我們這個時代最需要的，不僅是醫(yī)學上對病毒的群體免疫，更是心智上對假新聞的群體免疫。
一、我們這個時代
“I read it in the papers so it must be true” - Jim Moriarty
“連報紙都這么寫，那它肯定是真的啦” - 詹姆斯·莫里亞蒂
由英國BBC出品的現(xiàn)代版福爾摩斯的探案故事里，莫里亞蒂為了搞臭神探福爾摩斯（Sherlock Holmes）的名聲，捏造了一系列 “福爾摩斯是個騙子” 的假新聞，逼得福爾摩斯不得不跳樓裝死了整整兩年才得以洗白。
福爾摩斯的故事雖是虛構，卻反映了我們所處的時代背景 —— 我們生活在一個信息過剩、真假難辨的時代。
隨著自媒體的發(fā)展和傳統(tǒng)媒體的轉型，我們的手機每天都會推送成千上萬條新消息。這其中有奇跡抗癌的“超級食物”，有駭人聽聞的新冠后遺癥，也有對世界經(jīng)濟的爆炸性預測。
這些信息乍一看去干貨滿滿，但是其中有多少是有理有據(jù)、辯證客觀的真相，又有多少是經(jīng)不住邏輯推敲和時間考驗的假新聞呢？
二、什么是假新聞？
如今我們常給網(wǎng)上流傳的各色虛假及誤導信息冠以“假新聞”（Fake news) 的標簽。
假新聞通常有政治動機或商業(yè)目的，以捏造或是故意隱瞞等手段有意識地誤導讀者。在這個流量為王的時代，點擊量的多少成為了許多從中謀利的人來判斷信息“價值”最直觀的標準。虛假言論沒有了現(xiàn)實框架的約束，則顯得越發(fā)離奇、抓人眼球，比真實的信息傳播得更廣更快。
在網(wǎng)上流傳的假新聞真假難辨，但通常以標題黨和選擇性報道兩種形式來誤導讀者。
標題黨，形容網(wǎng)絡中使用夸張聳動的標題來騙取點擊量的文章。讀者若只瀏覽標題，沒有細讀文章內容來判斷信息的真?zhèn)?，就容易被標題誤導。
疫情當前，我們隨手一翻微信群聊就可以看到各種被瘋狂轉發(fā)的標題黨文章——比如，“WHO：第二波疫情將在9月份來襲至少5000萬人死亡”、“如何發(fā)現(xiàn)無癥狀感染者？專家：看腳趾頭！年輕人要多加留意！” 等。這類文章的標題看著嚇人，但是內容卻缺乏證據(jù)支持。比如 “WHO：第二波疫情將在9月份來襲至少5000萬人死亡” 這篇文章說世界衛(wèi)生組織于6月27日聲稱因為新型冠狀病毒肺炎的表現(xiàn)與西班牙流感相類似，所以疫情將在夏季衰退，但會在今年9-10月份卷土重來，并在這第二波疫情里造成全球至少5000萬人死亡。首先，世衛(wèi)組織的這個聲明我在官網(wǎng)搜不到。如果該聲明屬實，文中應當引用消息的來源。再者，文中所描述的這個因果關系是不成立的。即便1918年西班牙流感病毒在今天重現(xiàn)，由于現(xiàn)在的世界格局、醫(yī)學水平、人口分布和社會的互動模式與100年前有很大的差別，西班牙流感的歷史很難完全重演。文章對第二波時間和預期死亡人數(shù)的聲明也沒有任何證據(jù)或數(shù)學模型支持，只是想當然地引用了西班牙流感第二波疫情的時間軸，以及西班牙流感三波疫情的總死亡人數(shù) [1]。
相比標題黨的文章，選擇性報道的新聞會更難辨認、更隱蔽地破壞互聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)健康，誤導人們的認知。這類文章通常在政治或商業(yè)上有偏見，以符合作者信仰或利益的方式有選擇地進行報道。例如不愿相信全球氣候變暖的人會有選擇地傳播 “氣候沒變暖” 的消息來支持他們的主張。特朗普宣布美國單方面退出《巴黎協(xié)定》，在推特上推送例如 “今年冬天真冷，哪來的全球變暖” 之類的話，只字不提統(tǒng)計上全球氣候比工業(yè)化前變暖近1度，并將持續(xù)變暖的事實 [2]。
又如在新冠疫情初期，媒體在沒有臨床證據(jù)的情況下報道了雙黃連可以抑制新冠病毒的新聞，造成了公眾搶購雙黃連的不理智行為 [3]。一時之間，不僅雙黃連口服液脫銷，連獸用雙黃連也成了熱銷商品。幸好鬧劇沒有持續(xù)多久，許多專家平臺紛紛出來辟謠，才使得“雙黃連熱”迅速降溫。
三、為什么我們會輕信捏造的或是有誤導性的新聞？
姚腦師以為有兩個主要原因。
一是這類新聞通常真假參半，要分辨起來特別費勁。我們的大腦天生懶惰，不愿意花功夫仔細研究每篇文章，更愿意相信 “這是微信上轉的文章，所以它一定被驗證過是真的?！?
