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你应该对自己摄入的信息有所戒备。
文 | 光谱
在过去一天里，大批来自中国大陆的微信用户，经历了一次假新闻的洗礼：一篇带有极强煽动性，刚发布就获得了极大传播量的文章《一个出身寒门的状元之死》，被迅速证明是重磅“炮制”的虚构文章。
它披着调查采访报道的外皮，充斥着大量看似真实、残酷的细节。加之其对读者普遍具有的情绪进行了煽动，极易让人们相信并且转发。好在，不少文字工作者还是在细枝末节之处发现了破绽：文章中的一些关键信息如高考分数、电视剧上映时间等与事实不负；文章写法糟糕，充斥着大量与主题无关的描述，和典型的调查报道风格相去甚远。
但为什么还是有这么多人被这篇文章欺骗呢？
其“高明”之处，就在于用炮制的细节数量之多，并且一本正经地当做真事儿一样来描述，容易使读者产生“这么多细节总不可能是假的吧”的认知误差。想要快速识别出这种假新闻，并不容易，需要读者用文章里提到的细节，自己主动去做验证。
好在，和这篇文章相比，我们每天通过新闻客户端、社交网站等不同渠道每天摄入大量的信息，其中的大部分假新闻，其伪装都更容易被识破。有不少现成并且免费的工具，可以用于甄别假新闻。今天，硅星人就介绍几个。
1. 图片搜索
有些假新闻是有恶意的，用虚假的营造，掩盖真正的事实。有些假新闻是无恶意的，但这并不代表它们就是正确的。
现在世道混乱，恐袭案频发，人们普遍具有恐慌感，需要一种对于安全、和平的向往。在这样的背景下，无恶意的假新闻获得了土壤。
2015年22月，法国巴黎发生了一连串恐怖袭击，造成将近130人身亡，数百人受伤。事发后不久，一张照片开始在欧美社交网络上广泛传播，人们在广场大街上集会，其中有一则标语“Not Afraid”。这张照片很多人认为是巴黎市民对该次恐袭案的反应，很多人转发并配文表示“这就是现在的巴黎。”
很遗憾，善意的假新闻也是假新闻。这张照片确实是在巴黎拍摄的，而且确实描绘的是巴黎市民针对恐袭的反应，然而它并非拍摄自2015年底法国巴黎的那次恐袭，而是来自于另一次恐怖分子对《查理周刊》编辑部的袭击。那次袭击也发生在2015年，但这张照片绝对不是“巴黎现在的样子”。
你会说这两次事情太接近了，而且都在巴黎，都是恐怖细节，这怎么让人区分嘛。
其实很容易：图片反向搜索。
很常用的就是 Google 按图片搜索 /百度图片搜索。用这个功能，你可以上传、复制粘贴或者拖拽一张照片进去，通常很轻易就能得到它的蕞原始出处。
还是以这巴黎这张的照片为例，如果你能搜到蕞早来自2015年1月的出处，以及“Charlie Hebdo”等字样，意味着它肯定不是拍摄自2015年底，谎言不攻自破了。
小技巧：如果你搜到了一大堆跟你上传原图完全不一样的结果，可能是因为你的原图是 PS 过的。因此，图片反向搜索也可以用来甄别 PS 过的假新闻图片。
2. 水军检测工具
如果你经常上社交网络，可能会留下一个印象：假新闻的发布者很多都是机器人账号。
不是说所有机器人账号都是坏的，有些机器人比如天气、地震之类的自动账号确实挺有用。但是在针对某些时证、社会新闻的讨论中，机器人账号组成的水军往往起不到任何好的作用。
为什么这么说，下面这个例子告诉你。某个账号发了条消息，网友发现账号的主人已经去世三年了……
所以我们可以建立一个合理的逻辑：如果一个账号看起来像机器人，它发的东西可能更值得怀疑。
所以我们可以使用像 Botometer 这样的水军检测工具。Botometer 是印弟安纳大学做的一个专门查 Twitter 账号是否为机器人的项目。输入一个账号，它会给出一个分数，五分制，得分越高，越有可能是机器人账号。
比如下面这个 Twitter 账号 @Don_Vito_08，在2016总统大选期间被特朗普转推了好几次，简介里也很光荣地写下了这些经历：
