分辨假新闻没你想的容易!游戏app考验你的辨识力
美国哈佛大学的尼曼实验室最近介绍了几款考验你分辨假新闻能力的游戏app。它的几个结论包括了:透过游戏确实有助于打击假新闻;大部分人分辨新闻真假的能力,其实和你想的要糟糕多了。
讯息传播的工具如此便利,让假新闻(fake news)泛滥成灾。如今就算我们想自己恶搞制造假新闻,也不成问题,网路上到处有现成的app帮你办到。
不过,假新闻本质并不在搞笑。它通常是为了某种政治或商业目的刻意散播。在美国大选期间,它已经让传统新闻业着吃足苦头。网路充斥各种真假难辨的讯息造成「资讯失灵」(disinformation),对新闻自由和公民社会都是莫大伤害。
为了打击假新闻,美国有些新闻业者严肃思考了跳脱框架的解决方法。他们想到的办法是邀请大家来玩游戏。透过游戏app,测验使用者分辨新闻真假的能力。
这几个假新闻游戏大同小异,都是提供网路上确实曾经出现过的新闻标题、文章、或是某名人的说法,让玩家来判断它们的真假。Fake News: The Game提供的题目只有新闻标题,并没有附新闻的内容。Factitious除了新闻标题,也截取一小段新闻内容,用户除了答题之外,还可进一步查询消息的资料来源。 PolitiFacts的题目则提供你某一段公众人物说的话,说这段话的公众人物,以及他说这段话的背景,由玩家决定这段引文是真是假。
这些游戏规则大致相同:回答正确可以获得分数,得高分的玩家有机会登上它的全球「打假英雄」排行榜。
这样的游戏,会像宝可梦或是Candy Crush一样风行吗?更重要的是,它对打击假新闻有用吗?
随着数位科技的发展,我们也进入游戏化的世界。因为我们周遭有各种装置可以记录和收集数据,许多活动都可被包装成游戏的形式赖累积积分或是相互竞赛。从学习语言到跑步健身,现在都可以透过游戏的方式进行。而新闻的游戏的应用,如今也越来越普遍。
对新闻的工作者来说,游戏提供了一套新闻叙事新的可能性。ISL的行销长邵尔(D. J. Saul)认为,资讯失灵的全球流行病显然已势不可免,各种反击假新闻的努力都应该尝试,而游戏自然也可扮演它的角色。
假新闻游戏并非不切实际
美利坚大学游戏实验室主任葛雷斯(Lindsay Grace)说,它们正在推动「严肃游戏」的概念,因为游戏帮助我们用不同的方式处理讯息,提供人们有机会学习和认识复杂的系统。另一方面,游戏如今也正逐渐成为新闻制作的一部分。跨界融合如今是新闻消费的趋势,正如Jon Stewart的《每日秀》(Daily Show),形式上虽然是搞笑的脱口秀,但实际上它插科打诨评论政治,也是新闻。游戏自然也可纳入新闻制作的一部分。
装置越简单越好用
过去大家常说电视新闻的原则是KISS(Keep it simple and stupid,大意是说内容要力求浅白、耍笨)。这种戏谑的说法,其实也点明了电视的表现形式的特色。
而如今装置不同了,手机上的新闻游戏,真新闻向右滑,假新闻向左滑,只要方便操作就是好游戏。这种游戏的设计看似没什么大学问,但是恰恰符合使用者的装置和使用情境。葛雷斯就认为,这是Factitious今年改版成功的关键。
游戏确实有助吸收新闻资讯
根据 Factitious的统计,在游戏改版后前三天玩游戏的人平均答题的正确率是82%。平常我们看脸书或推特新闻,往往只是一路往下滚动页面,在查证新闻真伪之前就把它转发出去。当我们玩新闻游戏时,为了争取更高分,我们会点击查看每篇题目的内容,确认自己答案的正确性,这种行为上的改变,可以改善我们吸收新闻资讯的习惯。
大部分人对自己的低分数感到意外
光是看别人玩游戏也是有趣的事。他们不敢相信当游戏为他们确认某个新闻是假的(或真的)。PolitiTruth设计者贾维斯(Christopher Cinq-Mars Jarvis)说,「这游戏最棒的地方是让我发现自己的分数有多糟,以及别人分数是有多糟。」很多人信心满满认为自己对新闻颇有掌握,他们出错的机会还是很高。贾维斯说:「这对每个人自我政治认知的信心都是很大的考验。」
游戏开发者也有收获
假新闻游戏的开发者也有收获——他们从玩家的数据可以得到不少用户洞见。PolitiFact的执行长沙洛克曼(Aaron Sharockman)说,使用者行为的分析,有助新闻机构进行事实的查核。赞助Factitious游戏开发的奈特基金会,则计划和其他新闻机构分享使用者的数据。
换言之,对这些新闻游戏的开发者而言,游戏爆红只是手段,而非最后的目的。PolitiTruth的贾维斯就强调,他们对游戏者进行了详细统计数据,并且分析了玩家的人口组成分布。这些数据有助于了解假新闻主要扩散的途径,以及谁最可能因假新闻而受害。
参考资料:
Games might be a good tool for fighting fake news. Here's what three developers have learned(NiemanLab)
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