Disinformation as political communication 

書名（以學術體例詳填資料，網路來源提供超連結及檢索日）：

Deen Freelon & Chris Wells (2020) Disinformation as Political Communication, Political Communication, 37:2, 145-156, DOI: 10.1080/10584609.2020.1723755

全文連結：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10584609.2020.1723755

錯誤訊息作為政治傳播

導讀者：葛家瑜

原作摘要：

此文章包含四個主要部分：一，討論容許錯誤資訊在近幾年繁盛的主要社會政治變項；二，回顧錯誤資訊研究簡短的歷史，並特別關注其中的兩項概念的關係：宣傳和錯誤資訊；三，再次回顧這個議題，並將之分為兩種類型：錯誤資訊的內容研究和接收研究。最後，我們為未來的錯誤資訊研究提供幾個建議。

前言：

1.     錯誤資訊（Disinformation）的研究價值

A.    數位時代改變了資訊被創造、流通和闡釋的方式，和其潛在造成的影響

在政治傳播領域中，這幾年來盛行的研究諸如「假新聞（fake news）」、「錯誤訊息（disinformation）」、「媒體操縱（media manipulation）」、「協同性造假行為（coordinated inauthentic behavior）」、「宣傳（propaganda）」等。這些研究內容並不新穎，之所以會在近幾年顯得特別重要，係因數位時代改變了資訊被創造、流通和闡釋的方式，和其潛在造成的影響。

B.    潛在的影響：毀壞民主

　 可疑的消息來源提供的訊息和可信度低的資訊很可能會毀壞民主正常運　　

　 作，這樣的恐懼，刺激了政府、市民以及學者去了解和對抗這個現象　

　（假訊息充斥的現象）。

2.     定義「錯誤資訊」（Disinformation）

根據「歐洲假新聞和線上錯誤資訊會議」（Fake News and Online Disinformation of the European Commission）中的高階研究團隊在2018年對「錯誤訊息」（disinformation）的定義（「錯誤資訊……包含錯誤的（false）、不精確的（inaccurate）和被設計用來誤導的資訊（misleading information）、致力於意圖地造成公共為害或為了獲取利益的資訊。」），錯誤訊息包含以下三個要素：

A.      欺騙（deception）

B.      造成危害的可能性（potential for harm）

C.      試圖造成危害（intent to harm）

這個定義排除了：

A.      會造成危害，但資訊創造者無危害他人的意圖的資訊（misinformation）。

B.      沒有意圖要欺騙他人，但意圖要傷害別人的資訊（e.g. 建立在種族、性和性別上的誹謗）。

在這個定義底下的錯誤資訊，是政黨間資訊戰的軍火，是試圖以非理性方式壓制對手的非致命武器。這些錯誤資訊為健康的民主運作帶來危害，因此歷來研究這方面的學者和此篇論文的研究者皆採取抵制它的立場。

3.     文章架構：

A.      在廣義的民主危機和政治傳播下定位我們對錯誤資訊的理解。

B.      簡單回顧傳播領域中問題資訊（problematic information）研究的歷史，並特別針對此領域研究激增的2016年。

C.      特別標註討論這個議題的研究的重要發現和重點，我們將這些重點分類成兩個廣大的分類：內容研究（content studies）和接收研究（reception studies）。

D.     最後，討論幾個和錯誤資訊有關的，重要的研究問題，這些研究問題皆尚未被完整地研究。

背景：

過往的研究多在數位時代的背景下談錯誤資訊，本文將多針對社會、政治和經濟條件談錯誤資訊生成和所屬的背景。

1.     西方新聞媒體的信賴度下降與社群媒體的影響

從1970年代開始，美國人民對新聞媒體的整體信賴度（報導的完整性、精確性和公正性）穩穩下滑，在2016年總統大選來到最低點。新聞媒體信賴度下降的同時，人民對公家機關和民主政府的信賴度亦下降。

而引起爭議的政治言論和政治極化被認為和新聞媒體信賴度的下降與錯誤資訊的消費和分享有很大的關連。社群媒體在這部分扮演很重要的腳色。強烈的對反對陣營的負面言論被轉換成線上訊息，被分享，在社群媒體的世界裡，分享者的社會位置和名聲會和新聞撰稿人同等重要，兩者的名聲會決定資訊的可信度，這削弱了新聞媒體作為資訊中介者的腳色（分享者成為和新聞撰稿人／新聞機構地位相等的資訊中介者）。

2.     新聞媒體的政治經濟結構

　 政治性新聞媒體的政治經濟亦是不可忽視的部份。營利型政治性新聞媒體發跡於廣播時代，而後擴展至電視和網路。這些成功的營利型政治新聞媒體的企業模型，展現了政治分眾市場的可行性，和以身分認同的團結性吸引黏著的觀眾，而非以論述吸引觀眾的，政治文化風格。數位的錯誤資訊便扎根於這樣的脈絡中。

