提起“传染”一词，我们会联想到病毒、细菌等的传播与扩散。不过，“传播”和“扩散”等特性并不仅仅存在于新冠肺炎疫情这类传染病中。在生活里，情绪、谣言、思想，同样有着强大的传播和扩散力。如果说病毒的传染现象是医学等自然科学研究的议题，那么这些广泛存在于人类社会关系中的传染现象，也同时是社会科学学者们关心的话题。
这些“传染”现象之间有关联吗？是否可能对人类社会中的各种“传染”现象的机制进行归纳和概括？亚当·库哈尔斯基在《传染：为什么疾病、金融危机和社会行为会流行？》一书中，就为回答这些问题做出了一些尝试。从传染病到谣言，从恐慌的情绪到肥胖这种生理特征，通过对各类学科权威研究的梳理，库哈尔斯基发现，许多“跨领域”的“传染”现象具有某些共性。例如，某些社交谜因（meme）在网络上的传播过程和传染病一样，其传播可能在某个阶段因为传染者之间形成的“群体免疫”而受阻。但同时，社会活动中的许多“传染”现象又与传染病的传播十分不同。比如，艾滋病的传播往往通过和一个携带HIV病毒的患者的接触就可以完成，但社交网络上的观点的传播往往需要经过多次的观点接触。
网络写作者越来越偏好用“三段论”来结构文章，因为这恰好迎合了人们在网络中参与信息传播的某种心理；传播力最强的虚假信息的作用，不在于混淆真相，而在于摧毁人们对真相的信念....库哈尔斯基富有想象力的跨学科研究带给我们诸多看待社会现象的新视角，而这种类型的尝试在过去十几年里，正在逐步深化我们对人类社会的理解。然而，试图将不同领域的“传染”现象相联系的尝试也为这本书招致了不少争议。
《传染：为什么疾病、金融危机和社会行为会流行？》 [英]亚当·库哈尔斯基著，谷晓阳 / 李曈 / 王兴伟 / 王雪萍译，新思文化 | 中信出版集团，2020年11月。
罗斯的灭蚊行动：从描述“传染”现象到探求“传染”机制
1901 年，罗纳德·罗斯（Ronald Ross）带队前往塞拉利昂，实验自己的控蚊措施。他们清理了大量的瓶瓶罐罐，并在蚊子繁殖较多的积水中喷洒灭蚊药。罗斯回忆到，他们将各处的坑都填平了，因此路面上不会有积水。最后的效果非常好：当罗斯一年后再次来到塞拉利昂时，蚊子比之前少多了。第二年，罗斯成功说服苏伊士运河公司（Suez Canal Company）采纳他的控蚊措施，说服过程也比之前顺利得多。在埃及城市伊斯梅利亚（Ismailia），每年有大约 2000 人感染疟疾。在进行了大规模的灭蚊行动后，年感染人数下降到了 100 人以下。在其他地方，灭蚊行动也被证明有效。虽然这些项目都取得了成效，但很多人仍然对灭蚊行动持怀疑态度。因此，罗斯需要一个更有力的理由来说服自己的同行。为了找到这个理由，罗斯最终采用了数学方法。他早年在驻印医务部队服役时就自学过数学，而且学到了很高的水平。
在当时，罗斯面临的一个关键问题是，在不消灭所有蚊子的情况下，有没有可能控制疟疾？为了找到这个问题的答案，罗斯设计了一个简单的疟疾传播概念模型。首先，他计算出在某一特定地理区域内每一个月的疟疾平均感染人数，这意味着将疟疾传播过程分解成不同的基本构成要素。罗斯认为，疟疾要传播，本地区内至少要有一个人已经感染了疟疾。举个例子，如果一个 1000 人的村庄里有 1 人感染了疟疾，疟疾要从这个人传给另外一个人，必须要有按蚊（Anopheles）叮咬这个病人。罗斯假设，每 4 只蚊子当中，只有 1 只能成功叮咬到人。如果这个地区有 48000 只蚊子，那么就有 12000 只蚊子能叮咬到人。
由于该地区的 1000 个人中只有 1 个人感染了疟疾，因此这 12000 只蚊子中有 12 只叮咬到了这个病人，并成功将疟原虫吸入体内。疟原虫在蚊子体内繁殖需要一定的时间，因此这些感染了疟疾的蚊子得存活足够长的时间才能具备传染能力。罗斯进一步假设，每 3 只蚊子中只有 1 只能活那么久，这就意味着在这 12 只蚊子中，到最后只有 4 只能获得传染能力。根据开始的假设，这 4 只蚊子中只会有 1 只成功吸食人血，这意味着只有 1 只蚊子能够传染疟疾。罗斯的计算表明，即使该地区有 48000 只蚊子，平均也只能导致 1个人感染疟疾。
