政治的两极分化如何在社交网络上体现?为什么这样的生态很容易被操纵? — — 围观 Twitter 活动地图

  • 数据可视化应该可以直观一些,是时候正面这些问题了。中国人很可怜,还没能遇到真正的民主,就赶上了这波臭鱼……不过办法还是有的,虽然实施起来有难度

我们在几年前的文章中多次分析过集中化社交网络的回音壁效应、过滤气泡问题,人们涌入熟人的小圈子,在 GFW 外延续在 GFW 内的交往范围。就像儿童游乐场里堆积在一起的五颜六色的小球,虽然看起来很拥挤喧闹,却互不相干,各自迷恋着最能让自己感觉舒服的故事。

事实上这是整个社交网络共有的特征,对于中国来说,不过是多了一面墙,看起来似乎有什么不同。其实并没有不同。并且,正是这面墙让一些问题显得更直观了,比如你经常能看到这样的景观,一则明显的假消息从 Twitter 被搬到 WeChat,有人指出其错误,但几分钟后继续有其他人搬运同样的消息在同一个地方分享。如果你就守在这里逐个纠正,恐怕忙上一整天也不够用。为什么会这样?

原因可能有几种:

  1. 人们根本不在乎真伪,浏览只为了刺激;
  2. 转发和表达更多是自我展现、自说自话,无视周围人;
  3. 大多数人没有加密习惯,偶尔翻墙只为寻找刺激,于是很容易被墙外故作刺激的假消息吸引;
  4. 翻墙的人普遍抱着“寻找在墙内很可能被审查禁止的东西”,这个逻辑是对的,但对个体来说也同时意味着以其在墙内的“气泡”社交中生成的信息为基本线索,去寻找同样的或近似的“气泡”,而不是另一些不同的“气泡”。推特中文圈恰恰就存在一些账户是专门提供这类内容的,即 在墙内线索基础上的臆想和胡编乱造。于是前后两个群体很容易形成紧密连接 — — 一个跨墙气泡。还是气泡。原因就是上述第一条:对真相没有兴趣。

就如你所知道的,近年来所谓的内容创业者中间最流行的一个词就是“垂直受众”,即满足于一个小范围的且高度针对性的受众面。这样做不仅是为迎合气泡的生态,并且也加强了这种分化。

我们可以追求“打开中国 #OpenChina” — — 扩充视野、连接全球民主追求者和反抗者,但我们很可能打不开“中国气泡”,或者任何一个国家的社交网络气泡,最好的结果是不断增大 ,#OpenChina 这个“气泡”的体积,因为我们无法吸引技术型反抗不感兴趣的人。

没人再期待说服任何人,因为互联网上你是做不到这点的。互联网基于人的价值是连接联合而不是说服,但正因为极化和气泡化的存在,联合的价值很难实现。同时,更糟糕的是,这种布局的社交网络是非常容易被操纵的,操纵者只要瞄准一些气泡,针对性提供充满诱导的假消息,就能改变一大群人的认知,从而令他们作出错误的决定

这就是为什么利用社交网络干预一个国家的选举、摧毁其民主制度是那么的容易。中国目前还没有选举,如果有了选举,在这种状态下也不会有真正的民主。至于为什么,可参见我们早前的诸多分析《定制人》《为什么互联网人这么容易被骗》等。在此前的关于机器决定“民主”的文章中,有读者回复:“中国人真可怜,还没赶上真正的民主就又赶上假民主盛行了”。的确如此,但也并非不能解决,我们一直在推崇开源去中心化的网络,推荐技术型反抗和相关知识,以及突破中国的视野局限性的思路,我们相信这是有效的,前提是更多人了解现状 + 打破虚无,加入到行动中来。

日前研究人士做了一些社交网络地图,以美国为例,证明上述结论是准确的。我们来演示一下,如果您拿到中文网络全方面的详细数据,也可以按照这个思路来模拟一套具体分析。

上面是美国政治格局的 Twitter 地图。每个圈都是一个回音壁气泡,由 Twitter 账户组成,颜色反应了不同的内容。政党的气泡更多处于中间位置,反特朗普和支持特朗普的都在极端位置。这是完全在预料之内的,即“被敌人”逻辑 — 当你有一个敌人的时候,要付出的是被收窄视野、变得偏执的代价。如果你能就事论事而不是就人论事,将有希望打破这一禁锢。

这张地图中,你能看到彼此关注的帐户聚集在一起,并且按照它们共同分享的内容进行了颜色编码。乍一看好像还不错?虽然有明显的回音室,但也有一个由当选官员、新闻界以及政治和政策专业人士组成的交织在一起的网络。有明显的极端,但它们是可以通过强大的中间部分调解的。其实没这么简单。

