編者薦語：
政治假新聞在社交媒體上的泛濫成為了當今西方民主國家一大頭疼問題。本文從公民的心理動機層面切入，以推特為觀察平台，通過嚴密的實證分析探究了政治假新聞分享的根本原因。作者發現，政黨極化造成的黨同伐異情緒是公民在社交媒體上分享政治假新聞的主要心理動機。是以，要想遏制“假新聞”的傳播，單純對新聞事實進行核查是治标不治本的，歸根結底，還是要解決日益嚴重的美國社會政治極化問題。文章問題意識明确，研究方法得當，豐富了學界對美國政黨極化現象及其後果的認識。
政黨極化是推特上政治假新聞分享背後的主要心理動機
摘要:
假新聞的興起是當代西方民主國家的一大憂慮。然而，有關公民在社交媒體上傳播政治假新聞的心理動機研究卻出人意料的有限。分享假新聞的公民是無知且懶惰的嗎？他們是出于邪惡的動機，試圖破壞社會現狀嗎？還是想在日益極化的政治環境中攻擊政黨競争對手？本文是首篇對這些競争性假設進行檢驗的文章。研究的開展基于一份詳細的資訊圖譜，它包含關聯到2300多名美國推特使用者行為分享資料的心理檔案和50多萬份新聞報道标題的情感分析。研究結果反駁了無知論觀點，為破壞論觀點提供了一些支援，為政黨極化觀點提供了強有力支援。是以，那些憎恨政治對手的人最有可能分享政治假新聞，并有選擇地分享有助于貶損政治對手的新聞内容。總的來說，我們的研究結果表明，虛假新聞的分享行為與其他形式的黨派行為受到相同心理動機的驅動，這些黨派行為包括分享傳統可靠新聞來源釋出的政黨新聞。
作者簡介:
Mathias Osmundsen, 奧胡斯大學Alexander Bor, 奧胡斯大學Peter Bjerregaard Vahlstrup, 奧胡斯大學Anja Bechmann, 奧胡斯大學Michael Bang Petersen, 奧胡斯大學
編譯來源:
Osmundsen M., Bor A., Vahlstrup PB., Bechmann A., Petersen MB. 2021. “Partisan Polarization Is the Primary Psychological Motivation behind Political Fake News Sharing on Twitter.” American Political Science Review, 115(3):999-1015.
從上到下：本文作者（Osmundsen M., Bor A., Vahlstrup PB., Bechmann A., Petersen MB.）
一、問題的提出
随着社交媒體的出現，“假新聞”的傳播已經成為一大社會憂慮。假新聞可以定義為“在形式上模仿新聞媒體内容，但在内容組織過程或生産意圖上與新聞媒體不同的僞造資訊”(Lazer et al. 2018)。為遏制社交媒體上的假新聞浪潮，政府、學界和傳媒界投入了大量人力物力财力。然而，盡管投資巨大，我們卻對人們為什麼在社交媒體上分享假新聞知之甚少。遏制假新聞傳播的可行解決方案應建立在對公民分享假新聞的心理動機研究之上。例如，隻有當公民确實想要分享真實資訊，但需要外力幫助以剔除虛假資訊時，新聞事實核查才能有效發揮作用。然而，目前的研究在很大程度上未能對普通公民參與假新聞傳播的原因進行充分的識别(Wagner and Boczkowski, 2019)，很少有研究分析人們分享新聞的動機(Chadwick, Vaccari, and O’Loughlin, 2018)。基于現有研究的不足，本文提出的研究問題是：公民在社交媒體上分享政治假新聞的心理動機是什麼？
二、理論基礎與文獻回顧
（一）社交媒體上新聞分享背後的心理動機
認知心理學家已經證明人們存在兩種根本不同的動機目标，它們形塑了個體與資訊互動的方式：準确性導向動機和目标性導向動機（後者有時被稱為定向動機）(Kunda, 1990)。準确性導向動機促使個人隻接觸和接受真實可靠的資訊，進而形成對世界的準确描述。相反，目标性導向動機促使人們關注那些對特定信念、團體或結果已有既定結論的有用資訊。
