The agenda-setting power of fake news: A big data analysis of the online me

書名（以學術體例詳填資料，網路來源提供超連結及檢索日）：

Vargo, C., Guo, L., &Amazeen, M.(2017). The agenda-setting power of fake news: A big data analysis of the online media landscape from 2014 to 2016. new media & society, 1-22.https://doi.org/10.1177/1461444817712086 

導讀者：盧安邦           

重點整理：

假新聞瓦解了真實新聞報導的方式了嗎？假新聞能夠轉換記者（尤其是那些政黨媒體的記者）對不同議題的注意力嗎？雖然存在很多新聞事實檢查的單位(fact-checkers)，但是他們是否能夠影響假新聞以及其他新聞內容，卻仍缺乏相關研究。

為了回答上述問題，本文使用了「跨媒體議題設定理論」(intermedia agenda-setting theory)以及「網絡議題設定」(Network Agenda-Setting , NAS)模型檢視假新聞、新聞事實檢查機構以及線上新聞媒體（尤其是政黨媒體）之間的關係。

Intermedia NAS

關於「跨媒體議題設定理論」的早期研究認為菁英媒體會影響較小的新聞組織(Reese and Danielian, 1989)，然而，近期研究則顯示「新興媒體」(emerging media)如政治部落格以及線上政黨新聞網站如今取得強大的議題設定能量(Vargo and Guo, 2017; Meraz, 2011)，隱然暗示了假新聞對其他新聞媒體所可能造成的影響。

「網絡議題設定模型」測量一個議題與其他議題之間的脈絡關係，舉例來說，一個新聞組織呈現出的議題(agenda)並不只是他如何呈現一個特定問題(issue)，而是這些不同的問題在特定時期「如何」以及「多頻繁」地被同時呈現。此模型並且認為這些網絡議題將能透過新聞媒體傳達到觀眾的腦海中(Guo and McCombs, 2016)。

本研究希望藉由系統性地測量假新聞以及其他新聞平台之間的「跨媒體網絡議題設定」，將焦點放在不同媒體內容呈現出的議題網絡，檢視不同媒體組織如何將不同問題連結在一起以描繪社會真實，並討論這些議題網絡如何在不同媒體議題間傳遞。

Fake news, online media, and fact-checkers

假新聞網站越來越多，許多新聞媒體、社群網站甚至維基百科也都跟這類網站有超連結，同時也有很多事實檢測的組織出現。但是，目前仍缺乏經驗證據回答假新聞對新聞媒體的議題設定效果，因此提出研究問題一：

研究問題一：假新聞呈現出的網絡議題(network issue agenda)是否能夠預測整體線上新聞媒體的網絡議題？

Partisan media and fake news

網路與社群媒體的出現促生更多政治媒體，並且加速了假新聞的傳播。作者認為在極化的政治環境中，政黨媒體常會助長假新聞的傳播。2016年總統大選時，為了打擊對方陣營，假新聞網站Real True News所編織的關於希拉蕊的假新聞隨即被Fox News分享引用，並且進一步被保守派媒體如The Daily Beast所報導(Collins, 2016)。

根據Rojecki and Meraz’s (2016)的研究，也發現黨派媒體在假新聞的傳播與守門過程中扮演重要角色。因此，作者提出以下假設：

假設一：假新聞網站的議題網絡較能預測政黨媒體的議題網絡，而非相反方向（不成立）。

假設二：假新聞網站的議題網絡較能預測政黨媒體的議題網絡，而非其他媒體組織類型（成立）。

此外，Rojecki & Meraz’s (2016)的研究也發現假新聞與保守派政治媒體有較強的連結，近期的一個調查指出，自我報告為共和黨的人(84%)比民主黨的人(71%)更傾向相信假新聞的頭條(差異達統計上顯著，Silverman and Singer-Vine, 2016)。而在2016年的總統大選上，對川普有利的假新聞在臉書上的分享數高出對希拉蕊有利的假新聞三倍之多(Allcott and Gentzkow, 2017)。因此，本文提出假設三：

假設三：與自由派政黨媒體相較，假新聞網站的議題網絡更能預測保守派政黨媒體的議題網絡（不成立）。

由於目前沒有研究檢視跨新聞以及其他非政黨媒體的媒體議題設定關係，因此提出研究問題二：

研究問題二：假新聞的議題網絡是否能夠預測非政黨媒體的議題網絡？（不成立）

此外，本研究也試圖檢視新聞事實檢查組織在線上媒體景觀中所扮演的角色。

Fact-checking

作者指出，因為新聞事實檢查者是先找到有問題的宣稱(statement)再決定展開檢查，在此狀況下，可以合理提出假設四：

假設四：新聞事實檢查網站較會跟隨假新聞網站的網絡議題，而非相反方向。

此外，過去研究發現影響力最強的新聞事實檢查網站是關注一般事務的Snopes，而其它幾個討論政治事務的網站如FactCheck.org、PolitiFact以及Washington Post則一樣較受到中立立場媒體的青睞。但由於既有經驗研究較少，因此本文提出研究問題三與四：

