怎么找推特视频源头位置（推特如何查看原创）

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印弟安纳大学的研究者发现，有三种偏见会使社交媒体生态系统容易受到有意和无意的错误信息的影响：分别是：大脑中的偏见、社会的偏见、算法的偏见。

在大脑中的偏见这一层面，上周关注了 Fakey，一种模拟典型社交媒体新闻源的移动新闻识字游戏，可以作为媒体从业者提高职业素养的一个很好的练习工具。本期继续关注产生偏见的另一源头——社会。

会不会有一种工具，能够让用户知道垃圾信息，假新闻都是哪里来的？这些信息传播的路径是怎样的？这种传播路径能否可视化？本周要提到的新闻打假工具Hoaxy这个系统，能满足以上需求。

早在2016年4月，Chengcheng Shao, Giovanni Luca Ciampaglia, Alessandro Flammini, Filippo Menczer发表文章，介绍了Hoaxy这个能追踪在线错误信息的平台。Hoaxy是一个收集，检测和分析在线错误信息并进行相关事实检查工作的平台。研究者对包含假新闻和事实检查的公共推文样本进行初步分析后发现，事实检查内容的共享通常滞后于错误信息10到20个小时。此外，虚假新闻由非常活跃的用户主导。大规模在线错误信息数量增多，相关风险增加，社交新闻观测站有可能帮助研究人员，记者和公众了解真实和假新闻共享的动态。

2018年6月14日美国科技媒体蕞新的报道则呈现了Hoaxy是如何工作的。

在上图中可以看到，Hoaxy呈现了一个故事的病毒式传播的可视化路径，新闻中报道了叙利亚民防组织。红色和深粉色的圆点标记了疑似用来放大信息的Twitter机器人账户。图片由Hoaxy提供。

印弟安纳大学信息学，计算机和工程学院教授Filippo Menczer解释说，Hoaxy旨在帮助公众，记者和证策制定者了解信息如何在社交媒体上传播以及如何操纵这些系统。“对于Hoaxy和Botometer的大部分变化都是专为使记者和普通公民更有用的工具而设计的，现在，您可以轻松地检测出信息何时以病毒传播，以及谁对其传播负责。”

这是该系统的界面。

Hoaxy系统使用网络爬虫来提取在假新闻网站上发布的文章链接，并链接到事实检查网站来揭穿它们。并使用社交媒体API来监控这些链接是如何通过在线社交网络传播的。收集的数据存储在数据库中，便于检索和分析。界面还提供交互式分析和可视化。

Indiana大学研究人员在2018年5月17日发表文章表示，研究人员已经开始升级两种工具，这些工具在打击网上错误信息的传播方面起着重要作用。

蕞近更新的Hoaxy还有一个“热门故事”的功能，显示热门新闻报道以及来自低可信度来源的声明。开发者称，Hoaxy现在可以跟踪Twitter上任何在线新闻报道或主题标签的传播。以前，用户只能分析由非党派群体识别的特定网站的头条新闻，因为这些网站可能会发布虚假或误导性信息。Hoaxy目前每天处理成千上万的在线查询。该技术使研究人员能够研究信息如何在机器人账号的传播路径。这对于研究者来说是一个研究利器。例如，3月份的《科学》杂志的封面研究分析了Twitter上虚假新闻的传播，4月皮尤研究中心的分析发现，Twitter上流行网站近三分之二的链接是由自动帐户生成的。

回到文章开头，关于社会的偏见。

印弟安纳大学网络科学研究所助理研究科学家Giovanni Luca Ciampaglia，印弟安纳大学复杂网络与系统研究中心主任计算机科学与信息学教授Filippo Menczer发表于2018年6月的一篇研究文章指出，当人们与同龄人联系时，朋友的社交偏见会影响他们所看到的信息。

研究者发现，通过简单地查看朋友的党派偏好，就可以确定Twitter用户的证治倾向。对其网络传播结构的分析发现，当社区网络紧密联系在一起并与社会其他部分脱节时，社交网络在传播信息方面特别有效——无论信息传播是否准确。这就是说，当人们在自己的社交圈子里创建了“回音室”，就会对信息更有喜好性地进行评估，无论是有意还是无意，这都会在潜移默化中操控用户。这有助于解释为什么如此多的在线对话演变为“我们”与“他们”的对抗。

为了研究在线社交网络的结构如何影响用户与虚假信息的关系，研究者构建了Hoaxy，Hoaxy这个搜索引擎向用户展示了来自低可信度来源的故事在社交媒体上的传播路径。对2016年美国总统大选期，Hoaxy收集的数据进行的分析表明，分享错误信息的推特账号几乎都被事实核查者纠偏，切断了其传播路径。