分头看看。

这是反特朗普的。
这是进步运动
这是民主党
这是地方政治新闻
党派政治
这是特朗普的支持者。和上面的反对者一样,都处于两极位置。
这是保守派媒体
这是共和党。

然而,正如下面的图表所显示的那样,中间部分比它看起来的要弱很多,这使得公共话语既容易受到国内极端分子的攻击,也容易受到有目的的外部行为者的操纵

政治宇宙的中心比偏振更加安静,两侧极端党派一直在尖叫。纵轴是平均每日 tweet。于是你能看到,这张图还显示了双方机器人在实施的自动化活动,这些账户每天都会按照共同的时间表制作一百条推文,数百个账户(尤其是左侧)的每日推文数量相同。进一步证明他们是机器人。

当根据他们的“效价”绘制账户图时会发现,极化问题看起来更严重了(如下)这是衡量他们之间的关系的政治同质化指标。0 意味着一个帐户仅跟随或仅被累进帐户跟随,而1表示它仅连接到保守派帐户。

媒体世界的分化

如果社交媒体只是分散了对专业新闻信息源的注意力,那么它对民主的影响就会受到限制。但是如下,这张来自哈佛大学伯克曼克莱因中心和麻省理工学院媒体实验室制作的地图,基于“共同引用”(即与谁联系)表明媒体世界也是分叉的。大图在这里

下图是头条报道被 Twitter 账户引用最多的新闻来源。传统的主流新闻来源主要被左派引用,右派来源是谁也很清楚。

如果查看单篇文章的引用而不是新闻来源,来分析相同的数据,那么鸿沟就更加明显了。如下。获得最多 tweet 引用的文章来自左右两侧党派的观点。

俄罗斯巨魔如何利用这种分裂?

上图中所示的两极分化是错误信息/定向信息操纵大众认知的肥沃土壤,例如俄罗斯为影响 2016 年美国大选所采取的措施,又如美国科技媒体操纵墨西哥选举所采取的措施 — — 根据整体数据分析设置算法,以针对某些群体定向提供 feed,即强化即有观点、缩窄气泡。

请注意一个关键点:这些对手不是试图强迫他们的信息进入主流,而是针对极化社区的特征,在回音壁气泡中“嵌入”虚假账户。

虚假账户与这些社区中的真实人士建立信任关系。一旦影响力确立,他们就可以引入新的观点并扩大已经存在的分裂和煽动性叙事。这些回音壁气泡你可以将其理解为一些孤立和紧密结合的小圈子,使用自己的语言特征、迎合其痴迷的理论、然后利用这个位置来影响国家政治。

还记得我们几年前曾经在“社交网络圈子”中的分析吗?中国式的小圈子是封闭的堡垒,极化的源泉,任何纠偏都无法进入这样的堡垒,居于其中的人始终处于隧道认知状态。为什么这样的格局会为误导性信息的植入提供最佳环境?详见这篇文章中的解释《社交媒体的隧道生态和心理操控》。

继续美国。下面的这个长图中的第一张,显示了 2016 年大选前夕的美国政治光谱。第二张地图突出了一位名叫詹娜·艾布拉姆斯(Jenna Abrams)的 30 多岁美国女性的追随者,后者通过她关于奴隶制、种族隔离、特朗普和金·卡戴珊的病毒式传播推文获得了追随者。

她极右倾的观点让她对保守派很感兴趣,她的娱乐性策略引起了几家主流媒体的关注,并引发其在推特上与知名人士公开争吵,包括前美国驻俄罗斯大使。她在右翼 Twittersphere 的追随者使她能够影响更广泛的政治对话。实际上,她是臭名昭着的“圣彼得堡巨魔农场”创建的众多假人物之一。

伊朗博客圈

互联网上的回音壁效应并不是什么新鲜事。下面这张 2008 年的地图描绘的是伊朗的博客圈,将相互联系的博客聚集在一起,并根据博客的内容对其进行着色。在政府持续打击网上言论之前,政权的支持者(右下)和批评者(左下)各自都有大量的追随者。

土耳其推特

下面是土耳其政治景观的 Twitter 地图,类似于本文开头的美国地图,显示了多维两极分化,在地图最右侧的埃尔多安支持者周围有一个密集的影响范围,以及两个不同的极点。另一个极点是反对者。高度关联账户的这些“被放大核心”,对会话具有不成比例的影响,并且可以迅速推动极化的消息(通常是假消息,或者证据不足的消息)。

俄罗斯:近似但也有所不同

下图这张 Twitter 的俄罗斯政治版图在另一个背景下表现出两极分化。有明显的亲和反普京集群,但它们由一系列主要的亲政府新闻和有明显导向的帐户组合在一起的。普京粉丝围绕着一个明显自动化的“个人”也是营销账户的光环。

这些可视化数据能提供更直观的分析,有助于设计策略以缓解误导性信息操作有可能带来的影响。打破气泡生态不是很容易的事,但发动更多人一起来思考和警惕这一问题,绝对是关键基础。希望能早日看到中国的分析报告。⚪️

发表评论

此站点使用Akismet来减少垃圾评论。了解我们如何处理您的评论数据