如何判斷網路資訊正確性? 學會分辨網路謠言

網路資訊問題

問題不懂? 先google再說,這樣的行為已經成為了大家的習慣,使用網路時,知識的取得似乎易如反掌,任何問題與困擾,都能迅速得到解答。但網路文章中有多少可以相信呢? 假專家、假新聞、假資訊充斥在網路上,又該如何避免受其影響呢?

調查網路內容可信度的研究有很多,雖然不同機構的調查方式迥異,但結論都指向網路資訊不能全盤信任,尤其在醫療、商業、政治…等重大領域中,充斥著大量廉價而且帶有偏誤的訊息,使用者不知覺間就可能受到錯誤資訊影響,做錯決定、延誤治療最佳時間、甚至可能導致受騙。

正確地篩選網路內容,保持獨立判斷能力,才能從中擷取真正可信的訊息。這也是本篇文章希望做到的:讓你學會如何正確看待網路資訊,減少錯誤文章產生的影響。這裡特別提醒,此篇文章內容較為艱澀,但我們還是希望你能靜下心來閱讀與思考,自主判斷有哪些資訊可以信任!

目的!這些內容存在的目的!

立一個網站需要各種成本,除非能帶來益處,否則相信沒有人會無償去做這件事。所以了解文章背後的目的,是判斷一個網站或文章,是否有刻意隱瞞、扭曲數據…等問題的第一步,只有弄懂網站的核心立場,才會知道文章的撰寫是否會公正。

網路內容形式有百百種,不論個人分享或者是企業發表;不論經驗闡述或者是行銷文案;不論隨筆短文或是長篇論述,其實核心目的就只有三種:賺錢、取得知名度、尋求認同感。

網站的目的

  • #1 賺錢:透過販售商品、販售服務、廣告抽傭、訂閱服務…等等商業營利行為賺錢,是最容易理解,也是網路上比例最高的目的。
  • #2 取得知名度:經營個人或企業形象,看似沒有直接營利,其實最終也是在提升個人或者企業的利益。包含非營利組織也一樣需要有名聲才能募款持續運作。
  • #3 尋求認同感:論壇與社群能存在就是因為這個,人們透過網路來表現自己的生活、經驗、專業,為的是在網路上尋找同好,或者取得受人推崇的成就感。

網路看似複雜,但行為目的就這麼簡單而已。透過分享知識、幫助他人解決問題、撰寫優質的文章…等等,都不過是為了達成以上目的而採用的途徑,這麼講或許很勢利,不過真實的網路就是如此。但目的很現實不代表資料不可信任,因為透過傳達正確資訊,建立與使用者之間的情感,借以來幫助商業上的成長,這樣的過程,不僅合法而且正當

了解網站目的,可以讓我們避免把網路世界想的太天真,誤以為文章都是無私分享的。實際上每篇文章都有其立場與目的,閱讀時不僅需要判斷內容正確與否,也要思考文章的立場是否正當。有些網站就會不擇手段來達成目的,使用諸如:散佈假消息、操縱議題、製造恐慌、欺騙隱瞞…等等方式,這些行為就需要撻伐。接下來我們繼續討論,如何分辨出那些有問題的內容。

簡單的看出問題:作者跟你在同一條船上嗎?

果你看過股市分析師或名嘴,可以觀察並思考一個問題,當他們在螢幕前講得天花亂墜時,真的有從股市中賺到錢嗎? 其實分析師或名嘴,賺錢並不是從股市得到的,而是『提供股市建議』得到的,講得更明白一點,如果建議出錯了,他依然會賺到錢,賠錢的建議其實不太影響他的收入。

虛擬貨幣

如果還沒有看出問題,讓我們多看一個著名的案例:二十世紀初美國掀起了所謂的『淘金熱』,許多人散佈著美國西部可以淘金致富的消息,其中不乏有所謂的『中間人』,讓你出點旅費帶領你前往西部淘金的一群人,而最後的結果是甚麼呢? 真正參與淘金賺到錢的人沒幾個,散佈淘金消息的人則大多賺的盆滿玻滿,這個過程有趣的就是,對中間人來說,西部有沒有黃金根本不重要,重要的是有誰願意相信西部有黃金。近幾年這個現象又重現了,稍有關注金融市場的人應該就會知道:虛擬貨幣,其實就是現代的淘金夢。