3.     宰制新聞媒體的數位廣告和平台，讓新聞媒體陷入「劣幣驅逐良幣」的窘境

為了要衝高社群平台上的點擊率，新聞媒體會擺放很吸引人的內容，並忽略查核的責任(因為查核的成本很高)。很吸引人的、未經查核過的內容的點擊率比精實的、查核過的內容高，這讓那些垃圾新聞得以和專業新聞比拚。

4.     原生內容廣告（native content advertising）降低新聞可信度

在點擊率競爭中，一些媒體為了要賺廣告點擊，開始生產原生內容廣告。這個方式相當有效，有近10%的民眾不會發現它是廣告。但長遠來看，當民眾無法分辨原生內容廣告和新聞時，他會不知道該不該全盤相信該媒體提供的資訊（搞不好他認為的新聞是原生內容廣告），進而降低他對該媒體的信賴程度。世界上一些採取此策略的高品質新聞媒體（如紐約時報）都無法避免此問題。

5.     為了大量分享自己產製的新聞內容，新聞記者必須讓自己浸泡在多種社群平台中，追和分享大眾關心的熱門議題。這些議題流動快速，記者（或媒體小編）不一定有時間查證，因此可能成為傳遞錯誤訊息的幫兇。

從宣傳到錯誤資訊：

　錯誤資訊研究在2017年以前，並不是一個在社會科學領域中優先的主流研究。最早針對錯誤資訊進行研究的機構是1955年，蘇聯國安局的情蒐機構dezinformatsiya（disinformation的字源），之後就只有一些零星的個案和歷史分析研究，這些研究都不足以建立具系統性和經驗性的錯誤資訊研究。

　　相較之下，宣傳在傳播研究中有很長的歷史。他可以追溯至美國的宣傳分析機構Institution for Propaganda Analysis (IPA)(1937~1942)，這個機構的成立旨在幫助大眾瞭解和批判性地分析「被扭曲的公眾意見」。他最被人熟知的是他研究出的七項宣傳方式，這七項宣傳方式[1]，常被學者和訊息設計者用來設計宣傳訊息。IPA解散後，傳播領域內的宣傳研究開始偏向質性研究。1980和1990年代的宣傳分析主要都以修辭（rhetorical）分析和歷史研究方法為主。這些研究又分成兩個取徑，一個是遵從西方國家的冷戰反宣傳共識，另一個則針對美國的對外宣傳研究。這個較晚的傳統奠基於Herman和Chomsky的宣傳模型(2011)，這個模型將美國的媒體定位為菁英意識形態的散播者。他們最主要研究拒絕被政府奴役和被其他利益誘惑的媒體，是一種批判研究。這些研究因此不同於以往，他會關注媒體產製訊息時的雙面意圖（對閱聽眾的和對利害關係人的）。

　　在2016年以前，類似研究disinformation的領域是研究misinformation。misinformation比disinformation好研究，是因為misinformation的界定範圍是所有的，會造成負面影響的錯誤資訊，而不問製造者的意圖。這個misinformation的概念，最先是由認知心理學家建構，他們關注的是「misinformation如何影響記憶形成」、「可視物的歸類」、「小孩推論他人心靈世界的能力」和「多選測試」，還有其他更廣為人知的主題，像是政治精密化和選民如何形成投票意向。早期的misinformation研究有兩個重要的，到現在都還適用的結論，一，認知領域是misinformation中很重要的領域；二，僅僅是無知或錯誤猜測並不足以造成資訊錯誤，一個人對於某個錯誤的看法抱有強烈的信心才是造成資訊錯誤的必備要素。（態度的重要性更甚認知？？？） 21世紀，研究這個領域的興趣，隨著參與式媒體的興起和對科學與醫療越來越大的不信任漸增。

　　在2017年以前，disinformation很少會是主要的被分析對象，這個詞的出現，通常都會是一個主題的小小的次要概念。但在2016美國總統大選後，傳播、政治和資料科學開始群起研究它 : 2000~2009年google scholar上和disinformation有關的論文共238篇，2010~2016共257篇，2017~2019年，數量突然飆升至609篇。我們因而能發現，在2010~2019年間的論文中，2010~2016年論文標題含有disinformation的佔30%，2016~2019年佔70%，這成為disinformation研究在近幾年激增的有力證據。

　　礙於篇幅有限，此篇文章只介紹幾個disinformation的，最基礎的重要研究。兩個針對美國的disinformation進行詳細研究的論文發表於2017年八月，現在所有討論此項議題的文章皆大大仰賴這兩個研究(Faris et al., 2017；Marwick & Lewis, 2017)。另個研究是Allcott和Gentzkow發表的，他們是所有研究中第一個大規模分析假新聞的(在他們的語境下稱之為假新聞，在我們的語境下就是disinformation)，他們分析後發現，排除其他可能的影響因素，disinformation其實不太可能影響選舉。最後，兩個最先進的假新聞、政治極化和disinformation的研究發表於2018年三月(假新聞，Lazer et al., 2018、政治極化和disinformation，Tucker et al., 2018)，他們為後續的disinformation奠定良好的基礎。