如果该地区有更多蚊子或者更多染上疟疾的病人，按照上述逻辑，每一个月就会有更多的人感染疟疾。然而，还有一个过程会减少疟疾感染人数的增加：罗斯估计，有 20% 的疟疾病人会在一个月内康复。这意味着疟疾要在该地区持续流行，感染过程和康复过程要达到某种平衡。如果康复的速度超过了感染的速度，那么患病人数最终会下降为零。这便是罗斯理论的核心。要控制疟疾的传播，无需将所有蚊子都消灭。他提出了关键蚊子密度（critical mosquito density）的概念，一旦蚊子数量降到该水平以下，疟疾就会自己慢慢销声匿迹。正如罗斯所说，“只有当社区中有足够多的按蚊存在，导致新感染人数多于康复人数时，疟疾才能在该社区中持续存在。”
罗纳德·罗斯爵士，苏格兰医师，主要研究疟疾的侵入机制与治疗方法，且在西非发现传播疟疾的疟蚊。
罗斯的分析不仅表明疟疾的传播是可以被控制住的，同时还包含了一个更深层次的理念，这个理念会让我们对传染病的看法发生翻天覆地的变化。罗斯认为，对疾病的分析有两种方法，分别是描述法（descriptive method）和机制法（mechanistic method）。在罗斯那个年代，大部分研究使用的方法是根据描述性的信息来进行推理：从现实数据着手，归纳反推出可预测的模式（predictable pattern）。威廉·法尔（William Farr） 对 19 世纪 30 年代发生在伦敦的一次天花疫情的分析就采用了这种方法。法尔是一名在政府部门工作的统计员，他发现感染人数在刚开始时增长非常快，但增长速度随后逐渐放缓。感染人数最终达到峰值，接着便开始下降，并且下降的趋势与增长阶段的趋势几乎完全对称。利用病例的相关数据，法尔绘制出了一条描述疫情发展趋势的曲线。他后来发现，1840 年暴发的另一次疫情也基本符合这一趋势。在他的分析中，法尔并没有为疾病的传播规律提供解释，也没有提到传染速度或者康复速度。法尔的方法关注的是疫情以何种趋势发展，而不是这种趋势背后的原因。
与法尔不同，罗斯采用的是机制法。法尔的描述法首先采集数据，然后找出可以描述数据趋势的模式。而罗斯首先做的则是找出影响疾病传播的主要过程。利用掌握的疟疾知识，罗斯对疟疾的感染途径、传播途径以及患者的康复时间进行了阐释。他用数学公式总结出了一个疟疾传播的概念模型，并用这个模型来分析预测疫情未来的发展趋势。由于他的分析中包含有对疟疾传播过程的具体假设，因此罗斯可以对其进行微调，看看如果条件有所改变的话会有什么情况发生。灭蚊行动会带来什么效果？如果传染速度下降的话，这病要多久才会销声匿迹？罗斯的方法能帮助他向前看，思考“如果……将会怎样？”的问题，而不像描述法那样仅仅从现有的数据中寻找规律。
科学创新、肥胖与情绪的传播：无处不在的“社会濡染”
科学概念的传播启发了最早一批对思想传播的研究。20 世纪60 年代初，美国数学家威廉·戈夫曼（William Goffman）提出，科学家之间的信息传递，和疾病的传染很像。疟疾等疾病通过蚊子在人际间传播，科学研究则通常依靠学术论文在科学家之间流传。从达尔文的进化论到牛顿的运动定律，再到弗洛伊德的精神分析运动，新概念会“传染”那些接触到它们的易感的科学家们。
费曼图是物理学中的一种常用方法，用箭头和圆圈组成的示意图，展示粒子如何从一种状态转变为另一种状态。它源于美国，但甫一传入日本学界，就迅速流行开来。费曼图在前苏联的传播则没那么顺利，流行速度比美国和日本缓慢得多。这与当时的历史背景相合：日本的大学在二战后迅速扩张，形成了强大的粒子物理学界；相形之下，冷战的出现—再加上朗道等学界大咖对费曼图的质疑—抑制了费曼图在前苏联的传播。基于数据，学者们还估算了费曼图的“再生数”R。R 值反映的是，对于每一个接受了费曼图方法的物理学家，他们最终又把这种方法传给了多少人。研究结果很有意义：作为一种观念，费曼图具有很强的“传染性”。在美国，R 值最初约为 15，而在日本，则可能高达 75。这是研究人员第一次尝试量化一种观念的“再生数”，为之前只是一个模糊概念的“传染性”赋值。
