信息筛选和垃圾识别－－并未真正普及的互联网人基本功

（泡泡特约）如果知道如何搜索，你几乎可以回答任何问题，这句话毫不夸张。不过真正娴熟于搜索功能的网民少之又少，也同样不是夸张。

观察一下周边人的搜索行为很容易发现，就连给词条加上引号以实现精确搜索、用加号或减号来合并或排除搜索词条这样简单的功能都乏人问津。谷歌和必应都有高级搜索链接，可以查找包括数个词条的页面，而这些词条必须以某种特定的顺序出现；查找包括某个特定的词或短语的页面；查找包括某个特定短语中任何一个或多个词语的页面；在搜索结果中删除包含某个词条的页面等等。

不少网民可能搜一下就停止了，这是很浪费的使用方法，你完全可以把搜索看成调查的过程，搜索不是为了找答案，而是为了探索。

并且，当搜索用于学习而非单纯的查找时，其效力才是最大的。互联网上有很多通过搜索来学习亚文化的社区，帮助人们参与到复杂的社会系统中，在这个系统里，知识的交互能促进个体的情感认同。保守的中国人很适合由此开阔眼界。

如果你能把想要搜索的内容总结成一个词或者一个短语，维基百科便很可能提供一系列的外部链接，帮助你容易入门。这种入门级的网站被称为“门槛站点”，同类的还有提供国际信息数据的cia.gov、reference.com,和 about.com等，在搜索词条中加入“如何”或者“DIY”等词语可以更容易找到这些门槛站点。

有一些基于经验的技巧能帮你同时寻找到需要的语境，比如，搜索的时候想想目标页面可能包含哪些词汇；如果是提问，想想可能的答案，加入“如何”或“批评”等词语就更容易找到指南或不同见解。

有时候用多个词条来搜索能让你快速锁定答案，但过于精确的词条也会让人误入歧途，因为它限制了搜索的范围。谷歌的“搜索人类学家”Dan Russell建议，在你刚开始寻找答案的时候最好使用宽泛的搜索，揣摩作者的想法，然后选择你认为最有可能出现在目标页面上的关键字。

你看过搜索结果第四页及其之后的内容吗？如果没有你可能就亏大了。不仅建议多看几页，更支持兼用不同的搜索引擎，以及更换关键字、从之前查找到的相关信息片段中提取关键字，然后用这些关键字进行新的搜索，尽可能减轻视野局限带来的弊端。

完成搜索只是完成了一少半的工作，更重要的是判断你搜到的信息是否值得信赖。那些经常在网上使用“求证”来标示所发布内容的网友形成的效应往往不完全是求证，而是引导出信任，因为太多人缺乏信息渠道、懒于求证，或者根本不了解求证的基本技术。

任何人都可以发布内容的互联网上权威的价值已经被削弱，尽管如此权威依旧是检验信息可靠性的有用线索，但关键问题在于，如何界定权威。有真才实学的人不一定都有响亮的头衔，如果仅凭身份来判断可信度就会错过真知灼见。在美国，很容易查到某个学科的研究人士的等级，Faculty Scholarly Productivity Index (FSPI)，或者下载 Publish or Perish软件，它可以根据多重标准来分析“谷歌学术”上的文章被引用的次数。在中国，更多需要你的长期经验积累，更宽广的社交网络连接关系，并且，多读书。

上述是对于知识性信息来说的，对于时政新闻来说就更复杂了些，必须指出的一个基础就是－－切不可轻信单一信息源，尽量使用三点定位法，也就是三个完全不同渠道的支持，它是新闻专业人士最为基础的判断真伪的习惯。

简单介绍几个步骤。首先识别内容。你看到的是些什么内容？

新闻被分为四种类型，其中官媒（包括所有被党派左右的新闻机构）发布的是消息大多属于「肯定式新闻」、门户网站的新闻接近「断言式新闻」，新闻工作者在此只是起到了一个传声筒的作用，他们只需要背诵那些拟定好的观点和结论，不加质疑。这样的新闻不依靠准确、完整或核实来构筑公信力，只是以满足表达（或认可）一种信念为目的，而刻意选择性摘取消息的片段。

