年終將近，權(quán)威經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)尚未全部發(fā)布，但網(wǎng)絡(luò)上的所謂“經(jīng)濟(jì)解讀”已提前升溫。網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)測平臺顯示，近30天圍繞“中國經(jīng)濟(jì)”“經(jīng)濟(jì)形勢”的內(nèi)容顯著增加。這些內(nèi)容長什么樣？來看記者調(diào)查。
關(guān)于“經(jīng)濟(jì)形勢”的話題在網(wǎng)上到底有多大“聲量”？記者啟用網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)測系統(tǒng)，把時間窗口鎖定在最近30天，設(shè)定“中國、經(jīng)濟(jì)、發(fā)展、數(shù)據(jù)”等幾個核心詞，對全網(wǎng)公開內(nèi)容做了一次抓取。
經(jīng)過去重和分類，一個月內(nèi)，全網(wǎng)與經(jīng)濟(jì)有關(guān)的原創(chuàng)文章和視頻內(nèi)容超過2000萬條。其中“經(jīng)濟(jì)+市場”“經(jīng)濟(jì)+數(shù)據(jù)”這兩類關(guān)鍵詞組合，聲量最大、占比最高，同時，“明年”“普通人”“政策”等詞也是討論的焦點(diǎn)。
把這2000多萬條樣本按情緒傾向劃分，可以發(fā)現(xiàn)：同樣討論經(jīng)濟(jì)話題，網(wǎng)絡(luò)表達(dá)明顯呈現(xiàn)不同走向。
進(jìn)一步拆解后，記者又在這些內(nèi)容中看到截然不同的敘事風(fēng)格：
第一種是相對理性的信息表達(dá)。這類內(nèi)容的特點(diǎn)是以事實(shí)為主，以觀點(diǎn)為輔，它們的標(biāo)題通常中性，內(nèi)容里會引用官方統(tǒng)計，發(fā)布時間也大多與官方數(shù)據(jù)的發(fā)布節(jié)奏一致。
另一種則明顯偏向情緒化的觀點(diǎn)表達(dá)。它們的標(biāo)題更像情緒口號，先把危機(jī)感擺在讀者面前。內(nèi)容結(jié)構(gòu)上，這類帖子往往用“財富大收割”等強(qiáng)烈表述營造緊張氛圍。
同時，大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)內(nèi)容呈現(xiàn)“有圖有數(shù)”的外觀，再疊加短視頻的傳播影響，它的傳播速度會明顯加快，較普通資訊類內(nèi)容快上3到5倍。
清博智能負(fù)責(zé)人 郎清平：廣大網(wǎng)民瀏覽互聯(lián)網(wǎng)的第一需求就是獲取資訊。一些危言聳聽的標(biāo)題和內(nèi)容來對大眾產(chǎn)生一定的吸引力，傳播力更強(qiáng)。
有數(shù)據(jù)就有真相？
經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)被“算法選擇”
不少人有個樸素判斷：只要“有圖有數(shù)、有來源標(biāo)注”，結(jié)論就更可靠?？僧?dāng)記者順著幾組被大量引用的“中國經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)”往回查時卻發(fā)現(xiàn)，這些數(shù)字背后常常藏著一連串的“算法選擇”。
記者帶著幾篇傳播較廣的解讀“中國經(jīng)濟(jì)”的網(wǎng)絡(luò)文章，走進(jìn)中國社會科學(xué)院，邀請到長期研究統(tǒng)計學(xué)和勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)的兩位專家，一起做了一場“數(shù)據(jù)診斷”。
在網(wǎng)上有不少關(guān)于“中國和美國經(jīng)濟(jì)走勢”的論斷，比如這句“2023年第二季度，中國GDP年化增長率只有3.2%，而美國接近6%”，而當(dāng)季官方發(fā)布的中國GDP同比增速是6.3%，和3.2%完全對不上。繼續(xù)往下翻原始報道，發(fā)現(xiàn)源頭是一家美國媒體。
中國社會科學(xué)院國家全球戰(zhàn)略智庫綜合研究部部長 劉仕國：這篇報道用中國一個季度的增速來推中國全年的增速。一個國家的經(jīng)濟(jì)增速是起伏波動的。而且它的年化是用季度的增速乘以四，算法和采樣點(diǎn)都不具代表性，確實(shí)可以誤導(dǎo)公眾。