那么，费曼图又为何具有如此高的“传染性”呢？会不会是因为物理学家在这段时间里交流甚多？事实并非如此：R 值高似乎是因为科学家一旦接受了费曼图，就会在很长一段时间内持续传播它。这些研究人员指出：“费曼图的扩散模式类似于一种传播速度很慢的疾病。”它之所以会被广泛接纳，“不是因为人们接触它的概率极高，而是因为它的生命周期特别长。”
追踪引文网络不仅可以揭示新思想是如何传播的，还可以让我们了解它们是如何出现的。如果知名科学家在某个领域占据了话语权，就可能会阻碍具有竞争性的理论的发展。因此，只有在占主导地位的科学家光芒黯去后，新理论才可能获得关注。正如物理学家马克斯·普朗克（Max Planck）曾经说过的那样，“每埋葬一名权威，科学就会前进一步。”麻省理工学院的研究人员后来对这一著名论断进行了检验。在分析了顶尖科学家英年早逝后的情况后，他们发现情况确实如此：竞争团队随后会发表更多论文，获得更多引用；而那位早逝的“明星”科学家的合作者们往往会逐渐淡出，不复盛名。
《创新的扩散》 [美]埃弗雷特·罗杰斯著，唐兴通 / 郑常青 / 张延臣译，电子工业出版社，2016年1月。
人们也很容易低估社会关系的重要性。20 世纪初，在撰写关于“事件发生的理论”的论文时，罗纳德·罗斯和希尔达·哈德森指出，这一理论也可以用于研究事故、离婚和慢性病等“非传染性”事件。在他们看来，这些事件是独立发生的：某件事发生在一个人身上，并不会影响它发生在另一个人身上的可能性，不存在从一个人传染给另一个人的问题。21 世纪初，研究人员开始怀疑情况是否真的如此。2007 年，尼古拉斯·克里斯塔基斯（NicholasChristakis）医生和社会学家詹姆斯·福勒（James Fowler）发表了一篇题为《32 年来肥胖在大型社交网络中的传播》的论文。他们分析了时间跨度很长的“弗雷明汉心脏研究”（Framingham Heart Study）参与者的健康数据。两人提出，肥胖可能在朋友之间传播，还可能会在社交网络引发连锁反应，潜在地影响朋友的朋友，以及朋友的朋友的朋友。
克里斯塔基斯和福勒随后也研究了同一社交网络中的其他几种社会濡染问题，包括吸烟、幸福、离婚和孤独。孤独可以通过社交接触传播，这个说法或许听起来很奇怪，但两人解释说，在朋友圈的边缘地带会出现这种情况：“在朋友圈外围的人朋友较少，这不仅让他们感到孤独，还容易推动他们切断仅有的几条关系纽带。但在切断联系之前，他们往往会将同样的孤独感传递给剩下的朋友，如此循环。”
这些论文产生了巨大的影响。仅仅是关于肥胖传播的那一篇，在发表后的十年间就被引用了超过 4000 次，许多人认为这篇论文证明了肥胖等特征是可以“传染”的。不过，这些论文也受到了批评。在有关肥胖和吸烟的研究发表后不久，《英国医学杂志》（British Medical Journal）上的一篇文章就指出，克里斯塔基斯和福勒的分析中所描述的因果关系并不存在。数学家拉塞尔·莱昂斯（RussellLyons）随后又写了一篇文章，称克里斯塔基斯和福勒犯了“根本性错误”，“他们的主要论点缺乏依据”。
我们到底该相信谁？肥胖这类事情真的会传染吗？我们怎么样才能知道某种行为是否会传染？我们经常与认识的人有共同的特点，从健康习惯、生活方式到政治观点和经济水平。一般来说，造成这种相似性的原因可能有三种。一是社会濡染：或许，日积月累、潜移默化，朋友间会习得对方的行为。情况也可能正相反：或许正因为你们有某种共性，才会成为朋友。这种现象被称为“同类相聚”。当然，一个人的行为也可能与社交接触完全无关：你和你的朋友可能碰巧处在相同的环境，而环境影响了你们的行为。社会学家马克斯·韦伯举过一个例子来说明这个问题：下雨时，一群人都撑伞，他们不是在呼应彼此，而是看到了头顶的云层。社会濡染、同类相聚和共同的环境—在现实世界中，很难确定这三种解释哪一个才是正确的。你喜欢某项活动是因为你的朋友喜欢，还是因为这项共同的爱好使你们成为朋友？你放弃了约定的跑步计划是因为你朋友也不去了，还是你们都因为下雨而决定放弃？社会学家把这种情况称为“映射问题”（the reflection problem），因为一种解释可以映射另一种解释。
