虚假新闻病理研究*——基于我国历年“十大假新闻”的统计分析（2001-2017）

□文│王 敏 饶茗柯

真实是新闻的生命。然而，随着信息技术的发展、新闻业危机的加深和社交媒体的崛起，近年来虚假新闻泛滥成灾。[1]“后真相”（post-truth）成为《牛津词典》2016年度词汇，“虚假新闻”（fake news）被《柯林斯词典》选为2017年度热词。全世界的新闻似乎患上“虚假流行病”。在国内，虚假新闻反复出现，新闻反转剧不断上演；在美国，虚假新闻影响总统大选的走向；在英国，政府将打击虚假新闻纳入国家安保体系；在法国，总统马克龙赋予新闻媒体更多规制假新闻的权力；脸谱（Facebook）、“阅后即焚”（Snapchat）、腾讯等社交媒体巨头试图从技术角度拆分新闻服务与好友信息以抵制虚假新闻……新闻的“虚假流行病”成为国内外政界、业界和学界竞相研究的焦点话题。

国内关于“虚假新闻”的研究主要集中于虚假新闻的类型、特点、成因及治理等方面：①在类型方面，赵振宇根据实际新闻报道的情况将其分为假新闻事件、假新闻报道、新闻炒作和新闻失实四种；[2]丁柏铨则根据失实的显隐程度将虚假新闻区分为显性失实和隐性失实。[3]②在特征方面，张涛甫概括出诸多共性，包括易发媒体多为市场化程度较高的媒体、制作过程中追求反常性与趣味性等；[4]苏林森指出，新媒体时代假新闻在传播过程中具有明显的媒体融合特质。[5]③在成因方面，陈力丹指出，假新闻产生的根本原因是“记者编辑选择新闻的标准不是其社会价值和现实意义，而仅仅为了满足受众的心理需要。”[6]童兵认为，假新闻屡断不绝的缘由包括：商业利益冲击正常采编活动、进入市场经济后新闻体制没有同步改革等。[7]④在治理方面，周灿华从传播心理学视角谈虚假新闻的防治；[8]顾理平从契约精神视野探讨行业准则；[9]陈绚、张文祥认为，治理假新闻的规范性文件存在专业性不高、可操作性不强等问题；[10]王冠一建议，加大依法行政力度、提升行业管理水平、提升队伍建设能力，集中社会各界力量向假新闻“宣战”。[11]

国外（以欧美为例）关于虚假新闻的研究主要集中在虚假新闻与社交媒体的关系、虚假新闻的传播与影响等方面。①虚假新闻与社交媒体的关系方面，美国笔会于2018年发布《造假：欺诈新闻与捍卫真相》报告，指出Facebook、谷歌和推特是如何助长欺诈新闻的传播；[12]奥尔科特和根茨科（Allcott & Gentzkow）指出特朗普的胜选与社交媒体中的虚假新闻有较大关联；[13]瑞吉娜（Regina）的研究表明，较多使用社交媒体的青少年群体更倾向于接受假新闻。②在虚假新闻的传播与影响方面，2018年《科学》杂志“呼吁加强多学科合作研究，以减少虚假新闻传播，并揭示其潜在病理”；[14]伯曼（Berman）重点研究了虚假消息对社会的影响与媒体操纵新闻的角色。[15]巴尔马斯（Balmas）通过分析以色列竞选活动期间收集的调查数据，证实了虚假新闻与虚无、异化、犬儒主义等政治态度之关联。[16]

综上，虚假新闻作为一种顽疾，其病理的探讨并不充分。病理作为对症下药的依据，应包含病症、病因和病根等方面，但国内外均缺乏全面而深入探讨虚假新闻病因与病根的研究，且国内外现有研究多针对典型案例展开分析，缺乏全局性或系统性的考察。基于此，本研究引入社会病理学理论，系统探讨虚假新闻发生的原因、变化的原理、发展的趋势，以实现对症下药。