幾十年來，政治學家和傳播學研究人員已經應用這種雙重動機架構來研究公民如何與傳統媒體（如報紙和電視新聞節目）互動。然而，在網際網路時代，傳統媒體中對新聞資訊的嚴格編輯規範已經失去了影響力，社交媒體上傳播的新聞資訊在有用性和真實性兩個方面要顯著弱于傳統媒體。是以，目前對真實性的判斷可能比以往任何時候都更重要。
（二）社交媒體上真假政治新聞分享的準确性導向動機與目标性導向動機
準确性導向動機重視政治新聞資訊的真實性。人們可能擔心不小心分享假新聞會損害自己的聲譽。在某種程度上，這種對聲譽的擔憂影響了以準确性為動機導向的社交媒體行為。不能看出，相較于分享真實新聞，分享假新聞是一種罕見的現象。同時，想要成功辨識新聞的真假也是很困難的。首先，假新聞是專門為看起來真實而設計的；其次，快節奏的社交媒體平台耗盡了注意力和認知資源(Pennycook and Rand, 2019b)。
目标性導向動機重視資訊的有用性，會對社交媒體上的政治新聞分享産生關鍵影響，尤其影響政治沖突爆發期間的資訊分享。近年來，美國的政治沖突受日益加劇的政治極化影響而嚴重(Mason, 2018)。人們傾向于通過分享符合自己黨派利益的政治新聞以诋毀政治對手或動員政治上志同道合的同伴。在這方面，假新聞報道可能特别有用，它能夠不受現實限制而對政治對手的進行過度的負面描述(Acerbi, 2019)。是以，在某種程度上，目标性導向動機主導着社交媒體使用者與新聞報道的互動。人們會分享符合其政治目标的有用新聞，甚至他們根本不會注意資訊的真實性。
（三）在新聞分享中個體差異的作用
以準确性為動機導向的無知理論認為，人們之是以最終分享了虛假資訊，是因為他們缺乏辨識真假資訊的認知反思能力。Pennycook和Rand (2019b)為無知理論提供了一條證據，他們發現，在認知反思測試中表現更好的人能更好地判斷新聞标題是真還是假。另一個證據來自Nagler和Tucker(2019)，他們證明老年人更有可能在Facebook上分享假新聞。在此基礎上，我們通過關注四個個人層面預測因素來檢驗無知理論:年齡、認知反思、現實政治知識和數字應用素養。
以目标為動機導向的極化理論側重于黨派關系，認為這是虛假新聞分享的關鍵驅動因素。一般來說，黨派人士更願意分享意識形态相近來源的資訊(barber et al.2015)，并且對政治對手分享的文章持更大的懷疑态度(Lee, Kim, and Coe, 2018)。Guess、Nagler和Tucker(2019)發現，黨派關系也會影響假新聞的分享，因為保守派和共和黨人在2016年比自由派和民主黨人更有可能在Facebook上分享假新聞。為了檢驗極化理論，我們研究了民主黨支援者是否願意分享來自親民主黨來源的政治假新聞，以及Guess、Nagler和Tucker(2019)等人發現的黨派不對稱是否普遍存在。同時，本研究還結合政黨情感極化的文獻，探究究竟是黨内的愛還是黨外的仇恨會導緻政黨極化。
最後，我們探究以目标為動機導向的破壞理論。對此，傳媒界和心理學關注的焦點一直是所謂的“網絡噴子”，他們以在網上誤導和騷擾他人為樂(Buckels, Trapnell, and Paulhus 2014)。同時，政治犬儒主義也可能推動假新聞分享。例如，最近的一項研究表明，對政治精英和政治制度不滿的美國人和丹麥人更願意在網上傳播陰謀論(Petersen, Osmundsen, and Arceneaux 2018)。在這裡，我們開展了關于這一理論的行為測試，包括對挑釁行為心理的衡量和對政治犬儒主義的衡量。
（四）内容在新聞分享中的作用
