阴谋论 vs 科学：在线讨论级联的大规模分析

随着社交媒体平台与社交网站的涌现和迅速扩散，近年来我们日常生活中错误信息的传播激增。基于一个覆盖超过 140 万帖子与 1800 万评论的大规模数据集，我们研究了一个在线社交媒体平台上两类不同叙事的传播——（i）阴谋信息，其主张通常未经证实因而在某种程度上被称为错误信息，以及（ii）科学信息，其来源通常易于识别与验证。我们发现阴谋级联倾向于以多代分支过程传播，而科学级联更可能以广度优先方式增长。具体而言，相较于科学信息，阴谋信息引发更大的级联、涉及更多用户与代际、持续更久、更具病毒性与突发性。内容分析显示阴谋级联包含更多表达愤怒、恐惧、厌恶、惊讶与信任的负面词与情绪词。我们还发现阴谋级联更关注政治与争议性话题。应用机器学习模型后，我们在区分阴谋与科学叙事上取得了近 90% 的 AUC 分数。我们发现阴谋级联比科学级联更可能由更广的用户集合所控制，这对错误信息管理提出了新挑战。尽管政治倾向被认为会影响错误信息的消费，但极少有证据表明信息源的政治取向在阴谋信息传播中起作用。我们的研究为当前错误信息研究提供了补充证据，并对遏制在线错误信息的传播与减轻其影响具有实际政策含义。