一、研究模型与问题

社会病理学观点源自美国早期社会学者对社会病态现象与有机体之间的类比：社会是一个有机体，总免不了带有种种病毒，产生这样的疾病或那样的异化。[17]社会病理学尚属年轻的学科，但“病理”这一概念在社会学中的运用可追溯至涂尔干的研究。涂尔干在《社会学研究方法论》中指出：“人们容易把两种不同的现象混淆在一起，一种是应该怎么样就怎样的现象，另一种是应该这样却偏偏不是这样的现象，可以称为病态的或者不规则的现象。”[18]对于新闻而言，真实是其“应该怎么样就怎样的现象”，虚假是其“应该这样却偏偏不是这样的现象”。

从结构功能主义视角来看，社会病理分析是运用社会学的方法对现代社会中出现的种种病态现象，从现状、原因和发展趋势等方面进行科学论证。[19]对于虚假新闻这种病态现象而言，现状是其病症，包括首发媒体、失实程度、议题类型和信息来源等要素的特征；原因是其病因，包括主要病因、次要病因和深层病根；发展是预测其变化趋势。由此，我们可以建立虚假新闻的病理分析模型，如下图所示：

图1 虚假新闻病理研究模型

该模型动态而系统地反映出虚假新闻的症状、病因与发展趋势，揭示虚假新闻产生、发展的内在规律。依据该模型，本文选取21世纪以来我国历年的十大假新闻为研究样本，分析其病症，探讨其病因，并对其发展趋势进行预测，在此基础上提出治理策略。具体的研究问题如下：

①2001年到2017年间，我国历年十大虚假新闻表现出怎样的病症？其首发媒体、失实程度、议题类型、信息来源等要素体现出何种特征？

②这些要素与虚假新闻之间有何描述性、相关性关系？体现出怎样的变化趋势？这些关系和趋势揭示出的主要病因、次要病因及深层病根分别是什么？

③基于趋势和病因，政府、媒体和个人三个层面有何对症下药治理虚假新闻的策略？

二、数据来源与处理

进入21世纪以来，《新闻记者》杂志每年评选出中国“年度十大虚假新闻”，受到社会各界广泛关注。本文选取2001年至2017年《新闻记者》评选的所有170条“年度十大假新闻”为研究样本，按照社会统计学的原理，对首发媒体、失实程度、议题类型和信息来源等要素，按照既包含全部又不重复交叉的原则进行类型划分与编码。

1.数据采集与编码

根据样本特点，本文将其分为首发媒体、失实程度、议题类型和信息来源四类并编码。其中，将首发媒体分为纸媒①、网络媒体②、广播电视媒体③；将失实程度分为谣言（凭空捏造，完全失实）①、传言（道听途说，缺乏来源）②、危言（添油加醋，夸大其词）③、流言（具有诽谤性质）④；[20]将议题类型分为政治经济①、社会生活②、文体娱乐③、科学教育④和重大事件⑤；将消息来源分为无消息来源①、单一消息来源②、匿名消息来源③和境外消息来源④，[21]（见表1）。

2.交互信度检验

定量研究的难点之一是虚假新闻定义的多样性导致编码的复杂性。为保证编码的可靠性和有效性，所有案例编码工作完成后，又随机抽取部分案例进行再次编码，进行交互信度检验。本次编码工作由两个人完成，编码完成后抽取了40个样本进行再次编码，依据信度公式信度，k为平均同意度），[22]计算出平均同意度为0.950（其中平均同意度最高的“首发媒体”为1.00；最低的“议题类型”为0.875），交互信度为0.998。

表1 研究样本分类与编码表

三、数据分析

1.描述性分析

首发媒体。在170条虚假新闻中，首发媒体占比最多的是纸媒，共有117条，47条虚假新闻出自网络新闻，6条出自广播电视媒体。从时间段分析，近五年来，网络媒体逐渐成为虚假新闻的主要源头，在50条虚假新闻中有26条出自网络媒体，且集中表现为“网贴新闻化”，[23]如2016年的“上海女孩逃离江西农村”等，就是网贴（微博、微信、论坛等）未经证实即通过网络媒体发布而导致的虚假新闻，并以最快的速度在网络上传播。

从首发媒体这一要素来看，由于早期网络媒体的数量少，大部分虚假新闻都集中于纸媒。随着互联网的发展，网络媒体的受众逐渐增多，虚假新闻的首发媒体开始向网络媒体转移，且以更快的速度传播。在信息碎片化的当今，人们通常会因为一则简短的消息引发“全民狂欢”，而信息的真实性反而不是受众关注的重点，这也使得网络上的虚假新闻更加难以管控。