研究問題三：新聞事實檢查網站的議題網絡是否能夠預測整體新聞網站的議題網絡？

研究問題四：新聞事實檢查網站的議題網絡是否會跟隨整體新聞網站的議題網絡？

Method

本研究使用GDELT（全名為Global Database of Events, Language, and Tone）內Global Knowledge Graph (GKG) 的資料，該資料庫蒐集全球新聞每日的資料，並且提供電腦輔助的內容分析，協助辨識人物、地點、主題、情緒、敘事以及事件(Leetaru, 2015)。

Coding for issues

該資料庫將新聞資料分成了300 個主題(themes)，本文則參考Vargo and Guo’s (2017)的分類，將所有主題再集合為16 項議題：稅務、失業、經濟、國際關係、邊界議題、健康照護、公共秩序、公民自由、環境、教育、國內政治、貧窮、災難、宗教、基礎建設、媒體與網路。

News media types

Shao et al. (2016)建立並蒐集了假新聞網站的列表並應用在他們提供的服務Hoaxy上，他們追蹤了九個不同來源(如US News and World Report、CBS News以及Snopes Field Guide)所標示的假新聞網站。若一個網站被一個以上的來源標示為假新聞網站，那本研究就將之納入。2014至2016的資料中，符合研究設定的共有60個假新聞網站以及171,365則假新聞。

事實檢查網站的主要來源是The Duke Reporter’s Lab at Duke University以及the Poynter Institute’s International Fact-Checking Network (IFCN)，還有少數不在此二來源但是秉持相同精神的網站也被納入。而在這些網站中，只有那些僅經營新聞事實檢查事務並且在GDELT資料庫中有資料的網站才被本研究納入，共包括Climate Feedback、FactCheck.org、Gossip Cop、Health News Review、PolitiFact、Snopes以及Wafflesatnoon.com等七個網站，蒐集2014-2016年間共13,036則報導。

新聞網站方面，本研究選擇GDELT 資料庫中的前2760個美國新聞媒體網站（沒說是根據甚麼挑出的「top」，要知道的話可能要再回去看Vargo and Guo, 2017），將這些媒體進一步分為菁英媒體（如紐約時報以及華盛頓日報）、通訊社、傳統媒體、線上政黨媒體以及新興媒體（如線上非政黨媒體）。

研究者並將這些政黨媒體編碼分為自由派以及保守派，由兩個編碼員分別對70個政黨媒體進行編碼，編碼員研究這些網站，透過初步的研究與討論後，兩位編碼員同意其中62個(α = 1)為政黨媒體，其中31個自由派，31個保守派。三年內，自由派媒體共累積594,634則報導，保守派媒體則有625,295則報導。

整體來說，本研究共分析九類媒體：假新聞網站、新聞事實檢查網站、線上政黨媒體、線上自由派政黨媒體、線上保守派政黨媒體、菁英媒體(n = 2, stories = 549,009)、通訊社(n = 2, stories = 539,841)、傳統媒體(n = 1911, stories = 25,719,311)、所有新聞媒體(i.e. groups 3–6)

Computer-assisted NAS analysis

分析時，則是用Python檢視各則報導內文是否包含本研究納入的媒體或是議題。舉例而言，如果一篇文章提到經濟、邊境事務以及公民自由，那這篇文章就會擁有三條連結：經濟與邊境事務、經濟與公民自由、邊境事務與公民自由。所有連結會每日根據媒體類型進行加總，成為該關係的加權。

本研究使用Eigenvector centrality來測量節點（一個議題）在網絡中的影響力，分數越高代表該點與其它所有節點之間的連結越強。本研究針對不同的媒體類型進行測量，舉例來說，假新聞網站就會有16個議題的centrality scores，這些資料每天都會加總，成為長達三年的時間序列資料。

(議題中心度分數 × 媒體類型 × 每日)

Time series modeling

本研究使用Granger causality models針對每個議題以及不同媒體類型進行分析。並且設定了1-5日的不同lag時間，以測試是否存在不同類型的議題設定效果。那麼甚麼才叫有顯著的網路議題設定效果呢？本研究將之操作型定義為「在9個以上的議題上，對另一媒體呈現出Granger causality」，則為具有顯著的網絡議題設定效果。

Results

Fake news and online media

針對RQ1，結果顯示假新聞網站在2014以及2015年在7個議題上對整體新聞媒體有Granger causality效果，2016年則在4個議題上有此效果(see Table 1)，未達研究者設定的門檻9，因此並未有顯著的議題設定效果。

