何丹晨

摘 要 通過分析科普網(wǎng)站果殼網(wǎng)近四年的年度十大科技謠言，得出新媒體背景下科技謠言類別主要有：夸大事實類、過度聯(lián)想類、編造信息類與證據(jù)不足類等四種。分析出科技謠言呈現(xiàn)三級傳播的傳播機制，探討科技謠言在新媒體背景下“易被相信，不易被證偽”的傳播特點，并根據(jù)傳播動機和手段總結出有效的防范措施。

關鍵詞 科技謠言；傳播機制；新媒體

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 2096-0360（2017）08-0010-02

1 研究背景

新媒體時代的信息流巨大且真假混雜。許多謠言在新媒體的“幫助”下進行著廣泛傳播：往往加上一兩個研究機構和數(shù)據(jù)圖表，就能引起意見領袖的轉發(fā)。而互聯(lián)網(wǎng)的瞬時性，會讓謠言迅速抵達用戶的終端，從而引發(fā)公眾熱議甚至是不理性的行為。

學界對這個問題有一定的研究：在牛偉坤的《科學謠言的傳播與對策》中，主要是從新聞業(yè)界的實踐經(jīng)驗中，分析科學謠言的傳播與對策。在陳喻和徐君康的《自媒體時代網(wǎng)絡謠言傳播探析》中，研究了網(wǎng)絡謠言的傳播特點、成因和舉措。在陳曦的《新媒體時代“科學”謠言的傳播與控制》，研究了謠言在新媒體時代打著“科學”旗號傳播的謠言。目前的角度集中于新媒體上謠言傳播的特點和成因，對于科技領域的謠言研究比較少。

2 科技謠言

謠言，是指沒有相應事實基礎，卻被捏造出來并通過一定手段推動傳播的言論[1]。科技謠言指的是與科學技術領域相關的謠言。筆者對大型科普網(wǎng)站果殼網(wǎng)，2013—2016年年度十大科技謠言（共計40條）內容進行分類分析，對具體事例進行深度解讀。

1）夸大事實類?？浯笫聦嶎愔饕憩F(xiàn)在對科學技術中研究數(shù)據(jù)、物品效用等進行夸大的不實宣傳。例如，在2016年的科技謠言“海燕窩”中，商家將普通的珊瑚草稱為“海燕窩”，號稱能夠排毒美容。其實“海燕窩”是一種紅藻，主要用途是提取食品添加劑卡拉膠，與保健養(yǎng)生并無聯(lián)系。

此類科技謠言，高發(fā)于醫(yī)療保健領域。謠言制造者利用公眾對健康的關心，將普通物品的成分上升到延年益壽的功效，在微信公眾號的推送中寫類似科研結果的“軟文廣告”達到營銷目的。或者忽視它的存在劑量，以“存在就是有害”的觀點來忽悠受眾。

2）過度聯(lián)想類。過度聯(lián)想類指的是對無關的事物進行過度聯(lián)想，以不能驗證的邏輯關系把事物相結合。如在2015年的科技謠言“藥水荔枝”傳聞中，聲稱“市面上的荔枝都是用藥水浸泡的，醫(yī)生說吃后會引起發(fā)燒，還有可能引發(fā)手足口病?！睂嶋H上荔枝浸泡劑控制在一定的范圍內，不會對人體造成傷害。手足口病是由一些腸道病毒（例如柯薩奇病毒）引起的傳染性疾病，與處理荔枝的藥水沒有任何關系。

以“醫(yī)生稱”“科學家說”來掩蓋邏輯上的漏洞，增強謠言的可信度。與熱點新聞相關聯(lián)，例如“寨卡疫情怪轉基因”（2016年）、“天津爆炸，毒物將影響北京”（2015年），是新媒體時代中部分傳播者為了獲取點擊量而慣用的傳謠手段。

