中西方虚假新闻治理体系比较：概念、逻辑与措施＊

王 井

提 要： 新媒体时代，社会化媒体在互联网高速发展的依托下因其成本低、可及度高被人们广泛运用——尤其作为重要的信息来源。然而，从社交媒体平台上获取信息具有一定风险：虚假新闻的广泛传播。虚假新闻对于个人及社会均有极大负面影响，因此中外各国针对虚假新闻因地制宜采取了不同的治理手段，具有相应的虚假新闻治理经验。

一、研究缘起

真实是新闻的生命。虚假新闻不仅严重损害了新闻的公信力，也不利于社会的稳定发展，因此各国学者都对虚假新闻及其成因和治理有不少研究。Allcott和Gentzkow将虚假新闻定义为“故意和可验证的虚假新闻文章，可能误导读者”。2018年，著名杂志Science发表了The Science of fake news，该文对虚假新闻界定为模仿新闻媒体写作形式，而非组织过程及写作意图的杜撰信息。国外学者界定虚假新闻的概念时，两个要素被反复提及：一为信息的失实，二为传播动机的故意性。

国内方面，杨保军将虚假新闻分为失实新闻、假新闻和策划（性）新闻三种形态，①参见杨保军：《认清假新闻的真面目》，《新闻记者》，2011年第2期。三者的区别主要在于报道的事实根源是否存在，以及是人为制造的还是自然发生的存在。对于不同类型的假新闻，其治理方式也各有不同。例如，台湾地区对不实新闻的治理主要采用媒体接近使用权的落实，对错误讯息要求更正；而对假新闻则采用网络治理的方式。②参见何吉森：《假新闻之监理与治理探讨》，《传播研究与实践》，2018年第2期。由此可见，要厘清虚假新闻的治理机制，首先要明确虚假新闻的类型与特点，综合把握其分类和评价指标。

二、虚假新闻分类及评价指标

（一）虚假新闻分类及评价指标

本文通过内容分析法及文献归纳法总结出国内外虚假新闻的分类，并整理为一、二、三级指标。其中，一级指标即分类标准包括框架理论、报道动机、专业性、呈现形式四个；二级指标即分类项目，为第一指标下属的具体类目；三级指标为主要表现，归纳了虚假新闻的主要表现形式。以下为虚假新闻分类及其评价指标的具体阐释：

新闻框架，运用于具体案例分析当中也称为框架呈现分析。本文拟通过标题、消息来源、语言风格、报道角度四个报道框架来进行虚假新闻的分类与评定。虚假新闻中，标题的主要表现为“文不对题”“标题夸张”，文章内容与标题意象极其不符；消息来源的主要表现为“消息来源不明”，发布未经核实的新闻内容；语言风格方面的主要表现为“具有攻击性”及“娓娓道来”；在报道角度方面，报道角度的偏向、没有出现对方观点立场都是常见表现，有违新闻价值的中立性原则。

新闻动机，是指刺激和维护新闻传播者进行新闻传播活动，促使达成某一新闻目标活动的心理倾向和驱动力。虚假新闻的新闻动机本文分为主观故意与客观原因。主观故意是指由于新闻工作者自身原因而导致的虚假新闻，通常是由于其逐利心理，以获利为目的；客观原因是指非故意性虚假新闻，记者没有主观故意，是新闻的原材料失实。

专业性，是从新闻内容的角度进行分类，分为专业虚假新闻与社会虚假新闻。专业虚假新闻，本文定义为新闻内容涉及某一特定领域，在写作形式与内容上具有一部分专业性，但实际上内容虚假的新闻。社会虚假新闻，由社会新闻的概念可得，是指报道人民群众日常生活中社会事件、社会问题、社会风貌的过程中，内容与实际不符的报道。

呈现形式，目前主要以图片、视频、文字为主。数字摄影技术、数字图像处理软件往往与新闻图片造假紧密联系，导致新闻立场的偏离、新闻内容客观性的缺失。①参见林双：《客观的镜头与主观的意识——虚假新闻图片的成因与规避》，《江苏社会科学》，2007年第5期。视频虚假新闻通常以断章取义为主要表现形式，并加以误导性的剪辑，导致读者对真实情况的错误解读。②参见陈昌凤、陈凯宁：《网络视频中的虚假信息偏向及其治理》，《新闻与写作》，2018年第12期。