內容研究和接收研究：

內容研究：

從內容分析內容生產者的目的、目標受眾和影響。

四大內容研究：

A.    類型化在政治辯論中被分享的資訊（Bradshaw 等人）：

a.     提供理論性的定義，將假新聞（錯誤資訊）分成五種類型

b.     研究貢獻：

1.     發現2016年假新聞被分享的次數和專業新聞被分享的次數相當。

2.     發現2018年專業新聞被分享的次數較假新聞多。

c.     未來研究發展性：

1.     2018年專業新聞被分享的次數較假新聞多，是社群媒體使用者的行為使然(社群媒體使用者對假新聞現象的反動)，還是社群平台功能的調整使然，或是假新聞製造商降低對政治性新聞的關注(因此使政治性假新聞數量減少)，或者可能，2016年的社群媒體使用者和2018年的不同？

B.    研究謠言是如何散播的（Krafft和Donovan）：

a.     追蹤4~8 chain，還有散播謠言的右翼社群平台(以散播假的死亡車禍兇手來團結右派份子)

C.    研究國家如何製造和散播disinformation（Keller等人和Lukito）：研究2016美國總統大選時俄羅斯政府如何用假帳號散播假訊息，他們的研究指出，俄羅斯政府的假帳號操作者將訊息散播到twitter前，會先在一個叫”trial-ballooning”的模擬系統模擬假資訊散播後的走向。

D.    分析錯誤資訊如何利用科技有效散播：分析假訊息人性化和機械化的部分，並藉由分析現在已知的假帳戶行為去辨識一些未知的假帳戶。

接收研究：

三種接收研究皆根植於政治心理學傳統。特別的是，他們全借鑑了動機推論理論(motivated reasoning)、認知偏差理論(confirmation bias)和在預測認知上的回應或行為時，信息態度的一致性(message-attitude consistency in predicting cognitive responses or behaviors.)。以上述這些理論為基底，接收研究針對不同的心理變項，分支出不同的關注面，比如接收者的對訊息的贊同、相信程度，或接收者為何會依照一個明顯錯誤的聲明行動。

Zimmermann和Kohring研究民粹主義者的態度；Powell, Hameleers, van der Meer和Bos區分出純文字和視覺訊息(圖片)的差異，Garrett, Sude和Riva研究排斥反應在人們接收錯誤訊息時扮演的角色。也有部分學者研究事實查核的功效：Powell et al.發現，對那些非常相信錯誤資訊的人來說，事實查核可以非常有效地降低錯誤資訊的可信度。Garrett et al.發現，被模擬的社群媒體同溫層排斥者，更容易傾向於贊同態度一致的錯誤的政黨資訊，就算有有力證據駁斥這個錯資訊，他們仍然傾向選擇贊同。這個影響，在那些仰賴直覺和沒有特定意識型態者的身上尤為明顯。Zimmermann和Kohring用小組調查的方式，研究disinformation可能會對投票造成的影響，他們的調查結果發現，那些對政府和媒體信賴度低者，最容易受到假訊息影響；更引人注目的是，CDU和CSU的支持者在讀過錯誤訊息後，尤其容易改變他們的政治立場到極右派政黨去，如AfD。

結論：未來的錯誤資訊研究

1.     ”錯誤資訊造成的影響”研究仍不足：disinformation和misinformation最大的差異在於前者是有意的、有目的性的，它的目的性就是要造成一些政治性的影響。因此錯誤資訊會造成什麼影響、這些影響的規模有多大，以及在什麼條件下，這些影響會展現出來，在政治傳播理論上非常重要。因此此論文作者鼓勵錯誤資訊領域的研究者繼續研究政治性錯誤資訊造成的影響。

2.     錯誤資訊的散播和被相信程度在不同領域會有差異：現有的研究指出，保守派的支持者極可能是錯誤資訊供應商的目標受眾，保守派支持者也是相信和分享錯誤資訊的大宗。除此之外，也可能存在其他的差異，例如種族：已有研究指出，美國贊助的錯誤資訊供應商主要鎖定黑人為投放目標，後續研究或許能進一步追問為什麼。又，這個現象是由人們對保守和進步價值所引發的心理狀態的差異，還是一個由美國政府操作的短暫的假象？（測量時間過短，無法分辨肇因為何）分析不同國家的錯誤資訊現象或許能回答這個問題。

3.     不同學者對錯誤資訊有不同的定義，這些不同的定義反應不同的主觀意見（就像川普會將CNN和NYT定義為假新聞一樣），在不同定義下，錯誤資訊的影響程度和其他不同變項(散播方式、傳遞過程)和補救措施會不同，而現有的研究還無法細緻地做出區別。