失实程度。从统计结果来看，传言63条，占总样本的37%；谣言54条，占总样本的32%；危言34条，占总样本的20%；而流言相对较少，只占总样本的11%。由此看出，虚假新闻的产生主要源于记者急于求成，不去进一步查证，或者是为了吸引眼球而进行主观编造。如2002年的“女记者与‘狼’共穴61天”就是记者为了吸引眼球主观编造的新闻。

议题类型。占比最高的是社会生活类新闻，占总数的47%；其次是文体娱乐类的新闻，占比22%；之后是政治经济类的新闻，占17%；重大事件和科学教育的相对较少，分别占比8%和5%。社会生活类的虚假新闻占比最高，首先在于发布社会生活类虚假新闻责任较小、成本较低；其次在于受众对于与自己息息相关的社会生活类信息有更多诉求，例如2002年的“微波炉是恐怖杀手”等虚假新闻。通常情况下，受众会寻求能够满足自己好奇心的信息，如猎奇新闻、明星八卦等，这也是文体娱乐类的虚假新闻占比排名第二的原因。

消息来源。单一消息来源和无消息来源占比相对较高，分别为35%和34%；之后是匿名消息来源，占比22%；而境外消息来源相对较少，占比9%。单一消息来源和无消息来源占比相对较高，且单一消息来源从2011年开始逐年上升，表明早期的虚假新闻多是记者急于求成而进行的胡编乱造，而2011年后虚假新闻则更多是记者根据一个采访对象或未经核实的资料而制造的。值得关注的是，虽然匿名消息来源占比不高，但与网络消息来源有大量的重合。如2016年的“上海女孩逃离江西农村”就是在网络社区篱笆网中网友虚构的文章，而记者在没有进行核实的情况下就将其当成新闻，从而在网络上引起一场舆论风波。

2.相关性分析

本文以SPSS23.0软件作为数据分析工具，用于研究虚假新闻的相关性。根据“2001～2017十大虚假新闻统计表”编制“虚假新闻相关因素矩阵”，设置p=0.01的水平，在SPSS23.0中进行相关性分析统计，得出《相关系数表》，希望据此发现隐藏的相关信息和研究变量之关系。

从相关系数表中可以看出，带*号的数值表明其关系是显著的，即二者之间存在着显著的正相关或负相关，数值越大显著性越明显，本文主要讨论两者之间呈现显著正相关的变量，并据此找到虚假新闻形成的主要因素。

与纸媒呈现显著正相关的变量主要是危言（0.114）、政治经济（0.170）、科学教育（0.102）、无消息来源（0.109）和单一消息来源（0.098）。基于对自身信誉和权威性的考虑，纸媒记者更多是将事实进行修饰，以产生“真实感”，博人眼球。从内容上看，纸媒的虚假新闻多集中于政治经济和科学教育方面，而消息来源方面主要表现为无消息来源和单一消息来源，且在2011年之后多为单一消息来源。因此，从纸媒角度看，当前形成虚假新闻的主要影响因素是添油加醋的危言和未经核实的单一消息来源。

表2 相关系数表

与网络媒体呈现显著正相关的变量是传言（0.07）、流言（0.073）、社会生活（0.076）、重大事件（0.15）和匿名消息来源（0.216）。网络媒体即时性和传播速度快的特点是网络虚假新闻和传言、流言呈现显著正相关的主因。另外由于网络媒体的受众数量、类型众多，使得网络虚假新闻以社会生活方面的内容为主。网络媒体与匿名消息来源的相关系数相对较高是网络的匿名性特征导致的，这一特征也使得网络中更易传播传言、流言，甚至虚假的重大事件。因此，从网络媒体角度上看，形成虚假新闻的主要影响因素是来自于匿名的传言和流言。

与广播电视媒体呈现正相关的变量是危言（0.064）、社会生活（0.139）和无消息来源（0.064），但其相关系数相对较小，且数量少，170条虚假新闻中只有6条，本文不作为分析重点。

