网上错误信息的泛滥不可避免地对公共卫生的关键指标产生不利影响，而新冠造成的死亡在未接种疫苗的人群中尤为突出。这种因果关系——浏览关于羟氯喹、伊维菌素和疫苗阴谋论的无休止的帖子可能会误导人们——似乎再明显不过了。但从科学角度确定这一点并非易事。
事实证明，错误信息与不利后果之间的明确联系很难找到，部分原因是分析公共卫生系统运作的复杂性，部分原因是大多数社交媒体公司通常不允许独立的外部机构分析其数据。Reddit 是一个例外，该平台已开始成为一个在公司许可下可以蓬勃发展社交媒体研究的地方。现在，使用 Reddit 帖子的研究可能使科学家更接近找到错误信息的缺失环节。
一种新的分析框架，将社会心理学要素与大型语言模型 (LLM) 的计算能力相结合，可能有助于弥合在线言论与现实世界行为之间的差距。这些结果最近发布在预印本服务器 arXiv.org 上，并在本周在夏威夷举行的计算机协会人机交互系统 CHI 会议上进行了展示。
支持科学新闻报道
如果您喜欢这篇文章，请考虑通过以下方式支持我们屡获殊荣的新闻报道 订阅。通过购买订阅，您正在帮助确保有关当今塑造我们世界的发现和想法的具有影响力的故事的未来。
弗吉尼亚理工大学的计算机科学家、这项新研究的资深作者 Eugenia Rho 希望确定人们的行为与在 Reddit 等网站上遇到的语言类型之间是否存在联系。
Rho 与她的博士生 Xiaohan Ding 及其同事一起，首先追踪了数千个来自被禁论坛的反对疫苗和新冠预防措施的 Reddit 帖子。接下来，该团队训练了一个 LLM 来识别每个帖子的“要旨”——消息的潜在含义，而不是它所组成的字面意思。“这就是这里的秘诀，”康奈尔大学的心理学家、该研究的合著者 Valerie Reyna 说。
“模糊-痕迹理论”表明，人们更关注一条信息的含义，而不是其字面意思。这有助于解释为什么人们更有可能记住关于某人被抢劫的轶事，而不是关于犯罪率的枯燥统计数据，或者为什么赌徒更有可能在将折叠框定为可能损失金钱而不是可能获得金钱时下注。“人们更容易被某些类型的信息所打动，”在 1990 年代帮助开创模糊-痕迹理论的 Reyna 说。
这种对措辞的仔细选择增强了说服力。“一遍又一遍，研究表明，要旨形式的语言更具粘性，”Rho 说。她的团队的分析发现，在社交媒体的背景下，对于因果要旨，或者暗示两个事件之间存在直接联系的信息，情况似乎尤其如此。一个帖子可能会以特定格式将疫苗接种与生病联系起来，使用的措辞具有很强的修辞力。例如，一位 Reddit 用户发帖说：“上[周三]打了辉瑞疫苗，之后感觉生不如死。” Rho 的团队发现，每次反新冠帖子中的因果要旨变得更强烈时，全国范围内的新冠住院人数和死亡人数都会激增，即使 Reddit 论坛随后被禁止也是如此。研究人员从 2020 年 5 月至 2021 年 10 月期间活跃的近 80,000 个子版块的帖子中提取了数据。
通过使用这个新开发的框架来监控社交媒体活动，科学家们或许能够预测未来疫情甚至其他重大事件（如选举）对现实世界健康结果的影响。“原则上，它可以应用于做出决策的任何环境，”Reyna 说。
但这样的框架可能无法在所有方面都做出同样好的预测。“当没有明显的要旨时，这种方法可能不太成功，”俄亥俄州迈阿密大学的认知心理学家 Christopher Wolfe 说，他没有参与这项研究。对于研究寻求治疗常见健康问题（如乳腺癌）的人的行为，或试图观察零星的短暂事件（如极光）的情况，可能是如此。
而且这种方法不一定能区分出存在的特定类型的因果关系。“社交媒体上的要旨似乎可以预测健康决策和结果，但反之亦然，”纽约州立大学理工学院的认知心理学家 Rebecca Weldon 说，她没有参与这项新研究。相反，它表明社交媒体言论与现实世界行为之间的关系可能更像是一个反馈回路，两者相互加强和巩固。
Wolfe 和 Weldon 都赞扬了作者们创新的分析方法。Wolfe 称该框架为帮助驾驭在线复杂信息生态系统的潜在“游戏规则改变者”。Rho 的团队希望它可以帮助大型社交媒体公司和公共卫生官员共同制定更有效的管理内容策略。毕竟，能够识别最能影响人们行为的错误信息类型，是朝着能够对抗它的第一步。