虚假新闻一直存在，但是进入数字时代后，我们每天都要与它们打交道。信息错误的核心问题在于确认偏差，因为我们只留意与自己世界观相同的内容，而忽略与之相悖的任何信息，从而导致两极分化。
如果不能定期清理主流媒体这样的中间人，公众就需要应对大量的误导性信息，这些信息会破坏可靠的信息源。最近有关计算机社会科学的研究发现，在线用户会根据确认偏差选择信息，进入虚拟的回音箱，这使得他们不断强化原有的看法，进而走向极化。
在极端情况下，阴谋论者会把重要的社会或政治事件解释为有权势的个人或组织构想出的阴谋。这些阴谋与所谓的都市传奇有一个很重要的共同点，那就是都会不可避免地威胁已有的社会秩序，聚焦公众及社会团体的深度恐惧。多位政策制定者也会经常提出虚假新闻的问题，比如意大利众议院议长劳拉·博德里尼（Laura Boldrini）最近在一次与各行各业人士的公开磋商中就提及这一问题。
与一群看法相似的人讨论问题似乎会给用户的情绪带来负面影响，还会导致群体极化进一步加深。涉及上百万用户的实验证据（与替代医学等敏感话题相关）表明，任何证实某说法的信息即使包含故意制造的虚假信息也会被接受，而与之不同的信息要么被忽略，要么甚至还会增强群体极化。
在这样的环境中，社交媒体及其模糊的定位无疑是核心问题：一方面，它能够带来信息，作为一种自由效用调动大众参与；另一方面，社交媒体可以误导、操控或控制他人，而这恰恰正是某些人的使命所在，实属不幸。
确认事实是一种有效的做法，但问题在于，它仍束缚于特定回音室中，而且甚至会加强极化，增加不信任。
因此，认为查证事实能够解决问题本身就是一种确认偏差。的确，目前基于信息来源声誉去披露虚假新闻的做法或者由算法得出的结论都收效甚微，就连《华盛顿邮报》都关闭了其披露虚假新闻的每周专栏。让事情变得更加复杂的是，社交媒体用户为了让自己的发帖获得尽可能多的点赞，通常会将这些信息、概念和讨论精简压缩甚至是过度简化。
所以我们能做些什么呢？当然，我们希望能采取一些真正有效的措施。首先，很重要的一点是要加强科学界与新闻界之间的合作，这是比较容易达成的。一方面，科学家应该与社会公众更好地沟通（例如解释不确定性和复杂性的概念）；另一方面，记者应该提高其专业素养，从而在误导性信息及其后果、经济问题、科技和健康等复杂现象方面更好地进行报道。
其次，现在通过计算机科学可以研究、量化描述新闻传播和消费的特点，并为整个过程建模，为舆情趋势提供初步探测系统。更具体而言，以反疫苗回音室为例：我们现在能够了解吸引用户的主要话题以及这些话题对于用户的价值（换言之，为什么不打疫苗应该是件好事），也能知道用户言论背后的理念。基于这种逻辑，检测潜在信息流并将其中性化变得更加容易。
目前，我们有一些软件能帮助我们在社交媒体（脸书、推特及YouTube）上分析信息流，也有一系列量化指标，让我们感知社会动态，比如在一间回音室中用户的极化、他们感兴趣的话题、正出现的话题和情绪等。
有了这些工具，我们可以建立一种全球虚假新闻披露系统，实时监测新闻传播的方式，让我们识别回音室、用户在具体评论中的极化、用户的情绪以及具体回音室中用户描述的变化。基于此，该系统会提出建议，包括如何通过新的描述方式在用户层面介入、使用什么策略进入回音室，从而有效披露观察到的特点。
这一点至关重要，因为人们通常会根据个人想法及情绪状态（确认偏差）来选择信息，所以理解新闻传播方式以及消费方式可以帮助我们找到有效且能够考虑用户认知需求的沟通策略和工具。在量化研究的支持下，虚假新闻披露系统能够提供一套工具，研究并衡量信息消费情况，以及各种应对网上误导性信息传播的沟通策略产生的影响。
这还可以拓展到多语种和不同描述，以及具体的事件中。
有些人可能会考虑到这种做法的试验涉及的隐私问题。总的来说，它从总体层面上分析，满足故事叙述者（比如虚假新闻披露系统），进而满足（或干预）他们目标受众的需求。在第二个层面上，了解更多专门设计的实验在多大程度上会触碰到隐私将会非常有趣。例如，想象有一个工具就像是你的一位虚拟朋友（一种会说话的玩具），它在你目之所及的地方提醒你读到的很有可能是虚假消息，那么你内心的匹诺曹会去打他吗？
作者：
Walter Quattrociocchi, Head of the Laboratory of Computational Social Science, IMT Lucca in Italy
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