友谊和行为通常彼此相关，但要证明行为会通过友谊“传染”却非常困难。由于这些原因，我们需要想办法把社会濡染与其他可能的解释分开验证。要做到这一点，最确切的方法是引发一次“疫情”，并进行观察。也就是说，引入某种特定的行为，并监测它是如何传播的，就像阿普林和同事们对鸟类所做的那样。但很多时候，这种研究都存在严重的研究伦理上的问题。
电影《流感》剧照。
通过研究有潜在“传染性”的行为，研究人员还发现了生物传染和社会濡染引起的“疫情暴发”之间的一些重要差异。20 世纪 70 年代，社会学家马克·格兰诺维特（Mark Granovetter）提出，与亲密的朋友相比，信息通过关系一般的熟人可能传播得更远。这是因为在朋友的关系网中，不同的人往往有多个共同的朋友，这使大部分的信息传播变得冗余。“如果一个人把一条谣言告诉他所有的密友，而他们也同样这么做，那么许多人就会重复听到第 2 次、第 3 次同样的谣言，因为那些关联性很强的人群往往拥有共同的朋友。”格兰诺维特把熟人的重要性称为“弱连接的力量”（strength of weak ties）：如果你想要获得新的信息，比起亲密的朋友，你更可能从一个普通朋友口中得知。这些“泛泛之交”的关联已经成为社交网络科学的核心部分。
“小世界”里的联系有助于生物和金融“疫情”从网络的一个部分跳跃式地传播到另一个部分。在某些情况下，这些联系还可以拯救生命。医学上有一个长期存在的悖论：在周围有许多亲属的情况下，患者心脏病或中风发作时，反而需要经过较长的时间才能得到救治。这很可能是社会网络的结构导致的。有证据表明，在目睹患者轻度中风时，亲密的亲属群体往往倾向于观望一会儿，没有人愿意反驳群体的主导观点。相比之下，“弱连接”—比如同事或非亲属人员—则会提出更多的意见，因而能够更快地发现症状，更早地呼救。
不过，那些会导致疾病扩散的网络结构并不一定会对社会濡染产生同样的影响。社会学家戴蒙·森托拉（Damon Centola）曾举过一个例子：HIV 通过性伙伴网络广泛传播，如果生物和社会传播机制相同，那么预防艾滋病的观念也应当通过这些网络广泛传播。然而事实并非如此。一定是有什么东西延缓了信息的传播速度。在传染病暴发期间，疾病通常是经由一系列的单次接触扩散开的。如果你被感染了，一般是某个特定的人传染了你。而对于社交行为来说，事情往往没那么简单，我们常常是在看到许多人都在做某事之后才开始模仿的。这种情况下，并没有明确的传播途径。这种行为模式被称为“复杂传染”（complex contagion），即它的传播需要多次接触。例如，克里斯塔基斯和福勒在分析吸烟行为时提出，如果一个人的许多朋友都停止吸烟，那么他就更有可能戒烟。研究人员还发现，从运动和健康习惯，到创新与政治行为，都存在复杂传染。通过和一个不太熟的人单次接触，HIV 这样的病原体就可以发生传播，而复杂传染则需要多人参与。
因此，虽然小世界网络可能有助于疾病的传播，但它们却会限制复杂传染。那么，复杂传染又为什么会发生呢？戴蒙·森托拉和他的同事迈克尔·梅西（Michael Macy）提出了可以解释这一现象的四种机制。