3）編造信息類。編造信息類指的是無根據(jù)地杜撰科技事件、科研數(shù)據(jù)等信息。如在2016年的科技謠言“吃酸菜魚感染SB250病毒”中，通過微信等渠道大量轉發(fā)“一孕婦感染SB250病毒死亡，年齡31歲，參與搶救的醫(yī)生已經(jīng)被隔離，據(jù)悉孕婦是在市場買草魚回家做酸菜魚，吃后發(fā)覺嘔吐頭暈送院。因汕頭市到揭陽市250x10個魚塘已感染。收到馬上轉發(fā)。”

編造信息的謠言營造出了地域、情緒上的接近性。同時，在編造過程中加入病毒名稱、醫(yī)院等元素，使謠言“有根據(jù)”，具備迷惑性。在結尾附上“收到馬上轉發(fā)”“趕緊群發(fā)”等誘導性詞語，利用受眾的同情心進行擴散。主要的傳播途徑是受眾間的人際傳播，例如微信群聊、個人私聊等。

4）證據(jù)不足類。證據(jù)不足類常以不嚴謹?shù)膶嶒?、案例等科研結果作為結論的證據(jù)支撐。例如2013年科技謠言“轉基因飼料影響豬健康”：《有機系統(tǒng)》雜志6月刊報告，科學家通過對168頭豬為期22.7周的研究，發(fā)現(xiàn)轉基因谷物喂養(yǎng)的豬患嚴重胃炎幾率為33%.根據(jù)澳大利亞與新西蘭食品標準局的辟謠公告：實驗中喂食的對照組設計存在重大漏洞，結論不可信。

這類科技謠言內容與常識相悖，如2014年的“孕期喝點酒，孩子更禮貌”與妊娠期禁飲酒精常識相反；或是對長久未有定論的疑惑的解答，例如“Wi-Fi輻射會殺精”（2013年）。傳播時因震驚內容吸引受眾注意，深究時才發(fā)現(xiàn)支撐證據(jù)是不足信的。由于這類謠言的辟謠需要實驗證明或權威機構的聲明，普通公眾難以自行辨?zhèn)?，傳播危害不容小覷。

3 傳播機制

1）傳播途徑。新媒體背景下，傳播鏈角色主要包括謠言初始制造者、主流媒體、新媒體意見領袖和普通公眾。科技謠言在新媒體上的傳播呈現(xiàn)三級傳播，典型的傳播途徑為：初始制造者在第一級傳播的過程中，以微博發(fā)布、公眾號文章等形式，在個人社交圈形成一定規(guī)模的輿論場；經(jīng)第二級傳播的新媒體意見領袖——大型微信公眾號、微博大V進行轉載，同時有主流媒體進行參與和擴散；第三級的普通公眾既是這段謠言鏈的最終接收者，也是另一段傳播的開端。

2）傳播手段。傳播手段以移動端的碎片化社交動態(tài)為主：微博、微信文章、短視頻等。因“容易被相信，不容易被證偽”的傳播特點，科技謠言更容易被受眾所相信。新媒體求快、求點擊量的傳播思想，使部分編輯來不及或是懶于核實消息的真?zhèn)?，看到其他機構信息也急忙發(fā)布。普通公眾則在已形成的輿論潮中選擇相信此類信息。如在謠言“喂養(yǎng)嬰兒需要無菌水”（2015年）傳播過程中，文章標題加上了“著名科學家”“大量科研結果”等字眼，普通受眾沒有精力去核實真實性，即使無菌水喂養(yǎng)是證據(jù)不足的偽科學，也可以輕易地獲取受眾尤其是家里有嬰兒的人的信任。在謠言傳播到正式辟謠形成的時間差中，謠言往往已深入人心。