這些案例的問題出在,提供建議的人不需要為自己的建議負責任,這就導致他們可以置身事外的說風涼話,因為結果並不重要,只要能在過程不斷說話就好。在網路上這類事情十分常見,許多網站根本不會對自己的內容負責,他們只是藉著流量賺錢,網站內容的真假、提供的建議、對讀者帶來的影響…等等,這些他們根本不在意,只要能持續產出內容、吸引別人觀看就好。所以當他們大聲說著船不會沈、飛機不會墜時,請一定要睜大眼睛,看清楚他們在不在這艘船或者飛機上。

通過日常面對面的交談,這類言論很容易分辨,我們會當作是『風涼話』而忽視。可是網路的環境中,缺少了寫作者的背景與能力驗證,如果不認識作者,辨別這個問題就相當困難。因此閱讀網路文章時,除了內容的邏輯與合理性之外,更要小心文章寫手的立場與資格。告訴你該怎麼做的人,真的具有那個資格這麼說嗎? 更重要的是,他需要對說錯話而負責嗎?

如果你不了解統計學,那乾脆別信統計!

統計學是近代很流行的學問,但不夠了解其原理,反而容易被誤導,得出與真實完全相反的結論也不奇怪。實際上,如果有特定目的,寫手大可以利用統計中的漏洞把黑的說成白的,參考性非常堪慮。我們舉幾個統計上很容易操作的手法,讓你了解從那些方面斷定統計結果的可信度。

1. 樣本篩選問題:
讓我們假想一個實驗:有一種維他命藥物,對老鼠完全沒有正向作用與影響,某廠商找來10000隻老鼠,對其進行投藥,經過一段時間後從中找出抵抗力與生理機能最好的100隻。這時候廠商宣稱,我們的藥物讓老鼠抵抗力大增,不信你看看這些服過藥物的老鼠。

到這裡,應該有讀者知道問題點了:如果我們真的只看這100隻老鼠,牠們的生理機能確實會遠高過平均,但這跟藥物一點關係都沒有,實際上從10000隻老鼠裡面選最厲害的那100隻,當然會得到比較好的數據結果,可是廠商卻可以透過隱藏資訊,對外宣稱藥效來達到誤解群眾的目的。

統計圖表

這個現象其實相當普遍,網路或電視上無不是健康食品、減肥產品…等等見證型的廣告,廠商特別偏好利用見證人來博取讀者信任,其實只是利用統計上的篩選偏誤而已,只要樣本夠大,即便產品完全沒用處、甚至有些微壞處,依然可從中找到正面結果的見證人,利用他們來打廣告

要排除這個疑慮,除非廠商提供全部的產品成果數據(相信我們,絕對沒有廠商敢這麼做),否則這些見證根本沒有參考價值。如果你夠敏銳,應該會發現這個問題不只發生在這類廣告,生活中其實無不是這樣的偏誤問題,宗教、醫療、政治、經濟、教育…幾乎所有的領域都有這樣的問題,而這些案例就請大家自行思索了。

2. 存活者偏差問題:
讓我們舉個真實的案例:在二次大戰期間美軍為了增加飛機存活的機率,對所有執行過任務的飛機進行了中彈分布研究,統計後發現機翼是中彈次數最高的地方,而機尾則是中彈次數最少的,依據被擊中機率的關係,決定要強化飛機的機翼。這時統計學家亞伯拉罕·沃德教授提出了這個研究的統計問題:『統計的樣本中沒有那些回不來的飛機!所以他的建議不僅沒有強化機翼,反而是強化機尾,因為這項研究真正的意涵是:機尾中彈後還能生還的機率最低』。美軍最終被說服,這個決定大大增加了美軍飛機的生還率,這就是著名的『存活者偏差問題』。

飛機彈孔分布圖

讓我們把這個觀念從飛機轉移到現實,成功者言論是最典型的案例。報章媒體總是喜歡在成功者身上找元素,然後給出:『因為某某某做了什麼,所以他成功了』這樣的結論。可現實的狀況是,數千個創業者都做了同樣的事情,最後僅剩下一人成功而已。雜誌錯在導因為果了,從存活者身上找原因是不可信的,真正要做的是從失敗者身上看問題

例如:當成功學鼓吹冒險精神時,他們根本沒有統計因為冒險精神而破產的人,也就是失敗者並不在樣本中。而實際上冒險精神只是減少中庸的狀況,同時提高了成功與失敗的機率而已。當社會在鼓勵大家創業時,很少人拿起政府最公正的統計:新創公司99%會在五年內倒閉。報章雜誌拿著那僅存的1%成功事蹟來鼓勵人,其實是非常不負責任的!