（二）虚假新闻衍生概念：类虚假新闻及其分类

虚假新闻是对新闻真实性原则的挑衅，与此同时还有一种具有虚假性质的新闻，但不易被识别的类虚假新闻同样需要引起学界注意。类虚假新闻如同“寄生虫”，依附于真实，类虚假新闻通常基于某种事实背景，具有某些主观假设，考虑到现有事实并扩展，或任意给出关于未知事件发展的合理预测和结论。其分类主要包括：主观注入型——根据记者心灵的主观意图选择事实并应用事实，所选择的事实仅用于目的性的思想或主旨服务；补充想象型——由于时间或其他因素，新闻中的一些细节难以获得足够的原始材料和真实的第一手资料，通过所谓的“合理的想象力”来补充它；借题发挥过度型——把局部问题超限度地推而广之到全局，特别体现在媒介策划新闻与新闻 “炒作”上；暗示诱导型——由于受到某些规范的限制，采用迂回的方式或者用极其隐蔽的语言来暗示诱导他人接受某种意图；例证数据非典型型——新闻中被引用来证明事实的例子或数据并不完全可靠和科学，不具有普遍的代表性和典型性。

三、西方虚假新闻治理模式与经验

由于西方有言论保护等相关法律条款，政治权力很难直接有效地对虚假新闻进行监督管制，因此大多数西方处理假新闻的行动都依赖于机构平台本身。目前，西方打击假新闻的大部分手段可以归纳为以下四类：

（一）利用外部力量监督和揭露虚假新闻

跨平台的可信内容交换和验证机制在最近几年得到快速发展，该机制一方面作为第三方实现跨平台的事实核查和假新闻揭露，另一方面为记者和新闻机构提供事实核查的最新工具和方法。

当前国外的主流平台将用户反馈的新闻真实性、有意义性等指标纳入信息流推荐算法中，对用户反馈数据进行分析，并降低反馈信息中显示新闻真实度低的网页的曝光率。除了通过信息流算法控制和用户识别来打击虚假新闻网站之外，国外主流平台还尝试通过给用户提供背景信息，供用户自行判断的方法打击虚假新闻。不仅是Facebook，谷歌和Twitter等主流平台也加入了背景信息的显示，帮助用户更好地了解新闻的源头信息，识别内容源的背景信息，以判断新闻的可信度。

（二）多方协同参与建立可信内容联盟

新媒体平台不仅通过用户等渠道加大事实核查力度，在推荐算法上做出调整，控制虚假网站的接入之外，也意识到核查虚假新闻，需要找专业的媒体合作，才能取得更好的效果。

一是与专业媒体组织合作：2017年主流平台都通过接入PolitiFact、FactCheck.org等几大事实核查网站的数据，借用专业机构核查信息的真伪。同时，新媒体平台也会扶持专业的新闻工作者，让其在网络新闻发挥更大作用和实现更高的地位，产出高质量新闻内容，以达到净化网络新闻的目的。

二是社会其他力量的参与：近年来，除了新闻业界专业人员，社会其他力量也积极加入到扼制虚假新闻的行动中。例如传媒领域最重要的基金会康奈特基金会在美国大选后发起了一次方案征集，以扼制虚假新闻传播、促进用户更精准获取信息。

三是公民媒介素养计划：由于智能手机全面覆盖年轻学生的日常生活，他们的信息大多来自社交媒体,许多都是没有经过证实或核实的，虚假信息及其传播成为一个突出的问题。有鉴于此，目前美国已经有11个州的公立学校设置了“数码公民”的课程，指导和提高学生识别互联网时代公共信息真实性的能力。

（三）平台内部建立事实核查治理体系

1.借助广告服务核查新闻动机

作为全球影响力最大的新媒体平台，谷歌、Facebook、Twitter等平台加大事实核查力度并限制虚假新闻网站的接入，从财务上对以虚假新闻博得流量的网站进行约束，以平台为切入点，对“程序化广告”的治理能够有效切断低质网站的收入来源。并将对发布虚假信息和发布误导性、欺骗性信息的网站做出制裁，降低其广告位售价，并对其广告招商做出限制。此外，品牌安全（Open Brand Safety）项目追踪发布虚假信息和不良信息的网站和视频链接，并将这些信息作为广告投放黑名单提供给数字广告平台和广告商。

2.算法评估新闻的推送优先级

信息技术发展是一把双刃剑，当前相当一部分假新闻由AI算法自动生成和推送，并且同时可以利用算法来躲避Google和Facebook的事实核查。目前主要的平台公司正致力于在信息流中减少假新闻推送，并调低发布假新闻的账户评级，情节严重的，将会对账户进行清除。Facebook已应用机器学习和算法等人工智能技术，对假新闻进行技术性分析，具体包括识别假新闻来源，对自动扩散假新闻的伪账户进行清除等。此外，其还采用算法过滤、用户标记和人工审核相结合的方式，对信息流中的新闻和热门话题进行调整。信息流中的“错误信息和虚假新闻”“恶作剧和误导性新闻”以及“低质量新闻”将会被删除或调低推送优先级。