很遗憾，根据 Botometer，这个账号是机器人的可能性很高。
如果你再去翻一下这个账号发布的内容，在前20条推文/转推里就可以找到很多可以的“新闻”。比如“特朗普已经锁定修建边境墙的资金”等，没有得到任何一个严肃媒体的报道——即便是保守派右翼媒体也一家没有。唯一一条稍微接近的报道，来自《华盛顿邮报》，内文却给出了完全相反的结果。
报道了这条“新闻”的网站，报道的标题却全都是一模一样的，具有典型的假新闻特征。
如果你一上来无法判断某条新闻的真实性，可以先用 Botometer 的分数作为参考。如果发布新闻的是机器人账号，你就可以继续用更多方式手动检查新闻的真实性。
遗憾的是目前中文社交网络上没有类似 Botometer 的这种用起来比较方便的水军检测工具，各位只能自己凭经验来辨别真假了。
3. 事实核查网站
这里中文互联网的用户又遗憾了。在美国，特别是时证领域，有不少专门做事实核查的网站值得信赖。
蕞著名的应该就是 FactCheckt.org。这个网站专司证治相关新闻事实核查工作，免费，而且无广告。
比如在1月25日，特朗普发推表示就业数字达到新高，而主流媒体并不报道。
FactCheck.org 采用了人口、经济学方面比较可信的常理，即“人口增长通常意味着就业数字提高”，并且分析了美国历史上某几次大萧条时期的就业降低，来证明特朗普的表态并无错误。
从这一角度来看，特朗普吹嘘就业数字提高并没有任何实际的意义，因为事实上绝大部分美国总统上任都可以这样吹捧自己。不过事实核查人员也指出，特朗普的这条推文是在用“就业数字提高”作为“经济表现好”的证据——实际上，不把人口增长纳入考虑，强说就业提高，并不能够经济表现好。
从这一条核查可以看出，FactCheck.org 的风格并不是非黑即白的，而是会通过比较详细的举证、论证过程，来严肃地讨论某个证客发表的推文或者演讲，里面的数字、观点是否有实际可靠的证据可以依托。
类似的时证类事实核查网站，还有 PolitiFact 等。如果是非时证内容，Snopes 也可以参考。
4. 一些基本的事实核查素养
前面这些方式和工具，更适合海外人士。很遗憾，大部分中文互联网用户在面对如咪蒙团队稿子这样的内容时，想要不被骗真的很难。
所以你可以尝试养成一些基本的事实核查素养，比如不轻易相信某些看起来理所应当的表述，抓住内容里的关键细节进行交叉验证。
当看到一篇文章时，你可以蕞先问自己类似的问题：内容是否来自可靠的新闻源？网站的“关于我们”页面是否提供了关于这家媒体足够的信息曝光？网页的 URL 看起来是否可疑？文章的作者是谁，身份、资质如何？作者是否对持有报道对象股票等财务权益的问题进行信息公开？
即便一篇文章通过了上述问题，我们还是可以继续质疑文章本身的可信度和立场：文章的撰写是否严肃？有没有无意义的低级修辞？文章是新闻报道 还是评论 ？新闻报道有没有采访？采访对象的表述是直接还是间接引用？没有采访是否引用了可靠的新闻源？文章里的关键细节是否符合事实？
在大量中文媒体依赖外文媒体编译的事实背景下，讽刺新闻被当成真新闻的事情时有发生。所以编译者也有义务确保新闻的真实性，因为你一个人被骗，意味着你的读者都被骗。
如果你发现一条新闻特别匪夷所思……先看一下发布日期，是不是4月1日或者临近的日期？恭喜你，这是一条愚人节新闻；像 The Onions、ClickHole 这样的网站发布的全部都是洋葱新闻，看一下新闻源就能区分；以及，很多网站发布讽刺新闻都是用专门的作者名，比如著名的 Andy Borowitz/Borowitz Report，看到他发的新闻直接关上就好了……
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