「肯定式新闻」的标志是辩论文化让位于答案文化，目的是令社会稳定、看起来「井然有序」，免于争执。当然也拒绝了受众的独立思考。此外，强调准确和语境的「确证式新闻」是最传统的模式；被利益集团操控，基于特定目标和针对固定受众群体的、看起来像调查报道的新闻，是伪装成新闻的宣传。

当下的状况变得更复杂，即便没有通稿的要求和禁令的束缚，很多记者也越来越懒得亲自去查明事实，而是只凭直觉就接收他人的二手甚至三手消息。于是整体上给信息消费者的印象是新闻离事实越来越远，逐渐变成了另一种形式的舆论。真正通过核实的消息，信源会呈现多样化，记者（发布者）对各种信源保持着怀疑态度，并非停留在对信息表面的陈述，而是倾向于继续挖掘。就如我们上述对个人搜索所建议的态度。

其次，看信息细节的充分性。你看到的这篇报道完整吗？如果不完整，它缺了什么？

对完整性的检验涉及信息源、证据和潜在的偏见。新闻的缺陷是碎片化，本身缺乏完整性，信息消费者应该首先注意到的是「它提供了什么事实」，基于这些事实的证据是否充分，如果不能充分，则不可确信。

由于「断言式新闻」的时效性较高，它提供的肯定只是片段，判断则需要将多方面的片段尽可能拼凑完整后再加以分析。而对于「肯定式新闻」来说，因为它急于呈现的是一个观点和论断，多半没有足够的事实，或没有仔细辨认过证据的真实性。

第三，评估信息源。传出信息的人是谁？为什么可以相信他们？

具体人名、身份对于判断来说只是一个很小的元素，关键在于这些人（信息源）是否真的掌握了信息。作为记者，对信息源的选择不能夹带任何目的，媒体人考证信息源的积极性是新闻可信度的标志。采集到的是否一手信息？如果不是，中间隔了哪些环节？它们都足够可信吗？

如果媒体人没能给公众呈现出这些疑点，便很容易形成误导或被聪明的消费者质疑。

有些时候信息消费者可以看到采访过程实录，需要注意的是记者的提问内容，究竟问的是事实，还是在寻求观点。如果是后者，则需要针对性思考，而不是仅凭直觉接收。如果发现记者在借助一系列对事实的追问，有目的的引导受访对象表现出媒体预期的态度，那就不叫采访，而是说服。

第四，评估证据。哪些才是证据？

观察和理解不是一回事，后者是个体基于前者加入了个人经验或感受后得出的结论，是「我感觉」，而不是「我看到」；推断和实据也不是一回事，自媒体渠道经常见到这种影响，令受众将推测结论和事实混淆在一起，认知被干扰。

如果信息源是有目的的（比如党宣或被利益集团、政治派系所操控的，伪装的自媒体或新媒体），则会给信息消费者带来误导。

第五，问问自己还有其他可能性或解释吗？都是些什么？

如上述新闻分类，目前中文内容中最常见到的是「断言式新闻」和「肯定式新闻」，它们不是以展示事实为根本的，事实只是宣传目标的附属品。那些未经核查的事物，不论其准确与否都属于断言，报道的目的是暗示和影响，而不是呈现。

如果信息消费者发现记者在采访中只是「给受访对象一个说话的机会，说出他们想说的话」，而不是尝试核实和质疑结论，那很可能无法确保是真实的。单个数据只能暗示事实，而无法确定事实，如果你看到的只是单一信息源发布的单一数据，便可以怀疑是基于宣传目的所做的「证据筛选」，在「肯定式新闻」中很常见。

排斥掉那些试图影响你的结论及证据，试着反问：还有其他可能性吗？哪一个更可能？或许有必要重复一下：这些新闻模式并非官媒和门户网站所独有。

第六，筛选题材。你得到了真正需要的新闻内容吗？信息轰炸时代，各种渠道的消息铺天盖地，对受众个体来说，那些东西真的都是你需要的吗？

你还可能漏掉了什么，有没有发现一些消息里隐藏着对民生影响较大的意义？也可能过多接收了一些没有价值的纯宣传，还可能被它们误导了，这是比浪费时间更大的损失。

这次美国大选的相关报道中很多具有宣传性质，中文的就不用看了，不仅滞后太多，并且带有严重的误导性。查看政党的誓言可以使用factcheck.org，而不是微信微博或者其他小报形式的中文网站。