3.数据库核查内容

在内容审核方面，一个名为AdVerif.ai的算法被推出，其通过同名人工智能软件驱动运行。这一算法旨在检测假新闻、以及含有裸露、暴力、色情等不良信息和恶意插件的新闻内容。该算法目前已经与美国和欧洲的多家内容平台和广告平台建立合作，通过扫描内容，对不符合常规的内容进行识别。其同时还建立了由数千个真实故事和虚构故事组成的数据库，对内容进行交叉核查。用户可以看到系统对于内容的评估报告，报告将显示内容的哪一部分为假新闻、哪一部分含有不良信息等。在使用中，AdVerif.ai将与平台合作建立一个黑名单，对于那些AdVerif.ai没能准确识别出的假新闻，可以通过手动添加到黑名单中。

4.区块链技术核查消息来源

过于集中的新闻系统将会在面对黑客攻击时不堪一击，而区块链具有的分布式数据存储、点对点传输、共识机制和加密算法等特征可以大幅提升数据加密的稳定性和可靠性。因此新闻行业将率先成为区块链技术面向消费者的应用领域之一。目前，以Hubii为代表的科技公司正在致力于利用区块链技术解决虚假新闻、广告欺诈、恶意软件、僵尸网络流量等基本问题。科技新闻网站Futurism的资深媒体人James Del表示，区块链在透明度和分散化上的优势有助于媒体重建良性的生态系统。

（四）加大政府法律法规监管力度

自美国大选以来，许多与“假新闻”相关的虚假信息都被证实涉俄。在这里，“假新闻”的内涵已经超出了传统的新闻传播学范畴，暴露出美国社会在民主和法治上存在的严重不足。美国国内的政府官员都将网络上泛滥的政治性假新闻视为俄罗斯挑起网络信息战的标志。在他们看来，基于自由言论市场的解决方案并不能从根本上缓解假新闻对国家政权造成的威胁，因此西方政府也通过立法和设立听证会等官方途径加强对假新闻的监管。德国等国家已经通过立法对网络上的误导性信息进行了明确定义，并制定了相应的惩处措施。但是，美国目前还没有采取类似的立法措施。在美国，社交媒体和搜索引擎的聚合平台至今仍适用于1996年颁布的《美国通信规范法》第230条条款，即网络服务商对用户在网络上的发布的内容承担有限责任，并享有豁免权。因此，《美国通信规范法》赋予了平台根据自身实际情况对内容进行调整的权力。在这样的情况下，用户发布内容的根本准则是平台的“服务条款”或“社区准则”，而非官方立法。在执行中，平台公司更倾向于将自己定位为传媒互联网市场中的基础设施，而非具有编辑权力和内容决定权的媒体。

四、当前我国虚假新闻的治理措施

进入21世纪以来，我国的新闻事业蓬勃发展，传统媒体、网络媒体、自媒体空前繁荣，而各平台新闻质量良莠不齐。互联网的高速发展也为假新闻的生产与传播提供了土壤。如果说揭露和抨击是打击虚假新闻的一个重要方面，那么纠正和治理则是杜绝虚假新闻的重要手段。在这方面，西方各国的治理措施为我国虚假新闻的整治提供了一定的启示。

（一）重视大数据、人工智能、区块链等技术，利用前沿技术展开虚假新闻的监测与核查

当今我们处于人工智能和大数据时代，机器学习、深度学习技术日益发达，很多虚假新闻虽然越来越具备隐蔽性特点，但是在大数据的支持下，获得的样本足够多，就能够从以往的案例中总结规律，协助新闻媒体发现虚假新闻。当然此过程，需要各个商业巨头能够开放此类数据，在信息共享的基础上实现互联互通，共同解决这个难题。目前，国内主流的新媒体平台均有严格的反虚假新闻机制，共同的做法是：

1.建立先审后发机制

先审后发机制避免了虚假新闻流出平台的风险可在一定程度上阻碍虚假新闻在大流量平台上的快速传播。内容在成功发布前会经过两层的审核，机器审核及人工审核。机器审核即机器通过收集已有的辟谣网站数据，建立新闻谣言库对文本内容进行识别。机器对谣言库中的数据进行特征识别，对已被判别为假识别新闻的标题、正文、评论等文本信息进行分析，总结出虚假新闻的惯有特征，并把这些特征再次运用到线上的新闻内容中，将疑似假新闻的内容识别出来，供人审核确认。因为目前机器的识别准确率还未达到百分之百，且虚假新闻的形式、内容也是层出不穷，虚假新闻事件每天也在不断增加，因此机器对虚假时间的文本学习的范围有限，准确率还有待提升。

2.建立二次审核追踪机制

通过审核新闻成功在平台发布上之后，却并不意味着被发布出去的内容就能高枕无忧。相反，平台仍然会对成功发布内容进行实时监控追踪。主要依靠两种方式：第一是平台自身的复审。例如：通过文章的展现量、点击量着手，对某个时间段内展现量极高、点击量极大的内容进行二次复审。第二是依靠用户行为数据，用户评论、转载、举报等数据进行二次审核。例如：一篇文章是否被大量用户举报？它短时间内的转发量是否明显高于平台内其他文章的平均转载量？如果经过二次审核后发现内容确实虚假，平台依然会下架处理。