首先，已经有一些人参与的事情会更容易传播。例如，从社交网络上的集体行动，到反对某事物的抗议活动，群体中已经接受了某一新观点的人数越多，通常这个观点就越有吸引力。第二，多重暴露可以提升接受度：如果人们从多个来源都获得了某个消息，那么他们就更有可能相信此事。第三，观点的接受程度也依赖于其社会合法性：知晓某事对你的行为会产生何种影响，与你看到别人采取—或不采取—行动所产生的影响，这两者的效果大不相同。1968 年，科研人员曾做过一个经典实验：学生们坐在一个房间里学习，然后研究者慢慢地向房间中释放假的烟雾。如果房间里只有这些学生，他们通常会做出反应，逃离屋子；但如果房间中除了学生，还有一群安排好的演员在继续低头工作，那么学生们也会继续工作，等待他人的反应。最后，情感放大效应也会促进复杂传染。在情感激荡的社交聚会中，人们可能更容易接受某些想法或行为。例如，在婚礼或音乐会这样的场合，身处其中的人就很容易被集体情绪所感染。
复杂传染的存在，也意味着我们可能要重新评估创新思维是如何传播的。森托拉认为，如果人们需要多次接触才能采纳一个想法，那么简单直接的接触就很难促进创新理念的传播。例如，要让创新思维在企业中传播，仅仅鼓励组织内部进行更多互动是不够的。如果希望创新思维实现复杂传染，就需要使互动适当趋于集中，以推动这些思维的社会强化过程。如果人们反复看到团队中的每个人都在采取某项新的行为，那么他们就更可能去效仿。但组织又不能过于封闭，否则新的观点就无法突破小部分人的团体而向外传播。互动网络需要达到一种平衡：一方面，要让局部的小团队成为创意的孵化器；另一方面，要像皮克斯那样，促进不同团队之间的沟通和互动，使创意拥有更多的受众。
现在写故事的人为什么偏好三段论？
什么样的想法会在网上流行？2011 年，宾夕法尼亚大学的研究员乔纳·伯杰（Jonah Berger）和凯瑟琳·米尔克曼（Katherine Milkman）研究了人们会通过电子邮件给他人分享《纽约时报》上的哪些故事。他们收集了 3 个月的数据—总共近 7000 篇文章并记录了每个故事的特点，以及它们是否进入了“发送最多的电子邮件”名单。他们的研究发现，引发强烈情绪反应的文章更可能被分享。无论是积极的情绪（如赞叹），还是消极的情绪（如愤怒），都是如此。相比之下，引发悲伤等所谓“低迷”情绪的文章被分享的次数较少。其他研究人员也发现了类似的效应。比如，人们更愿意传播会引起人反感的故事。
然而，情感并不是我们记住故事的唯一原因。通过考察《纽约时报》文章中的情感内容，伯杰和米尔克曼可以解释故事流传广度 7% 左右的差异。换句话说，还有 93% 的差异是由其他因素造成的。这是因为文章的受欢迎程度并非只取决于文章内容能够激起的情感。伯杰和米尔克曼的分析指出，人们是否会分享一篇文章，还要看它是不是令人惊奇或具有实用价值。故事的包装也有一定影响：一篇文章的受欢迎程度取决于它发表的时间，发表在网站的哪个栏目，以及作者是谁。当两位研究者将这些附加特征也纳入考量，便可以解释更多的差异了。
电影《社交网络》剧照。
我们现在更重视哪一类基于故事的信息呢？关于这个问题，目前有两种相互竞争的理论。一些研究人员认为，与人类生存有关的故事最重要：在内心深处，我们需要有关哪里有食物，哪里潜藏着危险的信息。这就解释了为什么那些会引起反感等反应的故事更难忘，毕竟，我们不想毒死自己。另一些研究人员则认为，由于社会交往主宰着人们的生活，因此与社会相关的信息最有用。这就意味着，我们更倾向于记住那些打破社会规范的关系和行为的细节。
为了验证这两种理论，学者特拉尼和同事们曾做过一个实验，他们模仿了孩子们的“传话筒”（broken telephone）游戏：故事由一个人传至另一个人，再传至另一个人……传到最后，看看初始的故事被记住了多少。他们发现，相较那些内容中立的故事，包含生存或社会信息内容的故事更容易被记住，而在后者中，包含社会信息内容的故事又比包含生存内容的故事更容易被记住。
其他因素也可以促成故事的成功传播。较早的“传话筒”实验发现，随着不断传播，故事会变得越来越短，越来越简单：人们记住了要点，但忘记了细节。令人惊讶也有助于故事的传播。有证据表明，如果包含一些反直觉的内容，故事会更令人难忘。然而，需要找到一个平衡点。诚然，故事需要一些让人惊讶的情节，但是也不宜过多。成功的童话故事一般都有很多人所熟知的内容，但同时会包含几个异于常理的地方。