偏向性报道已经成为很严重的问题，掌握筛查偏向性的技巧能在很大程度上协助你隔离宣传信息的误导。“student news daily”网站介绍过一些偏向的基本特征，用它来围观美国总统选举的相关报道很有用：

1、故意忽略的偏向（bias by omission）。在单篇甚至系列新闻报道中故意不提某一方的观点、排斥对某一方不利的事实。

2、消息来源的偏向（bias by selection of sources）。在报道中允许一方面的观点有更多的消息来源。这种偏向也会采用“专家们认为”、“观察家们认为”和“多数人认为”这些说法，到底都是谁说的经常不会告诉你，这些人是否存在都是个问题。

3、事件选择的偏向（bias by story selection）。只报道符合一方面政治立场和新闻议程的事件，回避另一方面的或对自己不利的新闻。中文媒体大多是这样的。

4、报道安排的偏向（bias by placement）。在具体报道中，某一方面的观点或事实被安排在重要或者不起眼的地方。这点很微妙，利用的是人们的直观潜意识，如果打开一个网站，扫一眼头条能让你发现某个立场，那很可能就是中了这条。

5、标签化的偏向(bias by labeling)。这种偏向一般有两种形式。一种是给一方贴上有极端倾向的政治标签，而另一方或是没有标签或是用词中性；另种是，报道中不提某一方的党派标签，而是称其为“专家”或者“独立的消费者群体”之类。

6、内容阐释的偏向（bias by spin）。指的是对新闻的内容做只对某个党派、团体或立场有利的阐释，把另一方排斥在外，或者采取不同的对待。一般正规英文媒体不会出现这种状况，毕竟它太笨了，但中国媒体普遍使用它，因为中国一直以来只有“一个核心”。

下图比较直观的体现了大多数媒体的位置，就是旁边那两个影子：

互联网时代已经要求人们不能止于消费信息，而是要将其转化为主动学习的过程。美国一位老牌记者针对性的提供了五个原则：1、就是保持怀疑，一开始就要有批判精神，然后像侦探那样去思考；2、主动判断，在面对不可靠信息时不至于陷入无效的愤世嫉俗状态；

3、质疑你同意的观点，并且注意和你观点不同的来源。鼓励人们寻找那些与自己想法相悖的意见，只要它们不是反智和胡搅蛮缠，就同样值得分析。这点其实很重要，因为绝大多数人都喜欢只关注符合自己信念的信息，这种现象被称为“回音壁效应”，人们在不知不觉中把自己关入了一个与外界隔绝的气泡里，慢慢变得极端化和偏执。Duckduckgo能帮你免除筛选气泡的影响。

4、是不断追问，就是我们在前面分析新闻的技巧中提到的一个重点。如今的欧洲媒体对此很重视，它们会主动提出“我们还不知道什么”类似的小标题，来实现持续的挖掘。

5、是一个实践性的方法，鼓励人们积极投入到社会化媒体的信息创造中去，它能帮你更了解信息制造者的思维模式，当然前提是你需要具备足够的自我检验主动性。也只有互联网能提供这样的机会，别浪费它。

对社会化媒体在新闻垃圾识别中的作用已经有人进行了探索。比如NewsTrust.net是一个网络撰稿人的社区，它集合了几万名审稿人，使用的是经验丰富的记者开发出的审稿工具。它展示了一项重要的众包实践，发掘群体的批判性思考对新闻业的意义。

NewsTrust.net上你可以提交任何报道要求审阅，它的主页显示了一系列已经经过审视的报道，如果你选择阅读某篇文章，它会弹出一个窗口判断：是否真实、是否理据强劲、以及是否值得推荐。NewsTrust.net还提供了相关指导，介绍如何评估一篇新闻报道的专业性。

NewsTrust的目标是深入批判性分析，就如维基百科的志愿贡献者严守中立观点，并约定什么是可靠的来源。它们的模式都是互联网时代高度需求的。从维基百科查看Donald Trump和Hillary Clinton的相关条目能比你关注一堆媒体更靠谱些。

当然会有恶意毒化某一条目信息的现象，而它只意味着编辑行为将永远处于进行时状态，这正是媒体们越来越欠缺的精神。

在信息飞速流转的互联网时代，人们被迫在最短的时间内查清一个信息是否可信，这便推动了社会化的新闻生产方式向众包方式运行的信息筛选工具的转化。后文还将谈到这个问题。