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悉尼科技大学Marian-Andrei Rizoiu副教授正借助算法的力量，助力扭转社交媒体虚假信息泛滥的困局。
澳大利亚正面临疫苗犹豫的难题。自2022年起，该国儿童疫苗接种率出现20多年来的首次下滑；另有近期研究显示，相比2017年，澳大利亚家长在2023年对疫苗的负面看法有所增多。
社交媒体成为一小部分发声群体大肆宣扬反疫苗论调的温床，几乎可以肯定，这加剧了该社会问题。
从反疫苗人士的言论，到英国各类骚乱事件，网络虚假信息传播造成现实危害的案例随处可见。
悉尼科技大学数据科学家Marian-Andrei Rizoiu副教授之所以关注这一现实危害，源于他的一位至亲深陷极端网络社群无法自拔。
“如今我的职业多了一份个人使命：尽可能降低这类伤害，不让其他人再经历我们所承受的一切。” Marian-Andrei说道。
1.预判虚假信息
这份使命的背后，是他一套极为特殊的专业能力。
“我的研究方向是构建随机模型。这类算法会把‘噪声’或随机波动纳入考量，以此预测各类可能发生的结果。小到地震、股市波动，大到大脑激活模式，诸多场景都会用到这类模型。” 他解释道。
“我曾运用这些数学工具，研究信息如何在网络社交平台、在数字化联结的人群当中传播。我从理论层面探究热度如何形成、病毒式传播的内涵、用户互动行为，以及影响力的产生机制。”
彼时，各类阴谋论、反疫苗说法与政治极端主义尚未大肆蔓延。
“我基于一个假设开展研究：虚假信息本身也是一类信息。我开始研究这类特殊信息的传播逻辑。人们为什么会去相信虚假信息？是什么特质让虚假信息拥有如此强的蛊惑力？”
“为什么有些人会走到这一步：宁愿认同网络社群、接纳这套背离现实的另类观念，甚至不惜和自己的家人对立？”
而事态更为复杂的一点是，部分虚假信息是由抱有恶意目的的个人或机构刻意散播的。
“信息本身会自然传播。但有时虚假信息会被人为注入公共讨论，这也就是所谓的舆论操纵、数字宣传或是信息作战。我意识到，即便是虚假信息被当作攻击武器的场景，同样可以使用这套研究工具。”
Marian-Andrei的研究主要聚焦三大方向：澳大利亚社交网络中反疫苗言论的泛滥情况、极右翼思潮与有毒男子气概对青少年男性带来的影响，以及网络境外干预行为的识别与应对。
2.携手研究反疫苗群体行为
Marian-Andrei运用自己搭建的模型，研究两类信息：普通网民自发讨论衍生出的虚假信息，以及被刻意投放的不实内容。
“以计算机科学家的身份切入这个课题，我搭建的模型就是我的核心利器。” 他介绍道。
“但现实情况是，只靠我这样的计算机科学家远远不够。我很快意识到，想要真正做出成效，必须联合社会科学家、政治科学家、数字传播领域专家、新闻从业者等多方力量。”
他与悉尼科技大学两位社会科学学者的合作，就是这套研究思路取得成果的实例：数字传播学讲师Francesco Bailo博士，以及数字民族志学者Amelia Johns副教授。三人决定联手研究反疫苗群体的相关行为。
“他们长期追踪网络上持有边缘观点的人群，而我负责落地模型分析工作。” 他说。
“我们进一步深化合作，持续迭代研究工具，共同开发原型产品与软件数据看板；设计数据标注方案，最大限度减少专家的时间与人力投入；同时引入大语言模型开展研究。”
这次合作产出了诸多重要研究发现，还拿到了脸书以及国防创新网络的项目资助。
“要不要去驳斥虚假信息，是一个需要慎重权衡的重大选择。如果你选择辟谣，就好比拎着一大罐汽油，却指望用它扑灭大火。若是火被扑灭自然最好；可一旦失败，反而会让火势愈演愈烈。”Marian-Andrei Rizoiu说道。
3.驳斥，还是不驳斥？
如今，Marian-Andrei把重心放在开发工具，帮助各界人士对抗虚假信息。
“不存在一键解决全部问题的灵丹妙药。工具无法取代专业人员，但我们可以为一线从业者、新闻记者、社会科学家提供全新工具与方法，实现部分工作自动化，放大他们的专业能力。”
“最近最让我反复思考的问题是：应当在何时、以何种方式应对虚假信息。假设监测到某个主体在刻意输出某套论调，我们该如何回应？到底要不要做出回应？这对于新闻工作者和宣传从业者来说极具现实意义。”
他正在研究特定内容的热度预测机制，同时兼顾内容本身、传播主体以及所依托的平台。
“我当下的研究重点是如果必须介入干预，怎样的应对方式才能把损害控制到最低？什么时机开展干预效果最好？我们可以提前部署哪些预防性手段，把危害扼杀在早期？”
为了所有人的未来，我们唯有期盼，他研发的工具能够遏制虚假信息的传播，守护我们共同的未来。
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