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你相信什么,媒体就让你瞥见什么

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本文摘要:1月20日,乔·拜登(Joe Biden)将在就职仪式后正式成为美国第46任总统。在已往的几个月里,关于美国大选的问题,各方一直争论不休,种种消息在社交媒体上流传。

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1月20日,乔·拜登(Joe Biden)将在就职仪式后正式成为美国第46任总统。在已往的几个月里,关于美国大选的问题,各方一直争论不休,种种消息在社交媒体上流传。

2017年,顶级学报《经济学展望》杂志上揭晓过一篇题为《2016大选中的社交媒体与假新闻》的论文(Allcott,Hunt and M. Gentzkow, "Social Media and Fake News in the 2016 Election",Journal of Economic Perspectives),引起学界热烈讨论。文章的作者之一根茨科(Gentzkow)是一位专门研究媒体问题的经济学家,现在任教于斯坦福大学,曾在2014年获得过克拉克奖。

经济学能在应对假新闻的问题上提供什么资助?看理想主讲人梁捷(上海财经大学经济学院教师)在他的节目《别怕,这就是经济学》里专门讲了这一问题。在信息爆炸的今天,“媒体偏见”加剧了我们探索真相的难度,但正如梁捷所讲的,“对于我们普通人来说,有时对于新闻确实真假难辨;另一些时候,则是因为我们固有的看法而更愿意相信一些事情、拒绝另一些事情。我们对于一些新闻的认知分歧,经常源于我们价值观的分歧,这才是值得探讨的基础问题。

”1.媒体最在乎的不是真相,而是读者的需求你是否相信你在种种媒体上看到的新闻和评论?当你在寓目和收听种种节目的时候,是在接受新的知识,还是试图寻找节目中的一些信息,来验证你之前已经有的判断?进一步地思考,你是否相信从小到大在学校里被教授的种种知识?这个问题比我们想象中要庞大得多。纵然是受过良好教育,在某些方面拥有精湛知识的人,在面临媒体信息时也会受到这样的困扰。什么是真?这是一个基础性的哲学问题。我们把“真假”这个问题留给哲学老师,退一步使用一其中性观点,“媒体偏见”。

我们接触到的绝大多数的外部信息都泉源于媒体。不管是报纸、电视,还是抖音、b站、微信民众号或者朋侪圈,都属于媒体。主流媒体也好,自媒体也好,都可能存在偏见。

小我私家如何应对这些偏见、探索事情的真相,是我们今天面临的重大挑战。已往一直流传这样一种看法,那就是媒体带有偏见并不重要,因为差别的偏见可以相互抵消。从政治态度的光谱来看,可以分为偏左和偏右,两方体贴的问题、看问题的视角都有互补之处。

所以只要读者同时阅读左派和右派的报纸,那么他们最终可以获知事实的真相。而左派和右派的报纸也会意识到这一点,所以左派报纸也会发一些右派新闻,右派报纸也会给左派新闻留一点版面,最终双方的态度逐渐靠拢。

在重大新闻方面,不管哪一派的报纸都市努力去报道真相。这是一种很好的可以宽慰读者的理论,它表示着一点:通过媒体的多元竞争,事情的真相总能通过竞争历程展现出来。有一句名言,听说是林肯总统说的:“你不行能在所有时刻欺骗所有人。”意思是,你有可能在所有时刻欺骗一小我私家,也有可能在一个时刻欺骗所有人,但你做不到在所有时刻欺骗所有人。

因为媒体一定会把这种欺骗所有人的真相曝光出来,大家都市期待这种真相。哈佛大学的两位著名学者穆莱纳森(Mullainathan)和施莱弗(Shleifer)把这种理论归纳为“媒体供应论”。每个媒体都在生产一种产物,媒体决议了让你知道什么。

而差别媒体之间的竞争,可以让真相展现得越来越有效。只要掩护这些媒体的自由竞争,真相就不行能被掩盖。可是穆莱纳森和施莱弗认为,这种“供应论”可能是差池的,现在媒体的运作情况不应该再从供应侧去考量。

他们提出一种新的“需求论”,更为靠近现实。他们认为媒体并纷歧定是在利用读者,而是在满足读者的需求。任何看新闻的读者都不是一张白纸,因为早期的教育已经形成了政治偏见。

当前的媒体主要为了销售利润或者说寓目量、点击率去迎合读者的偏见。纵然媒体完全挖掘出真相,他们也会做带有偏见性的报道和评论。左派和右派媒体正是出于这种考量而降生。在传统的媒体供应论中隐含着假设:读者很愚蠢,可以任由媒体利用,媒体告诉你什么就是什么。