故事的结构也是一个因素。“金发姑娘”的故事深受欢迎，或许并不是因为她自己，而是因为 3 只熊。是 3 只熊使故事变成了一系列令人难忘的“三重奏”：碗里的粥太烫、太凉、刚刚好；睡觉的床太软、太硬、刚刚好。这种修辞手法被称为“三分法则”（rule of three），在政治演讲中经常使用，远至亚伯拉罕·林肯，近至巴拉克·奥巴马，都曾用过。为什么这种“三连发”的方式这么好用？这可能与“3”的数学重要性有关：一般情况下，要建立（或者打破）一个模式，我们需要至少 3 项彼此联系的元素。
虚假新闻真正的危害并非曲解真相，而是让人怀疑真相的存在
贝尼托·墨索里尼曾说过：“宁为雄狮一日死，不为羔羊百年生。”但推特上一个名为“ilduce2016”的账户却宣称，这句话其实出自唐纳德·特朗普之口。这个账户实际上是一个网络机器人，最初由 Gawker 网站的两名记者创建。它总共发了数千条推文，将墨索里尼的名言安在特朗普身上。终于，其中一条消息引起了特朗普的注意：2016 年 2 月 28 日，就在第 4 届共和党初选结束后，他在推特上转发了这句名言。一些社交媒体机器人针对的是大众用户，而另一些的目标范围则要小得多。它们被称为“蜜罐机器人”（honey pot bot），旨在吸引特定用户的注意并引诱他们做出回应。推特的传播链经常是由单个“广播”事件引起的吗？如果你想让一则信息传播出去，找名人帮你宣传是个好办法。鉴于很多消息发布后并不会传开，一个可以反复尝试的机器人就非常有用了—在发布了两千多条消息后，“ilduce2016”才终于得到了特朗普的一次转发。推特机器人的创建者们似乎已经意识到了这种方法的威力，因此在 2016 至 2017 年间重点针对热门用户，发布“蜜罐”内容来引诱他们。
当“反动”团体在推特上发布虚假消息或故事时，他们未必是想直接影响大众——至少在最初时不是—相反，他们的目标往往是那些爱用社交媒体的记者或政客。他们希望这些人能够采信虚假的消息，并将其传播给更多受众。雪城大学（Syracuse University）研究网络媒体的惠特尼·菲利普斯（Whitney Phillips）指出：“在操纵媒体的游戏中，记者不仅是游戏的一部分，也是战利品。”一旦有媒体采信了某个故事，就会启动反馈效应，引来其他媒体纷纷报道。
几年前，我无意中亲身体验到了这种效应。最开始，我向《泰晤士报》的一位记者爆料：新的全国彩票中存在一个计算问题（当时我刚写了一本关于博彩机制的书）。两天后，这件事出现在了报纸上。消息刊出那天早上 8 点半，我收到了独立电视台（ITV）《今晨》（This Morning）节目一位制片人发来的消息，说他看到了这个故事。那天上午 10 点半，我就上了《今晨》的全国直播节目。不久，我又收到了 BBC 电台 4 台的消息。我的经历是一个没有危害—而且很离奇—的意外事件。但有一些人却在有计划地利用这种媒体反馈效应。这就是为什么尽管大多数公众都不会点开那些极端网站，虚假信息却仍能广泛传播的原因。本质上，这是一种“信息清洗”（information laundering）。就像贩毒集团通过合法企业来洗钱，以掩盖其资金来源一样，网络操纵者会利用可信的媒体放大和传播信息，让更多民众从熟悉的人物或渠道—而不是寂寂无名的账户—听到这些观点。
在《论扯淡》一书中，哈里·法兰克福认为当下的文化中充满着“扯淡”的现象，扯淡比说谎甚至更危险。因为说谎的人知道何者为真，却讲的是假话，而扯淡的人既不关心何者为真，也不关心何者为假，只在乎自身利益。