此外，从相关系数表中可以看出，与谣言呈现显著正相关的变量是无消息来源（0.548），与传言呈现显著正相关的变量是匿名消息来源（0.333）和境外消息来源（0.148），而危言多是记者听信采访对象的一面之词而导致新闻失实的，故与单一消息来源显著相关，相关系数达到0.277。

3.趋势性分析及预测

在进行描述性和相关性分析得出不同媒体类型虚假新闻主要影响因素的基础上，为了探究与虚假新闻相关各因素的发展趋势，首先对2001-2005年虚假新闻首发媒体、失实程度、议题类型、信息源进行频率统计，然后采用三年移动替代法依次求出 2004-2008、2007-2011、2010-2014和 2013-2017年的频数，进行各影响因素的趋势性分析。

首发媒体趋势。从图2可以看出，2013年前，纸媒发布虚假媒体的频率大于网络媒体。而网络媒体发布虚假新闻的频率自2004年起一直呈上升趋势，并在2013年超过纸媒。这一趋势与互联网的发展特别是网络媒体的兴起和发展有着密切关系。在这一方面，广播电视媒体则一直处于低频率区段，可能的原因是相对于纸媒和网络媒体，广播电视媒体的新闻生产成本较高，且监管较严。

图2 首发媒体发布虚假新闻频率趋势图

失实程度趋势。从图3分析， 2008年以前的虚假新闻频数最高的为谣言，2008年后则被传言所取代。从趋势上看，2008年后谣言总体上呈下降趋势，而传言尽管在2013-2017年间有下降迹象，但发生频率仍居高位。这一现象表明，随着社会进步，受众对于新闻质量要求越来越高，用完全失实的谣言欺骗受众越来越困难，传言看似有消息来源，其欺骗性将更强。同时，2013-2017年谣言有上升迹象，说明将谣言掩饰成新闻的冲动仍然存在，其手段将更加隐蔽，不可忽视。

图3 各类虚假新闻失实程度发生频率趋势图

议题类型趋势。从图4分析，社会生活议题一直是人们重点关注的新闻类型，由于社会生活类议题与人们生活息息相关，且造假成本低，从而导致社会生活类的虚假新闻发生频率一直居高不下，且总体呈上升趋势，是虚假新闻的“热点”议题。而文体娱乐的虚假新闻刚好相反，由于文体娱乐类信息的需求逐渐下降从而导致文体娱乐类虚假新闻逐年下降。

图4 不同类型议题虚假新闻的发生频率趋势图

消息来源趋势。从图5分析，2007年以前，无消息来源的虚假新闻发生频率高且占主导地位，2007-2011年间，单一消息来源的虚假新闻发生频率逐渐超过无消息来源的虚假新闻，并呈持续上升趋势，是今后需要重点关注的方向。而匿名消息来源的虚假新闻在2004年后总体有上升迹象，并2010年后与无消息来源的虚假新闻大体相当。

图5 不同消息来源虚假新闻发生频率趋势图

总体趋势预测。从假新闻首发媒体、议题类型、信息来源趋势性分析可以看出，网络媒体、社会生活、单一信息来源呈明显上升趋势，而失实程度中，谣言有上升迹象，但仍以传言为主。考虑到首发媒体、信息来源与治理策略紧密相关，因此，以2001年至2017年各年度发生频率为基础，采用趋势移动平均法对有明显上升趋势的网络媒体、单一信息来源进行到2020年的短期预测。预测模型为：

式中， k——趋势预测期数；yt+k——第t+k期预测值。

预测结果为：到2020年，网络媒体首发的虚假新闻比例将达到约81.0%，单一信息源约48.1%。这一结果预示，未来虚假新闻很可能以互联网发布的虚假新闻为主，且单一信息来源占将近一半，加强网络新闻管理是未来预防虚假新闻的重点。

四、虚假新闻病理分析

通过对虚假新闻各因素之间的描述性、相关性分析发现，纸媒、网络媒体是虚假新闻的主要发源地，与纸媒虚假新闻显著相关的因素是对无消息来源或者未经核实的单一消息来源添油加醋，与网络媒体虚假新闻显著相关的因素是将道听途说或者恶意诽谤的匿名消息当作新闻发布。从趋势分析和预测结果看，网络媒体、传言和谣言、社会生活类虚假新闻是当前需要解决的主要矛盾。

