仇恨言论为何能左右网络民意？

　　在互联网上，只要伪装措施到位，老鼠冒充大象、狗冒充人都不是问题。而在一些充满争议的政治话题上，少数人即可利用互联网的这一特点，放大自己的观点，左右大多数人的舆论。这常常会造成严重后果。

　　研究发现，脸书网站上，散播仇恨的言论所获得的半数"赞"，都是来自于大约5%的用户。这部分用户的活跃度非常高。大约1%的用户为仇恨言论贡献了大约1/4的点赞。在一些争议政治话题讨论中，这些高活跃度用户往往抱团出击。而在其他话题中，这些用户则大多保持沉默。

　　这项研究是由伦敦战略对话研究所(ISD)等机构共同开展的。参与调查的互联网研究专家克莱瑟尔(Philip Kreißel)评估了《图片报》、《焦点杂志》、《皇冠报》、《明镜周刊》、德广联、《世界报》、德国电视二台等多个德语媒体的脸书账号，分析了今年1月期间脸书用户对这些媒体3000余条帖子的1.8万余条评论。

　　克莱瑟尔指出，大多数散布仇恨言论的高活跃用户，都是右翼民粹政党"德国选项党"的拥趸，他们也在自己的脸书页面中明确自己的身份立场。伦敦战略对话研究所的埃布纳(Julia Ebner)也表示，右翼团体正在试图操控利用脸书的算法机制，"他们约定在特定的时间发帖，使用相同的标签，从而争取将特定的话题推高为热门议题。"

　　研究者还发现，极右翼政治团体使用大量的假账户来对新闻机构的脸书页面发起冲击，从而左右网络讨论。克莱瑟尔认为，这种"组团冲击"行为能够对统计数据造成巨大的扭曲，从而让其他用户、页面管理员乃至脸书后台智能算法以为这些话题引起了大量公众的关注。

　　伦敦战略对话研究所指出，事实上，这只是极少数高度活跃的用户利用了脸书的算法：这种机制让两极分化的争吵获得比理性讨论更高的关注度。去年德国大选期间的网络讨论也呈现出了相似的特征。

　　虚假的民意

　　调查者此次主要研究了网络上的仇恨言论，相关的帖子针对特定的主题或人物，往往能够获得比普通帖子平均高两倍的评论量。这一现象也会在网络以外造成危险：其他用户、政治界以及新闻媒体会以为帖子下的评论区代表了公众民意。

　　脸书已经在1月表示，今后将会显示更多的亲友发帖，而非企业、媒体、政治团体等公众账号的内容。该公司同时也指出，公众账号的内容显示优先级，将取决于"其内容是否促进了有意义的互动"。脸书还希望通过算法机制来预判哪些内容更能激起用户的讨论。这一系列改动，是否会对上述研究得出的结论造成影响，目前尚不清楚。用户今后是会看到更少的仇恨内容，还是反而会更加受到少数活跃网民的左右，暂时还是未知数。