3.利用反虚假新闻联盟展开“辟谣”

反虚假新闻联盟是由官方部门、媒体、垂直领域权威机构/个人、新媒体平台官方账户等组成的辟谣矩阵。其作用是及时止损，对虚假新闻进行辟谣，传播事件真相。

平台对虚假内容成功传播后的处理方式，是根据虚假新闻事件的性质、传播范围、受众人数范围等不同维度做出相应的处理方式：若影响范围广且对社会造成严重影响时，通过分析用户浏览历史数据，可以准确地把辟谣文章展示在看过这篇虚假新闻的用户信息流中，这就确保看过谣言文章的用户及时看到辟谣文章。“头条辟谣”作为今日头条官方辟谣账号，辟谣内容曝光量超过6000万，其中关于二胎保证金、虚假名人名言的辟谣单篇阅读超过百万。“头条辟谣”通过与网警头条号积极互动，第一时间对正在流传的谣言进行澄清，还原真相，同时传播谣言鉴定方法，增强公众对谣言的抵抗力，提升受众在接收信息输入时，对信息是否真实的个人判断素养。同时，平台会对此虚假内容源持续追踪，发现异动立即处理。

4.健全虚假新闻内容源的惩罚机制

根据虚假新闻的社会影响程度，平台对虚假新闻内容源也会做出不同程度的惩罚机制，分别为：封禁、扣分、降级。最严重的是内容源账号直接封禁，其次是扣分、降级。同时，机器会在各种内容源打上不同等级的风险标签，风险等级较高的内容源下发布的内容都需要人工二次审核，人工确认无误后才可成功发布。

（二）重视互联网环境中的公民媒介素养教育，提高社会公共信息伦理

彭兰教授总结了三种群体所应具备的媒介素养：对于公众而言，媒介素养应包括媒介使用素养、信息生产素养、社会协作素养、社会参与素养等。对于传媒从业者而言，媒体素养的新要求包括理解和使用社交媒体的能力，数据与技术素养，以及在社交媒体中把握“公共”和“私人”界限的能力。对于政府机构和官员来说，媒介素养不仅仅是“应对媒体”的能力，更应该体现在对社会化媒体价值的认知和对公众相应权利的保护，信息公开渠道的建设与保障，与媒体和公众的沟通交流意识和能力。①参见彭兰：《社会化媒体时代的三种媒介素养及其关系》,《上海师范大学学报》（哲学社会科学版），2013年第3期。魏则西事件后，人们开始认识到百度等商业网站除了具备一定的信息入口的功能，也应该具备一定的伦理，由此华中科技大学的牛静以及清华大学的陈昌凤提出“公共伦理”的概念，也就是在信息传播过程中，公众和商业网站在转发、评论、分享信息时都应当具备一定的责任意识，共同维护纯净的信息空间。

（三）重视法律法规监管的力量，健全新闻法治

为规范网络环境，打击虚假新闻泛滥，2017年上半年，我国修订颁布了《互联网新闻信息服务管理规定》《移动互联网应用程序信息服务管理规定》和《互联网信息搜索服务管理规定》等法规。2017年7月，国家网信办印发了《关于进一步加强管理制止虚假新闻的通知》，这些法律对虚假新闻在生产和发布上都起到了一定的强制规范性，倒逼各大新媒体平台加强对虚假新闻的审查、打击，以及加强对虚假新闻在技术方面的研究，让新闻平台在追求利润和追求新闻事实之间得到平衡，同时，对于新闻内容生产方，出台相关的法律，要加强法律意识和社会素养的培养，让专业人士生存和发展，让非专业人士变得更专业，让故意歪曲事实者被驱逐。

通过中外虚假新闻治理措施的比较可以看出，中外皆看到了新技术在治理虚假新闻上的重要作用，充分应用新技术对虚假新闻进行监测和应对；同时，中外也都强调要加强媒介素养和公众的识别能力以期减少虚假新闻。不同的是，中国在治理虚假新闻上更注重健全新闻法治，通过制定相关法规制度来控制虚假新闻。西方则更注重与其他平台和媒体的协作以及社会其他力量的参与，共同应对和处理虚假新闻。

总之，虚假新闻虽在新媒体平台上展现，但其背后折射出的是一个综合性的社会问题。要解决这一问题，需要社会各界的共同努力，包括新媒体平台对虚假新闻的制度管理、通过算法和数据等技术进行改善，还需要专业媒体提供更加优质的内容，同时还需要社会其他力量共同努力，营造清朗的互联网氛围，扼制虚假新闻信息的传播。