華盛頓大學：研究發現多措並舉可讓Twitter錯誤資訊減少53.4%

這項新研究上週發表在《Nature》上，華盛頓大學知情公眾中心的研究團隊發現，採取平臺驅逐（Deplatforming）重複錯誤資訊違規者、刪除虛假宣告和警告人們有關包含虛假資訊的帖子等手段可以將 Twitter 上的錯誤資訊量減少 53.4%。

該論文的合著者之一、華盛頓大學資訊學院副教授傑文·韋斯特（Jevin West）說，這些措施都可以減緩錯誤資訊的傳播速度，但如果僅僅部署某一項措施，效果就會有折扣。研究發現，通過結合多種措施，可以顯著改善結果。

為了確定哪些措施可以減緩 Twitter 上的病毒式錯誤資訊，研究人員檢視了當年 9 月 1 日至 12 月 15 日與 2020 年總統大選相關的 2300 萬條推文。每個帖子都與研究人員確定的 544 個病毒事件中的至少一個有關——定義為故事表現出快速增長和衰退的時期。研究人員使用這些資料建立了一個模型，該模型類似於流行病學家用來預測傳染病傳播的傳染病模型。

通過該模型，研究人員能夠確定 Twitter 可以應用於其平臺以幫助阻止錯誤資訊傳播的不同措施或研究中描述的干預措施。根據這項研究，最有效的是從平臺上刪除錯誤資訊，尤其是在內容釋出後的前半小時內完成。同樣有效的是平臺驅逐屢犯者，即經常分享錯誤資訊的人。

根據 Twitter 的政策頁面，Twitter 已經採取了一些與此相關的措施，包括使來自違規賬戶的推文不符合推薦資格，防止違規帖子出現在搜尋中，以及將違規賬戶的回覆移至對話中的較低位置。

該研究還提到了輕推（nudges）。這些是推文上使用的警告和標籤，建議人們帖子包含虛假資訊。 Twitter 在整個 COVID-19 大流行期間廣泛使用了這些關於病毒、治療和疫苗的錯誤資訊。Twitter沒有回應對該研究發表評論的請求。