美国一项新研究在四个维度上区分了网络上的“真新闻”与“假新闻”，以便公众更好地识别“假新闻”，并帮助科学家研发出能够自动检测可疑内容的可靠算法。

　　“假新闻”定义存在争议

　　美国宾夕法尼亚州立大学传播学院教授S.希亚姆·孙达尔（S. Shyam Sundar）等人在一项题为“‘假新闻’不只是虚假信息：在线内容的概念澄清和分类学”的研究中区分了常被归为“假新闻”的七类内容并将其与“真新闻”进行对比。该研究聚焦于描述常被泛指为“假新闻”的不同类型的在线信息，并归纳出它们的相同点和不同点。

　　据孙达尔等人介绍，虽然“假新闻”在词典中的定义很简单——为了影响舆论或开玩笑而在网络或其他媒介上传播的看似是新闻的虚假消息，但实际上判断一条消息的真假是一件非常复杂的事。例如，有些常被归为“假新闻”的消息并不以提供信息为宗旨，而一些消息本身并非虚假或错误，但也不能算是“真新闻”。

　　“假新闻”一词最初指的是以虚构故事来制造笑料或讽刺现实中的人、事、物的讽刺性新闻报道。有学者认为，讽刺性新闻不应算作当前通俗意义上的“假新闻”，因为它不太可能误导大众，其目的也不是传播虚假信息或欺骗受众。而反对意见则称，既然讽刺性新闻存在误导大众的可能性，就应当算作“假新闻”。还有人认为，只有当创作者有意欺骗受众时，其内容才能称之为“假新闻”。这类“假新闻”包括故意编造的消息和讽刺性新闻，但不包括对错误、谣言、阴谋的无心报道，以及虽有误导性但未必虚假的报道。

　　“假新闻”定义的另一个争议点，涉及“真新闻”与“假新闻”的关系，即二者是非此即彼的关系，还是存在一个模糊地带。有学者提出，“鲜有任何‘假新闻’是完全虚假的，也鲜有任何‘真新闻’是毫无瑕疵的”，可以基于真实—虚假程度来给新闻分类。例如，美国事实核查网站“斯诺普斯”将所核内容分为“真实”“虚假”“大部分真实”“大部分虚假”等十余个类别。研究人员告诉本报记者，大多数在线事实核查工具都以包含已核实事实的数据库为基础，这些工具能够比较有效地识别出新闻报道中是否含有与已验证事实相悖的信息，但无法判断新的、正在进行中的事件的有关信息是否真实。因此，人们需要更全面地了解“假新闻”的语言特征、信息来源及在线传播网络。

　　虚假新闻流于形式模仿

　　孙达尔等人从“讯息与语言”“来源与意图”“结构”“网络”四个维度上区别了“真新闻”与严格意义上的“假新闻”。虚假新闻通常在形式上而非组织过程或意图上模仿“真新闻”，因为它缺少正规新闻媒体用于确保信息准确性和可信性而遵循的编辑规范和流程。在“讯息与语言”维度上，“真新闻”经过事实核查，报道不偏不倚，引用他人观点时指名道姓，含有统计数据和研究结论，以新闻文体写成并经过编辑和校对。“假新闻”与事实不符，报道存有偏倚，常见语法、拼写、标点错误和逻辑缺陷，引用他人观点时有所保留和隐瞒，采用叙事写法且饱含感情，多用夸张手法，意图制造轰动。“假新闻”有时含有阴谋论的推理，标题常全部采用大写字母、含有感叹号并具有“标题党”性质。

　　在“来源与意图”维度上，“真新闻”的信息来源真实多样，使用引语，由真实的新闻工作者撰写，首发在广为人知的平台上；“假新闻”的信息来源未经查证或不标明来源，不使用引语或编造引语，首发在不为人知的平台上或社交媒体上，且未经主流媒体审核。

　　在“结构”维度上，“真新闻”网站经过正规的域名注册且网址规范，设有清晰的“关于我们”版块，在“联系我们”版块中显示官方邮箱地址；“假新闻”多为新近注册的域名且网址不规范，外观设计模仿正规网站，“关于我们”版块中没有网站所有者或编辑人员信息，“联系我们”版块中只有个人化的邮箱地址，采用一些非常规做法，如用户评论后才有权限阅读全文、要求用户投稿以供发表等。

　　在“网络”维度上，“假新闻”常在基于用户兴趣推送内容的社交网站上传播并流传于“朋友圈”之中。

　　宾夕法尼亚州立大学传播学院青年学者玛丽亚· D. 莫利纳·达维拉（Maria D. Molina Davila）对本报记者表示，利用人工智能检测“假新闻”的主要难点在于网络信息种类繁多，必须严格地界定和区分不同类型的信息，而不同类型的信息之间又有很多特征重合。分辨新闻的“真假”不是一件容易的事，因为网络上特别是社交媒体上有各种真实度不一的信息与“真新闻”并存。此外，在传统新闻媒体如报纸上，人们能够清楚地知道自己是在阅读时事版、评论版还是广告版，社交媒体上则没有这种区分标志，不同类型的内容都采用相似的形式。这导致用户在浏览信息时忽略了辨别阅读内容的种类，一不小心就容易陷入“假新闻”的圈套。