让分享慢一点，减少社交媒体错误信息 ^{CEFR B2}

社交媒体平台的设计让分享极为便捷，但这种便利也助长假新闻和其他错误信息的快速扩散。研究人员指出，平台的算法常常推广那些获得大量分享、更耸人听闻的帖子，从而放大了问题。

哥本哈根大学的研究团队在期刊 npj Complexity 上发表了一项研究。博士生劳拉·雅恩（Laura Jahn）与文森特·F·亨德里克斯（Vincent F. Hendricks）教授等人提出一种简单的应对方法：在分享过程中加入小幅的“数字摩擦”，例如短暂停顿，让用户在点击分享前多想一想。

他们用一个计算机模型模拟信息在像 X、Bluesky 和 Mastodon 这样的社交平台上的传播。模型显示，摩擦能减少帖子被转发的次数，但单靠摩擦不一定能提升分享内容的质量。为此，研究者在模型中加入学习环节，例如弹出简短测验，提问如“如何定义错误信息？”和“这个社交媒体平台如何限制假新闻？”，以促使用户反思。

• 分享前的短暂停顿或延迟
• 提示用户反思的弹出信息
• 关于错误信息与平台规则的简短测验

当摩擦与简短学习结合时，模型显示被分享帖子的平均质量显著提高。下一步是检验这些结果在现实世界平台上的适用性；若大型平台不合作，研究者将使用可供研究的模拟平台进行测试。研究在哥本哈根大学的信息与泡沫研究中心进行，来源为哥本哈根大学。