突发事件的社交信源如何核实：对Storyful的个案研究

徐静茹

（苏州大学 传媒学院，江苏 苏州 215123）

突发事件的社交信源如何核实：对Storyful的个案研究

徐静茹

（苏州大学 传媒学院，江苏 苏州 215123）

新媒体时代，社交网络上的信源鱼龙混杂。为辨别信源真伪，国外一批致力于“信源核实”的社交媒体通讯社相继问世。本文通过对社交媒体通讯社Storyful的运作理念，尤其是对“双保险”核实机制的详细解读，分析了其在社交信源核实方法上的成功之道，并对其不足之处提出反思。

新媒体；社交信源；核实方法

新媒体时代，随着移动互联网和社交媒体的普及，新闻产制的固有模式早已改变，大量原创内容充斥于社交媒体，颠覆了传统传媒业在信息发布和传播上的垄断地位。鱼龙混杂的海量信息，不仅严重破坏了新闻真实性，而且社交媒体的公信力也遭到损害。

由此，国外一批致力于“信源核实”的社交媒体通讯社相继问世，以帮助公众在社交媒体的各类报道中辨别信源真伪。爱尔兰媒体人马克·利特尔于2010年创立的Storyful网站，便是其中的佼佼者。

一、诞生于社交媒体时代的通讯社

1947年，以哈钦斯为首的出版自由委员会在报告《一个自由而负责的新闻界》中正式提出“媒介专业化”，强调新闻工作者应客观、公正、独立、真实地描述新闻现象、报道新闻真相、反映事实的本质、承担媒体的社会责任。

但是，在社交媒体时代，由于“抢新闻”的需要，以及事实本身的复杂性，使得记者在一定时间内核查清楚事实并非易事。在此背景下，2010年5月，Storyful应运而生。

诞生于社交媒体时代的Storyful，利用“双保险”策略对信源进行核实。首先，利用大数据技术对Twitter、Facebook等主流社交媒体上的所有UGC进行实时监测后，再由人工编辑筛选出具有新闻价值的信息，进一步核实信源。

二、“双保险”信源核实机制

如前文所述，Storyful能够进行精准的信源核实，主要依赖于大数据技术与人工编辑团队两个方面。

（一）大数据技术

随着处理器制式不断改小、处理速度不断提高、摩尔定律依旧成立、云计算高速发展，大数据技术的使用门槛越来越低，Storyful的出现只是这个时代的缩影。根据《大数据时代》中讲到的大数据结构链的三大构成：第一种是基于大数据本身的公司；第二种是基于技能的公司；第三种是基于思维的公司。显然Storyful属于第三种。

虽然Storyful获得大数据的方式属于商业或行业机密，我们不得而知。笔者推测无非有如下两种方式：第一，以购买权限或进行深度合作的形式，从Facebook、Twitter等社交传媒公司获得数据访问许可权限；第二，使用“网络爬虫”按照一定规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，从而获得数据。

当然，我们不能忽视的是，大数据是依赖各种算法及建立在数以亿计数据节点等数学模型的技术，忽略因果关系只注重结果对数据进行分析，从而得出结论。而Storyful仅仅是在社交网络中，对海量的用户原创内容筛选出可能产生影响力的新闻，然后进入人工编辑阶段，并没有完全发挥出大数据技术的庞大威力，这给人工编辑带来了过多的工作量。

（二）人工编辑团队

面对社交媒体上空前爆炸的信息，Storyful的大数据监测工具已然成为其信源核实过程中的一大“利器”。然而，光有技术并不能确保万无一失，唯有“技术+人工”才能实现“双保险”。在信源核实的具体操作过程中，人工编辑参与了信源核查的全部环节。

以社交媒体上的视频为例。第一步，编辑会登录该视频发布的社交平台，找到信源的始发用户，并浏览该用户曾经发布的历史消息，看是否发布过与之类似或者相关的信息。第二步，编辑会通过视频中的画面寻找“蛛丝马迹”，以确定事件发生的地点。通过“谷歌街景地图”的帮助，确认视频中地点的真实性。同时，他们也会利用Wolfram Alpha技术确认视频中的天气与实际地点的情况是否一致，以确保视频的真实可靠。第三步，在确认信源的准确无误后，编辑会通过Spokeo和WhitePages联系视频的发布者，通过对发布者的采访和交流来获取更多细节信息。第四步，编辑在完成信源核实以后，他们会对所核实的内容进行分类和整合。在其网站的主页上，经过核实的视频资源分别标有确认的、待定的、受限的、许可的和无答复的等标签供用户使用。不仅如此，每条视频核实后都会标注视频发生的时间、地点、发布者信息等文字，不仅充分体现了信源的真实性，而且保证了信息“再加工”传播的有效性。

通过以上的步骤，Storyful便成功完成了对一个信源进行核实的全过程。

三、反思与展望

目前看来，尽管Storyful已产生了一定的影响力，但是严格来说，Storyful仅仅是将现代大数据技术与传统传媒的简单融合，它的未来发展依然面临诸多挑战。

首先，由于其目标用户是普通大众，而且企业规模不大、面向的分析对象过广，导致Storyful只是一个优质的信息筛选企业，其与以麦肯锡为代表的咨询公司，无论是规模还是数据分析能力方面的差距都是惊人的，而后者更具专业性和权威性。如何借助技术手段提升核查工作的效率，并将其成果扩散至更广泛的人群，是Storyful当下急需考虑的问题。

其次，Storyful不能直接获得和收集大数据，自身产生的流量不够大并不能对分析筛选新闻起到较大作用，它依然要从Facebook、Twitter等社交媒体获取信息。在不能得到第一手且确保完整的数据的情况下，这本身已经带来了很多弊端。

最后，Storyful目前所做的信源核实工作仅局限于信源本身的真假，对经过核实后的信源的传播过程及传播效果等缺乏研究。对受众及其他媒体的影响以及效果反馈进行研究，对Storyful的传播策略的调整尤为有益。

［1］ 新闻自由委员会（美）.一个自由而负责的新闻界［M］.北京：中国人民大学出版社，2004：43-57.

［2］ 万小广.“事实核查”类新闻初创项目的启示［J］.传媒评论，2014（11）：84-86.

G206.3

A

1674-8883（2016）20-0107-01

徐静茹（1995—），女，江苏扬州人，苏州大学凤凰传媒学院2014级本科生，研究方向：新闻传播。