可是在需求论中,读者和媒体都是真正的理性人,明白最大化自己的利益。媒体知道读者要看什么新闻、会为什么新闻买单,所以媒体在做新闻的时候,脑子里不是新闻和真相,而是读者的需求。

媒体的需求论可以推导出与供应论正好相反的结论。需求论认为报纸之间竞争越猛烈,那么偏向性的对立看法也会越显着,左派和右派的报纸变得水火不容,完全处于两个世界。而且媒体思量到它的流传性,就有可能不停降低报纸的销售价钱,甚至泛起免费报纸,让读者免费接触到这些信息,通过其他方式来获取利润。

凭据这些年全世界媒体的变更趋势,穆莱纳森他们的“媒体需求论”似乎比“媒体供应论”更切合实际情况。根茨科是穆莱纳森的学生,主要研究“媒体偏见”,进一步生长了“媒体需求论”。

他提出了一个统一的理论分析框架,可以同时研究媒体偏见的供应论和需求论。根茨科最终获得一个令人失望的结论:如果媒体试图迎合读者的看法以维持其影响力,纵然媒体和读者双方都希望获得真实的新闻,媒体偏见仍然可能会在双方利益都受损的情形下发生。

根茨科的这些研究对其他领域也发生了深远影响。好比金融学研究发现,媒体偏见会影响新股刊行的价钱和吞并乐成的可能性,也会导致资产泡沫的发生等等。

所以,媒体偏见是一个很是重要的问题。2.如果带着偏见去研究偏见,效果会偏离得更远媒体偏见自己是很不容易观察和研究的。其难题在于,第一,如果研究者想从媒体报道的内容中寻找线索,那很容易受到研究者自身对于媒体的某些固有看法的影响。此外,研究者在解读媒体偏见历程中,不行制止也存在主观性。

如果带着偏见去研究偏见,那么效果肯定就偏离得更远。第二,判断媒体报道偏差,自己隐含着对于“公正”、“无偏”报道或者对于“真相”的识别。首先要找到一个“公正”的基准,这样才气判断媒体偏见是否存在、以及媒体偏见偏离的水平。然而,找到这样一个公正的基准险些是不行能的,纵然你能找到,也无法保证这一基准的同一性和连贯性。

早期有一种研究方法叫做“场景设计法”,可以给我们一些启示。这种研究方法的思路是:在发生一些重大的、人所共知的政治、金融丑闻事后,回过头去寻找一些其时情况相似但态度纷歧致的相关企业,搜集已往这些年主流媒体对他们报道和揭破的频率,比力两者是否存在差异。好比,在1989至1991年间,有两家财政状况相似的大公司都持有大量垃圾债券,面临庞大的谋划风险,事后也都出了问题。

而学者检索这段时期主流媒体的报道,《华尔街日报》对其中一家企业举行了47次的负面报道,而对另一家企业只举行了一次负面报道。这种庞大的差异,显示《华尔街日报》在这个问题上并没有做到公正公正,而是存在显著的媒体偏见。

这种方法不错,但有局限性。它只能研究一些很是重大的、一定被主流媒体所关注的问题,同时它只能举行事后研究。纵然证明晰《华尔街日报》当年在这个问题上有偏向性,但也为时已晚,而且现在《华尔街日报》的态度是否发生变化,也很难判断。

随着计量工具的生长,大数据技术也逐渐成熟,2005年,有两位学者开始了一项探索性研究。他们以美国智库所揭晓的言论作为基准,来判断国集会员和主流媒体的媒体偏见。因为美国智库的态度是比力明确和一致的,而且一般多年来保持稳定,不会轻易改变。他们划分统计国集会员和主流媒体引用这些智库言论的评率,然后对比国集会员和主流媒体的差异,盘算出一种指数,用这种指数可以比力媒体偏见的偏离水平。

将智库言论作为基准是一种很好的方法,但可能还是不够准确,因为智库言论的态度还是有可能发生变化。根茨科继续了这种思想,进一步使用大数据文天职析的方法,分析美国各大媒体的政治倾向性,重新建设了一套权衡美国各个媒体偏见水平的权衡指标。