然而，本研究發現假新聞也在某些議題上對其它媒體有著議題網絡的影響力(see Table 2)，舉例而言，在三年間，假新聞在國際事務上的議題影響力都非常強。

針對H1，2014-2015年間假新聞網站對所有的線上政黨媒體在8個議題上有影響力，2016年則增加到12個議題。另一方面，線上政黨媒體2014年及2015年在13個議題上對假新聞網站有影響力，2016年則減少到9個議題。因此，本研究發現線上政黨媒體在2014與2015更能夠預測假新聞網站的議題網絡，2016年兩者則是相互影響關係。

這兩個媒體類型在環境、失業、經濟、國際關係、公民自由、宗教議題上呈現相互回應的關係；假新聞則在基礎建設、災難、邊境議題、國內政治、健康照護以及公共秩序上對線上政黨媒體有網絡議題設定效果；值得注意的是，其中許多議題都在2016年的總統大選中獲得激烈討論。

針對H2，研究結果發現假新聞網站在2014年對自由派政黨媒體(n=9)以及新興媒體(n=9)有顯著的網絡議題設定效果；2015年對菁英媒體(n=9)、自由派政黨媒體(n=10)以及保守派政黨媒體(n=11)有網絡議題設定效果；2016年則對自由派政黨媒體(n=9)、所有線上政黨媒體(n=12)以及新興媒體(n=9)有網絡議題設定效果。結果呈現假新聞確實對政黨媒體有特別的影響力，但新興媒體也同樣關注假新聞，H2部分成立。

此外，結果也顯示與保守派政黨媒體相較，假新聞對自由派的政黨媒體更有網絡議題設定的效果，因此H3並不成立。作者指出，在2016年保守派媒體在11項議題上都呈現出對假新聞網站有Granger causality，而自由派媒體則沒有這樣的影響力，因此認為是保守派媒體對假新聞有著議題設定的效果，並且再由假新聞網站回頭影響了自由派媒體的報導主題。

回應RQ2，研究發現假新聞在影響新興媒體以及菁英媒體的議題網絡方面有著強大的影響力，另一方面，假新聞網站則受到所有類型媒體的影響，尤其在2014-2016年間受到新興媒體以及傳統媒體特別大的影響。

The role of fact-checkers in the online mediascape

新聞事實檢查網站的議題網絡則相當自主而較不受其他媒體影響，僅有2014年呈現出對新興媒體有較強的Granger causality。作者指出，針對H4，新聞事實檢查網站並不跟隨假新聞所設定的議題，兩者在邊境事務以及公民自由議題上呈現相互關係；而假新聞網站則在環境、失業以及公共秩序議題上受到新聞事實檢查網站的影響。

而回應RQ3，作者指出新聞事實檢查網站並未能預測整體新聞媒體的議題網絡，且整體影響力呈現逐年下滑，連續三年都具有Granger causality的議題為災難以及國際關係。針對RQ4，新聞事實檢查網站在2014年成功預測了新興媒體的議題網絡，但在另外兩年則無相同效果。

Overall online mediascape 2014–2016

整體看來，假新聞網站並未對整體新聞網站呈現出強大的議題設定影響力，但其議題自主性在2016有所提高。

事實檢核網站的議題網絡相對自主， 但另一方面，其也並未獲得其他新聞媒體的特別關注。特別是從outdegree的分析看來，在2016年，新聞事實檢查網站對其它媒體的議題網絡影響力只有假新聞網站的一半(34 vs. 61)。

延伸閱讀：(請用學術體例將參考文獻中值得延伸閱讀之文章、書籍或網址列於此處)

關於NAS model在不同社會文化情境中的應用狀況，可參考Guo and McCombs, 2016。一開始的NAS model曾被應用於檢視網絡議題建構(network agenda building) 可參考Neil et al., 2016以及網絡跨媒體議題設定(network intermedia agenda setting) 可參考Vargo and Guo, 2017：

Guo L and McCombs M (eds) (2016) The Power of Information Networks: New Directions for Agenda Setting. New York and London: Routledge.

Neil J, Schweickart T, Zhang T, et al. (2016) The dash for gas: examining third-level agendabuilding and fracking in the United Kingdom. Journalism Studies. Available at: http://dx.doi.org/10.1080/1461670X.2016.1181528

Vargo, C. & Guo, L. (2017). Networks, big data, and intermedia agenda-setting: an analysis of traditional, partisan, and emerging online U.S. news. Journalism & Mass Communication Quarterly. Preprint available online.

與危機傳播相關之關鍵字及其概念內涵：

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資料狀況：

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□ 其他狀況：           

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