為了闡明假新聞分享背後的心理動機，我們還需要了解人們分享的新聞内容。具體來說，本文從兩個方面區分新聞報道内容:（1）新聞報道是來自假新聞來源的還是真實的新聞來源(即一般可信的消息來源)；（2）新聞故事是來自親共和黨還是親民主黨的消息來源。
無知理論認為，真實性次元最重要，無論新聞的政治傾向如何，認知能力高的人都不太願意分享假新聞，而更有可能分享真新聞。後兩種理論做出了相反的預測:它們假定，隻要新聞在政治上有用，人們就不會那麼看重其内容真假。具體來說，破壞理論意味着個人應該有選擇地分享盡可能多的假新聞，以制造混亂和不确定性。極化理論認為，分享假新聞是黨派間慣常的行為。美國的媒體格局在政治上是支離破碎的，一些新聞來源迎合共和黨人的口味，而另一些則提供符合民主黨人口味的内容(Groeling, 2013)。
三、資料和方法
（一）資料收集方式與經驗樣本構成
我們委托YouGov調查機構招募美國推特使用者完成一項20分鐘的線上調查，調查時間為2018年12月中旬至2019年1月中旬。調查問題衡量了無知理論、破壞理論和極化理論中涉及的名額。
YouGov從他們的常設網絡小組中邀請了超過27,000名美國Twitter使用者參與我們的研究，其中共有8741名參與者接受了邀請。這些受訪者中的大多數(5725人)在調查結束時沒有分享他們的推特ID。在2976名分享推特ID的受訪者中，另有639名參與者提供了我們無法通過推特的應用程式程式設計接口通路的ID。是以，我們最終的樣本量是N=2337。本研究參與者的人口統計學特征與其他高品質推特研究參與者的特征相似。
根據2337名參與者的推特資料，截至2019年1月中旬，我們總共提取了他們2,709,052條推文和轉發。我們參與者的(重複)推特的中位數是488，并且絕大多數推文(約70%)是在2016年美國總統大選之後釋出的。
（二）假新聞和真新聞的差別
由于我們無法判斷人們分享的具體故事是真是假，是以我們的假新聞衡量标準是在釋出者層面，而不是報道層面。
為了判斷“假新聞來源的分享”，我們将所有參與者釋出的推特網絡連結與由記者和學者建構的包含608個假新聞來源的網絡清單進行了交叉比對，進而判斷新聞的真假。該榜單的建立者根據黨派傾向對最受歡迎的假新聞來源進行了編碼，其中有12個是親民主黨的假新聞來源，30個是親共和黨的假新聞來源。為了判斷“真實新聞來源的分享”，我們将參與者的推文與從AllSides組織獲得的真實新聞出版商清單進行了交叉對照。AllSides旨在通過提供“平衡的新聞和民間話語”，幫助公民很正确地擷取網絡媒體釋出的資訊。
為了進一步測試内容與分享行為的相關性，我們還建構了兩個獨特的新聞标題資料集。我們之是以關注标題，是因為标題比全文更容易擷取，而且之前的研究表明，僅僅看到标題就會對在社交媒體上分享新聞的決定産生很大影響(Effron and Raj， 2019)。我們對這些标題進行了兩種類型的自動分析，并應用sentimentR R包來衡量标題反映的情緒。
（三）調查方法：假新聞分享的預測因素
所有參與者都回答了相同的調查問題，這些問題旨在檢驗假新聞分享的潛在預測因素，這些預測因素來自于前面讨論的三種理論:無知理論、破壞理論和極化理論。
無知理論中，我們采用了四種方法來檢驗。首先是認知反射測試，旨在測量人們在反思後推翻錯誤的直覺反應的傾向。其次是參與者的年齡。最後，是現實政治知識測驗和數字媒體素質測量。破壞理論中，我們參考“網絡欺淩”文獻，建立了一個包含四項挑釁名額的量表(Buckels, Trapnell, and Paulhus, 2014)，例如詢問參與者是否同意“我喜歡在論壇或網站評論區挑釁别人”。我們通過八項調查工具(Dekker and Meijerink, 2012)測量了政治犬儒主義，詢問參與者是否同意“美國政治是病态的”。極化理論中，我們納入了兩項衡量政治極化的名額:黨派關系和對共和黨和民主黨的感情。
四、實證結果
（一）人們會分享假新聞來源的新聞嗎?