详细的方法是,他先对美国两党议员使用词汇的频率举行了分类,全部由盘算机自动统计分析。他发现,共和党议员倾向于使用“死亡税”、“税收减免”、“小我私家帐户”、“反恐战争”这样一些词;而民主党议员最喜欢使用“遗产税”、“淘汰税收”、“私人帐户”、“伊拉克战争”这样一些词。仔细琢磨这些成对的词汇会很有意思,同样是一场战争,有些议员称之为“反恐战争”,另一些议员称之为“伊拉克战争”。

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甚至“小我私家”和“私人”这两个词,就包罗了很是差别的态度倾向。根茨科凭据这些词汇泛起的频率,构建了一个指数,然后对比各大媒体使用的语言词汇和议员们的相似水平来界定媒体的倾向,最终对媒体的态度作出判断,打出一个分数。这种研究方法很好,完全避开了此前研究中常见的研究者自身的主观判断。根茨科的研究中,小我私家完全没有介入,所有议员讲话、媒体报道都是由盘算机读的,然后自动凭据算法制定系数,打出分数。

一旦把人给抽掉,完全由电脑自动搜集和分析文本后,可以被分析的文本和媒体的数量大大增加,可以涵盖更大规模,把绝大多数人所接触到的媒体都包罗在内,从而获得更可靠的媒体分析结论。3.我们对于新闻的认知分歧,经常源于我们价值观的分歧回到开头提到的《2016大选中的社交媒体与假新闻》这篇文章。

在2016年美国大选之后,许多人突然意识到,民主党和共和党选民似乎接触到了完全差别的新闻。许多在共和党选民中流传极广的文章,在民主党选民中似乎闻所未闻。而且选举前后,大量新闻媒体的体现也存在变化。

许多事情在选举期间被炒作得沸沸扬扬,可是在选举之后很快就偃旗息鼓,再也没人提到这些事。所以这其中一定存在大量的虚假新闻。

根茨科基于这种问题意识,开展了这项研究。首先,他明确了570个假新闻网站。这不是凭据他自己的履历来判断的,而是从现有的涉及的假新闻网站的学术论文中,和互联网中如Politifact、FactCheck等独立的检查新闻事实、揭破假新闻网站的网站中通过交织对比汇总出来的。

根茨科以这570个网站作为主要研究工具,以月为单元,权衡这些网站上所有文章在Facebook和Twitter上分享数量。为了防止选择偏差,根茨科还选择了其中一部门样本举行了比对研究。

根茨科发现,从2015年头到2016年大选后的几个月,Facebook和Twitter上与这个假新闻数据库中站点的互动泛起了稳步增长。作为对比,Facebook和Twitter对于其他主要新闻站点,小型新闻站点、商业站点以及文化站点的交互一直保持相对稳定,变化不大,而且在Facebook和Twitter上的变更趋势比力相似。可是假新闻网站与社交媒体的互动模式与此差别。根茨科描画了2015年1月到2018年7月期间,Facebook和Twitter上流传错误信息的趋势。

随着时间的流逝,这两个社交与假新闻的互动泛起了显著变化,而且在两个平台上变化有所差别。从2015年头到2016年年底,这两个平台上的虚假新闻互动都稳定增长(大选就发生在2016年底)。

大选之后,Facebook转发这些假新闻网站的频率急剧下降,到2018年已经下降了60%,陷入冰点。而在Twitter上,对这些假新闻网站的转载频率没有下降,而是继续稳步上升。

所以我们可以认为,Facebook在大选期间的新闻流传或者假新闻流传中发挥了特别重要的作用。在选举之前,假新闻网站获得的Facebook到场人数险些与其他数十个个主要新闻网站一样多。

也就是说使用Facebook的人群,在大选前同等使用正常新闻和假新闻网站;可是大选竣事之后,转载假新闻网站的Facebook群体急剧下降。Facebook对虚假新闻网站的到场度平均每月仍有7000万,可是比之前已经下降了一泰半;而Twitter用户仍然对这些假新闻网站忠心耿耿,保持稳定。

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根茨科的这项研究是好几年前做的,针对的是上一次的美国大选,可是他给我们带来很大的启发。这一次的美国大选,硝烟直到现在还没有完全散去,整个历程中的假新闻数量可能比上一次还要多、还要庞大。相信有许多经济学家正在以此作为研究工具、搜集数据,过一阵才气告诉我们这几个月到底发生了什么。对于我们普通人来说,有时对于新闻确实真假难辨;另一些时候,则是因为我们固有的看法而更愿意相信一些事情、拒绝另一些事情。

新闻不止是新闻,它会对我们的道德、情绪、情感等发生影响。我们对于一些新闻的认知分歧,经常源于我们价值观的分歧,这才是值得探讨的基础问题。


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