二是我們的大腦容易受確認偏差（confirmation bias）的影響。如果大腦先接受了虛假的信息，建立了錯誤的認知，之后就傾向于相信和該認知相符的假新聞，而不愿意接受和認知相反的客觀事實了。
1998年，英國醫(yī)生安德魯·威克菲爾德（Andrew Wakefield）在醫(yī)學雜志《Lancet》發(fā)文說麻疹、腮腺炎和風疹疫苗（MMR vaccine）可能會導致自閉癥?！禠ancet》是醫(yī)學界最有權威的學術雜志。此文一出，人們奔走相告，導致幼童接種MMR疫苗的比率下降，在世界數(shù)個地區(qū)造成了麻疹疫情的爆發(fā)。后來一個叫布萊恩·迪爾（Brian Deer）的記者深入調查了該研究，發(fā)現(xiàn)威克菲爾德和他發(fā)的文章有很大的利益沖突——生產(chǎn)MMR疫苗的公司搶了他自己做的麻疹疫苗的生意，因此這篇文章很可能就是要把MMR疫苗搞臭。之后英國綜合醫(yī)學委員會（British General Medical Council）發(fā)現(xiàn)了威克菲爾德學術造假、醫(yī)德不端，在2010年吊銷了他的行醫(yī)執(zhí)照。《Lancet》雜志隨后也撤回了1998年他的文章。
為了驗證威克菲爾德的說法，科學家后來做了一系列研究。例如，和威克菲爾德研究的12個兒童相比，2014年在《疫苗》雜志發(fā)表的一項元分析（meta-analysis）審查了一系列相關研究，一共涉及130萬人，發(fā)現(xiàn)兒童自閉癥發(fā)病率跟接種MMR疫苗沒有任何關系 [4]。
然而由于確認偏差的存在，如今依然有家長拒絕為子女接種疫苗?！敖臃N疫苗導致自閉癥” 的說法先入為主，在家長們的腦海里深深扎根。他們在判斷信息真?zhèn)蔚臅r候會更愿意相信那些 “疫苗有副作用” 的片面或虛假信息，而不愿意接受與自己先前的認知相反的科學證據(jù)。
四、如何有效辨別新聞的真假？
要想辨別假新聞我們要學會批判地閱讀，通過檢查信息來源和獨立思考來判斷新聞內容的真?zhèn)?。但這是個體力活，姚腦師是不推薦優(yōu)先考慮的。我們在決定讀新聞之前，應當先決定自己需不需要新聞，再決定看什么樣的新聞，最后才考慮怎么判斷新聞的真假。
我們在拿起手機刷新聞之前可以先問問自己看新聞對實現(xiàn)自己的人生目標是否有幫助，具體看什么樣的新聞對自己有幫助。比如姚腦師作為一個科研工作者，日常新聞對我的科研進展幫助甚微。與其在手機屏幕后 “關心時事”，我覺得把自己力所能及的科研做好更能實現(xiàn)自己的社會價值。這樣做有兩個好處，一是我省下了時間做更有意義的事情，二是我可以避免盲目刷新聞時不小心被虛假信息洗腦，建立不健康的確認偏差。
當我真正需要信息來做決定的時候，比如何時回校進實驗室，或是做未來的旅行計劃，我可能需要關注一下當下新冠疫情的情況，或是新冠疫苗臨床試驗的進展。在閱讀和篩選信息的時候，姚腦師建議大家嘗試以下四個步驟，或許能對你有所幫助：
1. 檢查作者背景。
這篇文章是誰寫的？是哪個媒體發(fā)表的？他們有沒有相應的資質和專業(yè)素養(yǎng)對該話題發(fā)聲？他們與所撰寫的內容是否有任何利益相關？如果作者是一個有信用背書和專業(yè)資格的個體，并與撰寫內容沒有利益相關，那該文章的內容在概率上更有可能是客觀公正、經(jīng)得起推敲的。如果作者沒有任何信用背書，那姚腦師會建議直接略過該信息。
2. 閱讀全文。
一旦選中了看過去信得過的文章，請把整篇文章讀完，而不是只看標題或是引言。這是因為標題和引言旨在吸引你的注意，激發(fā)你的情感。那些客觀的事實和數(shù)據(jù)通常出現(xiàn)在文章的后面。
3.檢查邏輯和證據(jù)。
我們閱讀全篇文章后，應當判斷該文章提出的觀點有沒有邏輯或是證據(jù)支持。如果該文章的觀點是基于客觀事實和科學證據(jù)并由該領域的專家給出，那這些觀點相對而言會更客觀更有用一些。
4.詢問專業(yè)人士。
即使是有理有據(jù)的文章也可能有選擇性地引用某些證據(jù)來支持自己的觀點。要想對一個問題做出客觀系統(tǒng)的把握，最好的方法是詢問該領域的專家。專家通過長年的積累已經(jīng)對自己的專業(yè)領域建立了系統(tǒng)的認知，能夠快速地判斷出一條信息是否具有誤導性。如果你有這樣的朋友，問問他們的意見或許就能讓你豁然開朗，茅塞頓開。
如果大家都能夠有選擇的攝入信息、批判地閱讀、理性地思考，建立起心智上的群體免疫，或許未來我們的互聯(lián)網(wǎng)會變得更友好更健康。
作者：姚腦師
編輯：淮山
參考材料
1 https://www.cdc.gov/flu/pandemic-resources/1918-commemoration/pandemic-timeline-1918.htm
2 https://www.bbc.co.uk/news/science-environment-46384067
3 https://m.chinanews.com/wap/detail/sp/sp/shipin/cns/2020/02-02/news9076140.shtml
4 Wessel, L. (2017). Vaccine myths. Science, 356(6336), 368–372.
5 https://edition.cnn.com/2020/06/28/health/fauci-coronavirus-vaccine-contact-tracing-aspen/index.html
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