3）傳播動機。信息爆炸的浪潮中，不乏為了點擊量、關注度而傳謠的傳播者，但大多數(shù)普通傳播者的動機并非要制造恐慌。根據(jù)“第三者效果”，當人們接觸到信息時，不管信息本身在意圖上有沒有勸說性，或者信息只是在符號或者其他表達形式上具有一定勸服性表現(xiàn)時，人們都會預期此信息對其他人的影響力大于對自身的影響力[2]。比如，長輩可能會認為Wi-Fi對年輕人的影響要大過對自己的影響，就會將此類科技謠言轉發(fā)到朋友圈或是發(fā)送給晚輩，以達到提醒和關心的目的。公眾才會把認為對朋友圈的“他者”有重要影響的文章轉發(fā)出去，因而也在一定程度上擴大了偽科學傳播的范圍。

4 科技謠言的防范

1）加強基礎教育，提高國民科學素質?！爸獪稀奔僬f中提到，“隨著大眾媒體注入到社會中信息的增加，社會經(jīng)濟地位較高的人群獲取這些信息的速度要比地位低的人快，所以這些部分之間的知識差距往往不是減少而是增加?！?/p>

在新媒體時代，“知識鴻溝”逐漸發(fā)展成為“數(shù)字鴻溝”，表現(xiàn)為接觸和使用以互聯(lián)網(wǎng)為代表的新媒體上的差異[3]。低學歷、低收入人群對互聯(lián)網(wǎng)的信息判斷能力弱，易成為謠言鏈上的傳播者。通過基礎教育的加強，在義務教育階段強化科學課程的設置和教學，切實提高國民科學素質。

2）數(shù)據(jù)“把關人”，減少謠言產生與傳播。在傳統(tǒng)媒體（例如電視、報紙等）中，信息的發(fā)布需要經(jīng)過記者、編輯等專業(yè)把關人的重重把關，因此傳統(tǒng)媒體中信息的可信度比較高[4]。在新媒體中，信息的發(fā)布更加私人化、自由化，但這并不意味著信息發(fā)布的隨意化、虛假化。

微博、微信等大型發(fā)布平臺可利用對謠言的內容進行分析整合，和科研機構共建數(shù)據(jù)庫。用戶發(fā)布科技信息時，需要帶上真實標簽。標簽信息將通過數(shù)據(jù)庫進行對比，審核通過后方可發(fā)布。同時對已發(fā)布的信息開設舉報機制，若舉報達一定數(shù)量，則重新人工審核。若確認為不實消息，則加上謠言標簽和判定解釋。

3）專業(yè)媒介興起，提供優(yōu)質科技信息?！犊萍既請蟆贰吨袊茖W報》等科技專業(yè)媒介更新頻次低，傳播范圍有較大的局限，非科技專業(yè)的普通受眾少。而今，“果殼網(wǎng)”（網(wǎng)站、微信公眾號）、“賽先生”（微信公眾號）、“博物雜志”（微博）等新媒體上的科技專業(yè)媒介不斷興起，不僅能及時發(fā)布前沿知識，如果殼網(wǎng)對引力波事件的報道；還可以結合新媒體的語境和傳播特點，如“博物雜志”回答網(wǎng)友們的昆蟲鑒定疑惑，讓受眾對冷門的科技領域產生關注興趣。

及時的優(yōu)質科技信息，讓受眾在科技謠言面前保持冷靜的頭腦，而不是盲目地轉發(fā)擴散。

參考文獻

[1]陳曦.新媒體時代“科學”謠言的傳播與控制[J].新聞研究導刊，2016（1）：43-44.

[2]莊瑜虹.“第三人效果”假說的理論變遷與發(fā)展探討[J].中國報業(yè)，2013（2）：34-35.

[3]曹羽.新媒體時代下的知溝現(xiàn)象分析（2010-2015）——基于理論和實證研究[J].東南傳播，2016（4）：73-75.

[4]謝柏林，蔣盛益，周詠梅，等.基于把關人行為的微博虛假信息及早檢測方法[J].計算機學報，2016（4）：730-744.