通過對資料進行描述性分析，我們發現新聞分享隻占我們樣本人群在推特上活動的一小部分。在我們的資料中的270萬條推特中，隻有85,344條(≈3%)包含了國家新聞網站的連結，無論是假的還是真實的。在推特新聞連結中，有3269條(≈4%)來自有釋出假新聞曆史的網站。在這些報道中，絕大多數（2563篇）來自親共和黨的假新聞出版商。相比之下，來自親民主黨來源(60%)的真實新聞報道是來自親共和黨來源(23%)的兩倍多。綜上所述，這兩項觀察表明，假新聞的曝光程度在很大程度上取決于一個人的推特網絡的意識形态傾向。在親民主黨的網絡中，隻有一小部分新聞可能來自假新聞來源，而親共和黨的網絡則可能顯示出更高的假新聞與真新聞之比。
雖然這些總數表明假新聞分享可能在某些社交網絡中廣泛存在，但它們也掩蓋了分享行為的巨大異質性。下面圖1左邊的面闆清楚地表明，分享假新聞來源的人主要集中在一小部分人群中:1%的小組成員負責分享約75%的假新聞釋出者連結，11%的小組成員負責分享所有假新聞來源。同時，前1%的真實新聞“超級分享者”隻負責分享30%左右的真實新聞來源。
圖1 展現真假新聞分享分布的經驗累積分布函數圖
（二）假新聞和真新聞分享的動機是什麼?
圖2給出了邏輯回歸模型的平均邊際效應，該模型估計了我們的主要預測因素與分享來自假新聞或真實新聞來源的至少一個新聞故事的機率之間的關聯性。我們為每個主要預測因子分别估算模型，其中每個模型均控制了性别、收入、教育、種族和政治興趣。
圖2上方的面闆檢驗了無知理論。我們在左上角發現，年齡較大的小組成員更有可能分享來自親共和黨和親民主黨假新聞來源的内容。從最年輕的(18-22歲)到最年長的(83歲)年齡組，分享至少一個來自親共和黨假新聞來源的故事的機率增加了15個百分點，分享親民主黨假新聞來源的機率增加了8個百分點。但是，老年人似乎會在社交媒體上随意分享各種新聞，不存在假新聞分享的偏好。此外，數字應用素質最低的參與者最不可能分享假新聞來源的内容；較低的現實政治知識也對應着較少的政治假新聞分享。總之，這些發現并不支援人們因為無法辨識真假而成為假新聞受害者的說法。相反，假新聞分享者對政治更了解，經常使用網際網路進行政治活動。
我們發現幾乎沒有證據表明分享假新聞是“網絡噴子”對社會不滿的發洩行為(Buckels, Trapnell, and Paulhus， 2014)。大量證據表明，假新聞分享更多反映的是針對政治領域的破壞性情緒。從政治上最不憤世嫉俗的參與者變為最憤世嫉俗的參與者，分享親民主黨和親共和黨假新聞來源的可能性增加了約6-10個百分點。然而，政治憤世嫉俗者也更有可能分享來自真實新聞來源的内容，而不考慮新聞來源的政治偏見。
圖2下方的面闆檢驗了極化理論，該理論認為黨派動機是了解假新聞分享的核心因素。我們發現，在鮮明的政黨身份下，分享假新聞來源的可能性大幅增加。這種關聯在共和黨黨派身份中最為強烈。接下來，我們找到了對“負面黨派關系”預測因素的支援(Abramowitz and Webster， 2018)。負面的黨外影響系數大約是積極的黨内影響系數的兩倍，這表明對政治對手的敵意而不是對黨内的積極情緒推動了假新聞來源的分享。再一次，我們觀察到黨派不對稱：這種關聯在不喜歡民主黨并分享親共和黨假新聞來源内容的個人中最緊密。