1.主要病因

相关性与趋势性进行综合分析可以发现，未来的主要影响因素是网络媒体、传言、社会生活和单一消息来源。从病因层面看，其主要病因是网络媒体迅速发展和单一消息来源未经核实。由于网络媒体能够快速、广泛传播消息，同时对于新闻的专业性要求较低，使得网络媒体中的虚假新闻在近几年大幅上涨，根据预测，到2020年，网络媒体中的虚假新闻占比可能会高达81.0%，这也意味着整治网络环境、促进网络媒体进步是未来预防虚假新闻的一个重点。

消息来源是新闻报道的一个必要因素，从某种意义上讲，新闻生产受消息来源控制。由于新闻工作者与消息来源之间共生关系、同化关系、对立关系和交换关系的存在，[25]使得新闻工作者可能自愿成为单一消息的传声筒甚至帮助消息躲过审核关口，也增加了单一消息来源成为虚假新闻的可能。

2.次要病因

互联网时代，网络媒体给传统媒体带来巨大冲击，给本来竞争激烈的纸媒发展带来了更多不确定性，一些纸媒为了提升竞争力开始盲目追求新闻的娱乐性，加之一些新闻工作者专业水平和综合素质不高、责任心不强，在实际工作中抛弃了新闻的真实性和社会意义，为提高业绩单纯地迎合受众，发布一些猎奇、八卦、具有争议性的虚假新闻，甚至为了博人眼球弄虚作假、编造事实，从而对虚假新闻泛滥起到推波助澜的作用，使得在监管不断加强的情况下纸媒中仍然存在大量无消息来源和单一消息来源的虚假新闻。

3.深层病根

虚假新闻的大量出现，究其深层原因还是信息市场竞争激烈，尤其是在互联网时代，真实性似乎不再是各类媒体最关注的要素，商业利益占据了主要位置，为了保证媒体自身的竞争力，媒体必须将新闻以最快的速度发布出来，从而放松了对事件是否真实的把关。同时，在这个相对于情感及个人信念，客观事实对形成民意只有相对小的影响的“后真相”时代，[26]人们更倾向于选择他们愿意接受的信息，并将其视为“真相”。社会生活中真相也许并没有那么重要，真正重要的是人的判断，这也是社会生活类虚假新闻呈现上升趋势，2007年后一直是虚假新闻 “热点”议题的最重要原因。

五、结语与对策

通过描述性、相关性、趋势性和预测分析，本研究发现，未来虚假新闻可能以互联网发布的单一信息来源或者匿名消息来源的社会生活虚假新闻为主；到2020年，网络媒体首发的虚假新闻比例可能达到80%以上。因此，目前治理虚假新闻的“靶心”应该是网络媒体，即治理网络环境。

首先，政府层面要充分发挥法律法规对网络行为的规范作用以及对网络违法犯罪的震慑功能。政府应根据当前网络媒体的实际情况和发展趋势做出预判，完善互联网信息内容管理、关键信息基础设施保护等法律法规，建设全国一体化的新闻大数据中心，实现跨层级、跨地域的网络新闻协同监管并加大政府信息公开力度，构建“天朗气清”的网络环境，压缩新闻造假空间。此外，政府可以充分发挥网络传播互动、体验、分享的优势，加强网络正面宣传。

其次，媒体组织作为新闻的生产机构，应建立、健全新闻审核机制，针对网络新闻发展新态势，主动完善新闻采编管理制度，规范工作流程，建立消息来源核实核准机制，确保信息真实、全面、客观、公正。各类媒体组织要坚持正确舆论导向，加强技术保障，杜绝歪曲、篡改标题原意和新闻信息内容，并保证新闻信息来源可追溯。此外，社交媒体平台也应当承担起防范虚假新闻的责任，确保在平台中传播的信息真实准确。

最后，个人行为层面治理虚假新闻同样不容忽视。在网络信息“爆炸”的当下，首先要鼓励和提倡受众提高自身水平，增强对信息的辨识能力。个人在公众平台中表达意见时，要做到不发布虚假信息，更不能违法编造虚假的险情、疫情、灾情和警情；要主动抵制扰乱新闻传播秩序的“三俗”等内容，坚决抵制歪曲事实、虚假夸大、无中生有、迎合低级趣味的各类“标题党”。