。只不過，儘管多數人會選擇相信專家們的意見，但專家也不一定總是對的。尤其當資訊內容過於龐大、專家意見出現分歧時，就需要耗費更多人力與時間成本去查證其中的正確性。
於是，出現了以採用群眾意見為主的查核方式，譬如：Fiskkit。它類似於新聞討論平臺，鼓勵使用者對新聞中的任何字句、段落進行點評。除了增進資訊交流外，這些閱讀後所產生的評論，也能作為判斷該新聞品質的參考數據。不同於仰賴專家為資訊可信度進行判定，讓一般人參與討論的方式，更傾向在大眾中獲取意見。
即便如此，李永銘也提醒：「不管是相信專家或大眾的智慧，都不能保證假新聞就此消失。畢竟涉及的資訊有真有假，且『人』是難以做到完全客觀的。所以我們也會留意到，多數的事實查核平臺對於假新聞的判斷其實是有『等級』之分的。也就是說，除了正確或錯誤的明確定義外，還會有大部分正確（mostly true）、一半正確（half true）、大部分錯誤（mostly false）等更細緻的區分。」
謠言止於智者，但智者不容易
於是，在既有的查核機制的基礎下，李永銘與研究團隊做些改良後，設計了一個新的模型——「資訊可信度查核機制」（Information credibility detection mechanism），並將查核工作分為四個面向：
- 新聞內容模組（News content analysis module）：判讀新聞可信度，包含新聞標題、內容和來源出處。
- 用戶影響力模組（User influence module）：觀察意見領袖的態度及其影響力。針對他們分享某則新聞在社群平臺時的評論之相關性，及其受眾群的留言和轉貼次數等互動情況，給予綜合評量。
- 群眾意見模組（Crowd opinion analysis module）：收集大眾反應。根據新聞標題的受吸引程度，以及在主流社群媒體上的討論程度、轉貼次數等互動情況，分析該新聞議題的公眾輿情與熱門程度。
- 可信度計算模組（Credibility computing module）：綜合前三個模組分析後的數據，獲得新聞可信度的判斷結果。
對於數據的收集過程，李永銘解釋：「首先，在新聞可信度的判別上，多數人只會留意標題和內容，而忽略對新聞來源進行查核，所以我們特意將此納入分析。至於如何從聽閱人身上獲取意見，除了一般民眾，我們更將『意見領袖』納入參考。因為，當意見領袖在社交平臺上分享一則新聞並進行評論時，其實也代表了他們對該新聞內容有一定程度的熟悉度或關聯性。」
更進一步來說，要建立良好的新聞查核機制，不僅針對內容本身進行專業性的查驗外，李永銘也相信「群眾智慧」。他強調，影響一則新聞被判定為真或假的特徵，隨時可能發生改變，而「社群平臺」無疑是最快反映變化的場域。換言之，我們不能忽視社群媒體及其使用者在資訊判別上的能力與速度。
打「假」之餘，我們還能做什麼？
「身處資訊爆炸的世界，要杜絕假新聞已是不可能的了。當前，我們努力對新聞可信度進行判別的工作，更像是在『亡羊補牢』。但我們仍不禁想問，有沒有可能『先發制人』，更早一步將假新聞隔絕於我們的視野範圍？」
「也就是說，透過資訊可信度查核機制，我們對新聞可信度已有所掌握。那能否再將掌握到的正確資訊，推薦給聽閱人呢？」
「推薦機制」早被廣泛運用於網路世界。李永銘分享道，最常見的便是根據我們過去的閱讀紀錄及偏好作為推薦依據。以及，針對擁有相同閱讀偏好的其他人，將他們看過或喜歡的內容推薦給我們。甚至是，參考對我們有社群影響力的人（朋友、家人、網紅）來設計推薦內容。
於是，李永銘與研究團隊接續提出了「個人化新聞推薦機制」（Personalized news recommendation mechanism）。有別於先前的推薦機制，將新聞查核功能加入其中的創新之舉，大幅提升了被推薦內容的品質。
李永銘問道，人們看新聞的動機是什麼？除了知道世界發生了什麼事以外，更是為了「社交」，要與他人有聊天話題。那麼，如何提供正確且符合個人偏好的新聞內容，就變得十分重要卻也不容易！
為此，「個人化新聞推薦機制」採取混合式的推薦方法，盡可能地讓聽閱人獲得多元的資訊。並同樣使用新聞內容分析輔以群眾意見的方式，將收集而來的數據，作為判別、過濾假新聞的依據。
李永銘相信，基於秉持自由、民主的價值觀，對於新聞內容，人人都可以有自己的立場與解讀方法，但前提是得建立於「事實」之上。
「我們並非媒體人，無法直接干預新聞品質。但作為研究者，我們能做到的是在看見問題後，提出解決機制，確保多數被散播的資訊仍值得信賴。」
不過，李永銘也指出，相關查核機制的出現，除了可大幅減少一般人被不實資訊所誤導、降低搜尋有用資訊的成本。同時，還能刺激新聞業者有更高的動機，維持自身新聞內容的可信度。因為，沒有哪家媒體，想被貼上假新聞製造者的標籤。
再換個角度來看，近年由於假新聞氾濫、資訊超載等問題，反倒促使大眾積極重視媒體識讀（media literacy）與資訊素養（information literacy）。至少，在面對可疑資訊時，哪怕無法立即判別它的正確性，但我們已學會先抱持懷疑態度、善用相關查核管道，拒絕成為一個資訊盲從者。
原文刊載國科會《人文・島嶼》https://humanityisland.nccu.edu.tw/yungmingli_a/