如圖2右下角所示，假新聞和真實新聞分享背後的黨派動機是高度重疊的。與分享假新聞來源相比，一個不同之處在于，由于更多的參與者分享真實的新聞來源，我們的估計獲得了更高的精度。另一個差異與黨派不對稱有關:在真新聞分享方面，我們發現民主黨和共和黨之間沒有不對稱;兩個人都同樣有黨派傾向，對政治對手的負面情緒也是他們強烈的動機。
總的來說，這些結果與極化理論的預測非常吻合:黨派人士分享偏向自己政黨的新聞，主要是因為他們對黨外人士懷有敵意。此外，無知理論檢驗結果進一步表明，這些分享者更關注新聞的政治有用性，而不是資訊品質。
圖2 新聞分享的預測因素圖
（三）新聞内容的作用:假新聞處于政黨新聞序列的極端
1.在不同政黨新聞類型上的來源分享模式
如果黨派動機決定了假新聞和真實新聞的分享，社交媒體使用者應該分享具有相似政治傾向的新聞來源，尤其是在政黨新聞序列中處于極端的黨派新聞。為了測試這一點，圖3繪制了一個基于七種不同新聞源類型的新聞分享相關性熱圖。從圖中發現，分享含有意識形态偏見的真實新聞來源文章最多的人，也最有可能分享具有類似政治偏見的假新聞來源。相反，非對角線相關性表明，人們不願分享政治上敵對一方的消息來源。并且，該圖也揭示了黨派的不對稱：分享親共和黨的真實新聞與分享親共和黨的假新聞高度相關，分享親民主黨的假新聞與真實新聞之間的相關性要弱得多。相反，分享親民主黨新聞的參與者通常也會分享中間派新聞。是以，盡管社交媒體使用者普遍青睐黨派新聞來源，但這種影響在共和黨陣營中最為明顯。
圖3 七種新聞源類型的被分享新聞相關性熱圖
2.黨派關系在政黨新聞序列中的預測能力
如果新聞來源在其内容迎合黨派動機的程度上存在系統性差異，那麼對于位于新聞來源序列極端的新聞來源而言，黨派關系和新聞分享行動之間的聯系應該更強。圖4驗證了這個判斷。左邊的圖估計了模型的邏輯回歸系數，這些模型檢驗了七種黨派關系和來自七種新聞來源類型的分享新聞内容之間的關聯，而右邊的圖給出了按參與者黨派關系累計的分享連結的原始計數。
總的來說，圖4提供了更多支援新聞分享的黨派因素的證據:兩個小組都表明共和黨人比民主黨人更有可能分享極端親共和黨的新聞來源，而不太可能分享極端親民主黨的新聞來源，反之亦然。右邊的面闆進一步顯示，共和黨和民主黨人從不分享與自己政治立場不一緻的假新聞來源。
最後，圖4還突出了親民主黨和親共和黨假新聞分享之間的黨派不對稱。民主黨受訪者比共和黨人更有可能分享中間派、傾向民主黨和親民主黨的真實新聞，以及親民主黨的假新聞。與此同時，黨派不對稱在傾向和支援共和黨的新聞來源中大緻相似，但在支援共和黨的假新聞中更為明顯。
圖4 七種新聞源類型上新聞分享與不同黨派關系的關系圖
3.政黨新聞序列上不同新聞内容的負面影響
