年終將近，權威經濟數據尚未全部發(fā)布，但網絡上的所謂“經濟解讀”已提前升溫。網絡信息監(jiān)測平臺顯示，近30天圍繞“中國經濟”“經濟形勢”的內容顯著增加。這些內容長什么樣？來看記者調查。
關于“經濟形勢”的話題在網上到底有多大“聲量”？記者啟用網絡信息監(jiān)測系統(tǒng)，把時間窗口鎖定在最近30天，設定“中國、經濟、發(fā)展、數據”等幾個核心詞，對全網公開內容做了一次抓取。
經過去重和分類，一個月內，全網與經濟有關的原創(chuàng)文章和視頻內容超過2000萬條。其中“經濟+市場”“經濟+數據”這兩類關鍵詞組合，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。
把這2000多萬條樣本按情緒傾向劃分，可以發(fā)現：同樣討論經濟話題，網絡表達明顯呈現不同走向。
進一步拆解后，記者又在這些內容中看到截然不同的敘事風格：
第一種是相對理性的信息表達。這類內容的特點是以事實為主，以觀點為輔，它們的標題通常中性，內容里會引用官方統(tǒng)計，發(fā)布時間也大多與官方數據的發(fā)布節(jié)奏一致。
另一種則明顯偏向情緒化的觀點表達。它們的標題更像情緒口號，先把危機感擺在讀者面前。內容結構上，這類帖子往往用“財富大收割”等強烈表述營造緊張氛圍。
同時，大數據發(fā)現，當內容呈現“有圖有數”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，較普通資訊類內容快上3到5倍。
清博智能負責人 郎清平：廣大網民瀏覽互聯(lián)網的第一需求就是獲取資訊。一些危言聳聽的標題和內容來對大眾產生一定的吸引力，傳播力更強。
有數據就有真相？
經濟數據被“算法選擇”
不少人有個樸素判斷：只要“有圖有數、有來源標注”，結論就更可靠?？僧斢浾唔樦鴰捉M被大量引用的“中國經濟數據”往回查時卻發(fā)現，這些數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“中國經濟”的網絡文章，走進中國社會科學院，邀請到長期研究統(tǒng)計學和勞動經濟學的兩位專家，一起做了一場“數據診斷”。
在網上有不少關于“中國和美國經濟走勢”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)現源頭是一家美國媒體。
中國社會科學院國家全球戰(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。一個國家的經濟增速是起伏波動的。而且它的年化是用季度的增速乘以四，算法和采樣點都不具代表性，確實可以誤導公眾。
口徑沒有說明，算法沒有解釋，但讀者看到的，報道把能制造經濟落差的數值刻意算出來，大眾很容易被這種“偽數據”帶偏認知。
還有一張傳播很廣的消費圖表，圖表顯示多個城市女性人均月消費幾乎是男性的兩倍，圖表配色講究、字體專業(yè)、圖例清晰，看起來可信度極高?？刹樵冞@些城市發(fā)布的官方數據，逐一比對數據后發(fā)現了明顯異常：圖中標注的城市人均消費額，遠遠超過了當地公布的人均可支配收入。專家表示，這份數據既沒注明調查方法和樣本量，又和官方數據存在嚴重偏差，其真實性必須高度懷疑。
調查梳理發(fā)現，這類打著“權威來源”旗號，實則混淆統(tǒng)計口徑的操作并非個例。而這也并不只是“數據統(tǒng)計偶然出錯”，更像是發(fā)布者為了特定結論而做的刻意算法選擇。
情緒化內容背后
究竟誰在影響公眾判斷？
在一個月內出現的2000多萬條經濟相關內容里，誰在發(fā)聲，又是誰在持續(xù)影響公眾判斷？進一步梳理后，記者勾勒出一張“內容發(fā)布者畫像”。
監(jiān)測顯示，2000多萬條經濟類原創(chuàng)內容中，來自統(tǒng)計部門、權威機構、主流媒體等信源的比例約占20%。這意味著，網絡上大量經濟內容來自非官方渠道，來源、口徑和可信度不易判斷。
繼續(xù)追蹤那些頻繁發(fā)布情緒化內容，甚至混淆統(tǒng)計口徑的賬號，記者發(fā)現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“消費能力拖后腿”之類的內容。更新很快、話題很猛，可點進主頁一看，賬號介紹簡單，也說不清自己是誰、數據從哪兒來。
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容背后，往往對應著明確的變現路徑。它們通過制造強烈情緒吸引關注，再將獲得的流量導向付費入口，其底部常出現課程推廣或社群引導的鏈接，賬號主頁還設置了商品櫥窗，甚至提供收費咨詢服務。
為什么“偽數據”總能刷屏？
那么，為什么這些“偽數據”總能刷屏？順著這些帖子往下追，記者發(fā)現它們之所以跑得快，是有幾股力量在同時推著走。
通過大數據梳理傳播“偽數據”的視頻和文章評論區(qū)，往往能看到大量情緒化評論。對比官方數據發(fā)布的評論區(qū)，這類“偽數據”相關內容的評論區(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“偽數據”的擴散。
中國人民大學新聞學院教授 趙云澤：平臺算法對“偽數據”很難鑒別，但是這些“偽數據”恰恰會喚起特別高的受眾情緒，從傳播學上來講，情緒喚起度越高，傳播的動力也就越強?；恿扛?，點贊評論轉發(fā)就會高，那么就會轉發(fā)得更廣。
在“偽數據”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地照搬內容，僅做簡單修改就再次發(fā)布?！皞螖祿钡膫鞑ユ溌翻h(huán)環(huán)相扣，需要我們多去鑒別。
（責任編輯：梁艷）
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