成功學

除此之外,網路上各種心得文章也都具有樣本篩選的疑慮,因為往往只有擁有極端體驗的人才會發表心得,真實普遍性的中庸結果,在網路上反而鳳毛麟角。這件事只需要查詢各大疾病的治療體驗就知道了,會出來分享的病患不是治療極度輕鬆,就是治療過程很坎坷。而實際上這兩種情況在現實中,反而是少見的兩個極端,這就是樣本篩選產生的結果,而這樣的心得與歷程分享,只會給讀者不客觀的認知而已,與事實往往有極大的出入。

所以請反向思考,真實世界的樣貌往往不是網路文章上所描述的,讓我們學會在陣亡者裡找跡象,而不是存活者中看表象。每一個顯著的資訊背後都有反例,真實的狀況是否被隱藏在其中,需要深思

3. 條件機率問題:
這是統計上很容易犯的錯,也是很多文案寫手沒弄清楚的問題,假想一下,如果有個儀器在檢測某種罕見疾病時準確度高達99%,試問當一個人被儀器檢查出得病時,真實得病的機率有多少? 人的第一直覺就是99%,可正確答案其實是無法判斷。

想知道答案,必須有這種疾病的得病率才行,讓我們假設得病率是1%實際計算一次。這時的數據顯示10000當中有100個人得病(得病率是1%)。這100個得病的人將會有99個檢測結果為得病,1個檢測結果為沒得病(因為儀器準確度99%)。換句話說沒有得病的9900人當中會有9801個人測出來沒有生病,而99人會被測出是生病的(同樣因為儀器準確度99%)。

條件機率

可以看出,10000個人經過儀器檢測會有99+99=198個人顯示得病,1+9801=9802個人顯示沒得病。這樣的條件下,當一個人被檢測得病時,真正的得病機率僅有 99/198=50%,因為198個顯示得病的人當中只有99個是真的有病。

當然這個問題在醫學上已經被知曉且解決,醫生藉由多次篩檢就可以大幅降低條件機率發生的影響,但如果不是這麼嚴謹的醫療領域呢? 網路上的數據有考慮過這樣的問題嗎? 這就需要考量了。


統計學是近代重要的學問,對於推動科學發展相當有幫助,但被人有心利用時,就會變成一個誤導他人的工具。除非你熟悉統計的原理且足夠了解數據源頭,否則就應該對統計數字存疑,不該輕信統計的結論,保持判斷力並且獨立思考,才能夠減少統計問題。

除了以上說的樣本篩選、存活者偏差、條件機率的統計問題之外,網路上還充斥著無數的虛假數據,很多網路統計根本就是捏造的,因為直接就造假也很少人會考證。因此,請對一切不熟悉的數據來源存疑,千萬不要輕易地被影響了。

三人成虎? 網路上很多人說也不代表正確!

們常常聽到『我看網路上都這樣說…』就是這個問題的寫照,查閱資料時,我們很容易陷入這個迷思,誤以為數量代表正確性,可是在網路上你反倒要小心風向一面倒的言論,因為任何一個議題如果缺少了正反觀點,就根本不會被討論,如果只能查到大量同一邊的言論,最大的可能就是網路的資訊已經被操作了

網路不同於線下,沒有嚴謹的身分驗證機制,單一個人就可以創造大量言論來影響風向,如果具有明確商業目的或者態度激進時,創造數十數百個分身並不困難,利用這些分身到不同的地方發起討論,再藉由其他分身自問自答來引導言論風向,就很容易做到利用大量言論來影響其他人。

政治是最常利用這種方式的領域,但除此之外一般商品、美食介紹、商家推薦也時常依靠這種手法,諸如Pixnet(痞客邦)、Xuite(隨意窩)、blogger…等等就可看到大量的『假開箱文』、『假介紹文』的部落格,因為利用這些平台創建網站不需要成本,有經驗的網路工程師只需要幾天就可以製作大量這種假的網站,從而達到影響消費者購買行為的目的。

社群媒體

除此之外,使用社群媒體也需要多加小心,諸如:FB、IG、twitter、youtube…等等社群平台,最大的目標都是讓使用者花更多時間在上面,而為了這個目的他們會持續提供你有興趣的資訊,也就是與你觀點相同、你會認同的貼文、影片…等等。這也就導致平台的演算法不斷地提供那些與你立場相同訊息,而自動忽略那些與你立場不同的言論

這就引發了所謂的『同溫層問題』:指人為何不理性地堅持自己的立場,並且只願意跟擁有相同立場的人互動,而不願意嘗試理解對立的言論與想法。陷入這樣的情境中,人往往會忽略事實、或者試圖去合理化(扭曲)矛盾與不利的資訊,來鞏固既有的想法,而不是理性分析與接受相對立場

當我們不斷接收到與自己立場相同的言論時,很容易形成信念,誤以為大家都是這樣想的,可真實的狀況卻只是你被同溫層限制了,因此,在面對社群平台時,要謹記這個原則:不論認同你的言論有多少,你離真實的世界都還有很大的距離,千萬不要以為人多就是對的

別過度依賴google,有些專業網路解決不了!