现代的信息传播和以前有很大的区别。一是传播速度：在几个小时内，一个非主流的模因就能够被放大为主流话题。二是传播成本：机器人和假账号的制作成本相当低，而上钩的政客或新闻媒体的大规模宣传基本上是免费的，在某些情况下，广为流传的虚假文章甚至可以通过广告赚取收入。三是“算法操纵”的潜力：如果一个团体能够利用虚假账号，制造出社交媒体算法看重的东西—比如，大量评论点“赞”—他们或许就能把一个话题捧成热门（即使实际上没什么人关注也行）。
技术研究人员蕾妮·迪雷斯塔（Renée DiResta）指出，“虚假新闻”实际上可以指几种不同类型的信息，包括诱导点击的信息、阴谋论、错误信息（misinformation）和虚假信息（disinformation）。其中最危险的一种是虚假信息。人们通常认为，虚假信息的存在是为了诱导你去相信错谬的事物。然而，现实情况往往更加微妙。冷战期间，当克格勃培训安插在国外的特工时，会教导他们如何在舆论中制造矛盾，打击人们对新闻媒体的信心。这正是虚假消息的内核：它们的目的不是让你相信某些假新闻是真的，而是让你怀疑真相本身。通过混淆视听，它们使人无法确定真实情况。
在过去大约十年间，有几个在线社区非常善于让主流媒体采纳他们的消息。一个早期的例子发生在 2008 年 9 月。当时一名用户在《奥普拉·温弗瑞秀》（Oprah Winfrey Show）的在线留言板上发帖，自称代表一个超过 9000 名成员的庞大恋童癖网站。但这个帖子表达的并非字面上的意思：“超过 9000”这个短语出自漫画《龙珠》，化用了其中一位战士惊呼对手战斗力的剧情，也是 4chan 网站（一个深受网络滋事者喜爱的匿名在线论坛）上的一个模因。令 4chan 用户愉悦的是，温弗瑞把恋童癖的说法当真了，并在直播中读出了这句留言。
网络滋事者揣摩出的最成功的演化技巧之一，就是把模因变得荒诞或者极端，让人搞不清楚他们是在认真发言还是在开玩笑。这种反讽式的外壳有助于将不愉快的观点散播得更远。如果用户被激怒了，模因的创造者就会声称这只是一个玩笑；而如果用户没有当真，模因就不会遭到批判。一些白人至上主义团体就采取了这种策略。冲锋队日报网站（Daily Stormer）泄露的一份言论风格指南就建议发言者保持戏谑的语气，以免触怒读者：“一般来说，在使用种族蔑称时，应当采用半开玩笑的方式。”
有害信息的传播并不是新问题。甚至连“虚假新闻”这个词也曾在 20 世纪 30 年代末短暂流行过。但网络社区的结构使有害消息传播更快，波及更广，也更为隐蔽。就像某些传染病一样，信息也可以演化出更有效的传播方式。那么，我们能做什么呢？及时更正传播错误的信息是一个非常好的办法，也许无法阻止虚假信息的蔓延，但可以减缓它们的传播速度。脸书的研究人员发现，如果用户迅速向分享虚假消息的朋友指出问题（比如他们转发了迅速致富的骗人把戏），后者删除分享内容的概率可以高达 20%。在某些情况下，社交媒体公司会通过改变应用程序的结构，故意减慢传播的速度。在印度发生了一系列由谣言引发的攻击事件后，WhatsApp 为转发内容设置了障碍：印度用户只能把消息转发给 5 个人，而不是先前的超过一百人。
同时，规范媒体报道还有很长的路要走。媒体对分享和点击量的渴求越来越强烈，由于具有“传染性”的观点能够带来关注度，许多媒体为其大开方便之门。这进一步吸引了网络滋事者和媒体操纵者，他们对网络“传染”的理解比大多数人更为深刻。从技术角度来看，大多数媒体操纵者并不是在利用网络传播系统的技术漏洞，而是在奉行它的激励机制。菲利普斯指出：“他们的狡诈之处恰恰是去迎合社交媒体的设计宗旨。”她在研究中采访了几十名记者，其中许多人表示，在得知自己是从极端人士编造的故事中获利后，会感到良心不安。一位记者告诉她：“这对我来说是有利可图，但对国家来说却是有百害而无一利。”菲利普斯认为，为了降低有害消息“传染”的可能性，在报道一件事情时，需要一并讨论其中的操纵行为。“媒体应当在报道中明确指出，这个故事本身是传播链的一环，记者是一环，读者也是一环，这些事情需要在报道中预先点明。”
原作者 | [美]亚当·库哈尔斯基
摘编 | 刘亚光
编辑 | 王青
导语部分校对 | 王心