最後，我們轉向小組成員在推特上分享的新聞标題的情緒分析，以及小組成員最常分享的新聞來源首頁的平均标題。極化理論意味着，從民主黨新聞來源分享的新聞應該攻擊共和黨精英。共和黨新聞來源的報道應該給民主黨精英帶來負面影響。為了檢驗這一點，圖5在左側面闆中顯示了不同來源的新聞标題的負面影響，條件是該來源的标題是提到共和黨還是民主黨政治家。右邊的面闆顯示了每種新聞來源類型中新聞報道标題的數量，以提及次數為條件。實證結果表明:親民主黨的新聞來源對共和黨持負面态度，而親共和黨的新聞來源對民主黨持負面态度。對于黨派人士來說，在社交媒體上推廣新聞來源時，在政治上最有用的新聞來源是對黨外持負面态度、對黨内持正面态度的新聞。是以，民主黨人更可能分享中間派的新聞來源，而共和黨人更喜歡假新聞來源。就圖5 來看，首先，與親民主黨的真實新聞來源的标題一樣，中間派的新聞标題對共和黨人的負面影響明顯大于對民主黨人的負面影響。其次，親共和黨的真實新聞标題對共和黨和民主黨精英有着相近的負面影響。第三，也是最重要的一點，隻有那些親共和黨的假新聞來源，才會持續釋出對民主黨人的負面描述。這解釋了為什麼共和黨人比民主黨人更喜歡政治假新聞。我們認為為了獲得符合其政治口味的穩定新聞來源，共和黨人必須轉向更極端的新聞來源，包括那些以釋出虛假資訊而聞名的新聞來源。相比之下，民主黨人将不得不尋找中間派和親民主黨的真正新聞來源來實作他們的黨派目标。
圖5 來自七種不同類型新聞源的新聞報道标題負面影響量表
五、讨論和結論
我們測試了兩種可能影響分享政治假新聞的心理動機:準确性導向動機和目标性導向動機。準确性動機意味着人們更願意分享真相，但有時由于注意力不集中或個人數字素質不高而無法識别假新聞。和其他人一樣，我們發現老年人比年輕人更有可能分享假新聞，這種影響通常被歸咎于個人的無知。然而，在檢驗無知理論衡量名額（認知反思、事實政治知識和政治數字素養）後，我們沒有發現假新聞分享反映出使用者缺乏辨識資訊真假的能力。
相比之下，我們發現目标導向動機的參與得到了強有力的支援。雖然破壞性目标在假新聞分享中發揮了一定作用，但主要是黨派目标影響了假新聞分享（以及真實新聞的分享）。并且，人們分享假新聞更多是出于對政治對手的敵意，而不是對自己政黨的積極評價。
這表明，從黨派動機的角度來看，假新聞與其他政治資訊來源并沒有絕對的不同。正如對新聞内容的分析所顯示的那樣，黨派人士分享假新聞和真實新聞來源的決定，取決于這些新聞在貶損黨外人士方面的政治用處。不同的新聞來源在滿足黨派目标上存在程度差異。是以，在黨派思維下，當決定分享假新聞網站上的新聞時，大多數人不會優先考慮新聞的真假。與此同時，研究結果顯示出準确性導向和目标性導向動機的雙重影響。首先，假新聞分享是一種相對罕見的現象，隻在一小部分人群中盛行。其次，共和黨人比民主黨人更有可能分享假新聞。
總的來說，這些結論對如何成功地遏制“假新聞”的傳播具有重要意義。如果人們主要關心的是一個新聞報道是否能攻擊政治對手，那麼對新聞事實的核查實際上根本無法遏制假新聞的泛濫。我們的研究結果表明，政治假新聞的分享與美國日益嚴重的政黨極化現象有關，如果不解決更大的政治極化問題，就很難改善政治假新聞泛濫的資訊傳播環境。
本文轉自 | Political理論志