口徑?jīng)]有說明，算法沒有解釋，但讀者看到的，報道把能制造經(jīng)濟(jì)落差的數(shù)值刻意算出來，大眾很容易被這種“偽數(shù)據(jù)”帶偏認(rèn)知。
還有一張傳播很廣的消費(fèi)圖表，圖表顯示多個城市女性人均月消費(fèi)幾乎是男性的兩倍，圖表配色講究、字體專業(yè)、圖例清晰，看起來可信度極高。可查詢這些城市發(fā)布的官方數(shù)據(jù)，逐一比對數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)了明顯異常：圖中標(biāo)注的城市人均消費(fèi)額，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了當(dāng)?shù)毓嫉娜司芍涫杖?。專家表示，這份數(shù)據(jù)既沒注明調(diào)查方法和樣本量，又和官方數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重偏差，其真實(shí)性必須高度懷疑。
調(diào)查梳理發(fā)現(xiàn)，這類打著“權(quán)威來源”旗號，實(shí)則混淆統(tǒng)計口徑的操作并非個例。而這也并不只是“數(shù)據(jù)統(tǒng)計偶然出錯”，更像是發(fā)布者為了特定結(jié)論而做的刻意算法選擇。
情緒化內(nèi)容背后
究竟誰在影響公眾判斷？
在一個月內(nèi)出現(xiàn)的2000多萬條經(jīng)濟(jì)相關(guān)內(nèi)容里，誰在發(fā)聲，又是誰在持續(xù)影響公眾判斷？進(jìn)一步梳理后，記者勾勒出一張“內(nèi)容發(fā)布者畫像”。
監(jiān)測顯示，2000多萬條經(jīng)濟(jì)類原創(chuàng)內(nèi)容中，來自統(tǒng)計部門、權(quán)威機(jī)構(gòu)、主流媒體等信源的比例約占20%。這意味著，網(wǎng)絡(luò)上大量經(jīng)濟(jì)內(nèi)容來自非官方渠道，來源、口徑和可信度不易判斷。
繼續(xù)追蹤那些頻繁發(fā)布情緒化內(nèi)容，甚至混淆統(tǒng)計口徑的賬號，記者發(fā)現(xiàn)它們有幾個共同特征：
第一，有一些賬號是突然冒出來的新號。這些賬號注冊時間不長，但一上線就密集發(fā)布“消費(fèi)能力拖后腿”之類的內(nèi)容。更新很快、話題很猛，可點(diǎn)進(jìn)主頁一看，賬號介紹簡單，也說不清自己是誰、數(shù)據(jù)從哪兒來。
第二，有些賬號喜歡“換殼”。今天叫一個名字，過段時間換又一個名字。頭像換、身份也換。
第三，一部分情緒化內(nèi)容背后，往往對應(yīng)著明確的變現(xiàn)路徑。它們通過制造強(qiáng)烈情緒吸引關(guān)注，再將獲得的流量導(dǎo)向付費(fèi)入口，其底部常出現(xiàn)課程推廣或社群引導(dǎo)的鏈接，賬號主頁還設(shè)置了商品櫥窗，甚至提供收費(fèi)咨詢服務(wù)。
為什么“偽數(shù)據(jù)”總能刷屏？
那么，為什么這些“偽數(shù)據(jù)”總能刷屏？順著這些帖子往下追，記者發(fā)現(xiàn)它們之所以跑得快，是有幾股力量在同時推著走。
通過大數(shù)據(jù)梳理傳播“偽數(shù)據(jù)”的視頻和文章評論區(qū)，往往能看到大量情緒化評論。對比官方數(shù)據(jù)發(fā)布的評論區(qū)，這類“偽數(shù)據(jù)”相關(guān)內(nèi)容的評論區(qū)氛圍明顯更“激動”。而平臺上這種高濃度情緒的聚集，正悄悄助推“偽數(shù)據(jù)”的擴(kuò)散。
中國人民大學(xué)新聞學(xué)院教授 趙云澤：平臺算法對“偽數(shù)據(jù)”很難鑒別，但是這些“偽數(shù)據(jù)”恰恰會喚起特別高的受眾情緒，從傳播學(xué)上來講，情緒喚起度越高，傳播的動力也就越強(qiáng)。互動量高，點(diǎn)贊評論轉(zhuǎn)發(fā)就會高，那么就會轉(zhuǎn)發(fā)得更廣。
在“偽數(shù)據(jù)”的病毒式傳播鏈條中，記者還注意到：大量傳播帖都在用同一套固定說法，不少賬號更是直接不加核實(shí)地照搬內(nèi)容，僅做簡單修改就再次發(fā)布?！皞螖?shù)據(jù)”的傳播鏈路環(huán)環(huán)相扣，需要我們多去鑒別。
（責(zé)任編輯：梁艷）
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