然絕大多數問題都可以透過網路查詢,但非常重要且敏感的問題,你根本不應該從網路找答案。因為網路世界並沒有檢核機制,任何人都可以偽裝成專家,試想:在網路上給你醫學建議的人可能沒學過醫、給你商業建議的人根本沒創過業…諸如此類,你真的要盲目地相信嗎?

醫療領域

醫療是查詢相當熱絡的一個領域,不過上網查病徵其實一點也不聰明,你需要的是專業的醫療建議,而不是網路上東拼西湊的資訊。再加上,醫療心得的分享有著諸多問題,除了前面說過的,會分享的心得往往都偏向極端之外;每個人的身體狀況、對疾病及藥物的反應、恢復狀況都不一樣,再加上日新月異的醫學進步,這些文章往往只會讓你過度擔心,而不能解決問題。終歸一句話,有關身體健康的事情,請尋找真正的醫生與專家

另一個假學究很多的領域是商業,尤其是那些教學類的商業網站,我們只需要想一個問題就好:教學賺錢的這些人,如果真的成功了,需要開課教學嗎?
這就回到我們前面說過的問題,『目的』是什麼? 其實只要稍微想想就會發現這些人是靠寫創業文章賺錢,而不是真正靠創業賺錢,這類文章不僅經驗堪憂,內容的真實性更需要存疑,建議在網路上當作娛樂來看待就好,不要輕易被影響了。

關於『內容農場』,建議你直接忽視!

先讓我們看看『內容農場』在維基百科的定義:內容農場(英語:content farm)是指圖謀網路廣告等商業利益,以取得網路流量為主要目標,而以各種合法、非法手段大量、快速生產品質不穩定網路文章的網站或企業

假新聞

內容農場通常不會主動管理產出的內容,對侵權或錯誤內容投訴的處理也很消極,其產出內容有極高比例是盜用、盜譯自他人的原創圖文,或由非專業寫手胡亂拼湊網路文章而來,因而多半缺乏可靠來源、品質低劣、不具參考價值,也經常摻雜大量廣告或惡意程式

相關連結:維基百科-內容農場

可惜的是,現在的google演算法,仍然會將內容農場的文章排到前幾名,以下我們列出常見的內容農場,希望您在看到這些網站文章時,以娛樂的心態看待就好,不要太過信任其真實性。

(引用列表來自維基百科)

  • read01.com(壹讀)
  • kknews.cc(每日頭條)
  • bc3ts.com(爆料公社)
  • daliulian.net(大榴槤)
  • moptt.tw
  • post01.com
  • ptt01.cc(PTT01 娛樂新聞)
  • alenshare.life
  • apple01.net(蘋果網)
  • beetify.com
  • boMb01 (bomb01.com)
  • BuzzHand
  • COCOHK – 包括 cocohk.net, cocohk.cc, cocohk.me, cocohk.today, cocohk.vip, coco02.com
  • COCO01 – 包括 coco01.cc, coco01.today, coco01.me, cocomy.net(COCO大馬)
  • contw.co
  • ezp93.com(EZP9 生活網)
  • getit01.com
  • gigacircle.com
  • happytw.net (搖一搖茶就醒了)
  • hkjam.com(香港醬聞)
  • hssszn.com(讚新聞)
  • icofunny.com.hk(香港玩樂網)
  • lifeonea.co(壹A新聞)
  • lifeonea.com(生活知識+)
  • pttnews.cc
  • roys.joylah.co(Joy啦!)
  • share001.net
  • shareit.com.tw

最後再次提醒,網路不可盡信!

網路是很好用的工具,但不代表你可以全然接受資訊,當放棄了懷疑與判斷力,小從生活上的決定、大到觀念的認同都可能被影響,最重要的獨立思考能力也就喪失了。

不好聽的來說,對網路內容來者不拒、全盤接收,只會變成一個懂得很多的笨蛋而已,從這篇文章所提及的部分開始:小心寫手的目的、看懂各種可能被扭曲的統計數據、減少被操縱消息帶來的影響、避開不應該求救網路的領域、並且懷疑內容農場的文章,這些做法雖然不能完全杜絕錯誤資訊,但一定會改變你在網路上的行為,慢慢地從網路的『被利用者』轉變成『使用者』!

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