В исследовании фейков есть много сложностей. Одна из них — высокая фрагментированность научного ландшафта и нехватка фундаментальных моделей, которые смогли бы объединить результаты накопившихся экспериментов в более-менее единую и стройную теорию.
По большому счету, почти весь эмпирический ресерч о фейках делится на два стрима: изучают либо фичи самих новостей, либо то, как люди с ними взаимодействуют. Прошлой осенью вышла статья Marchetti и Mastrogiorgio (2025) про эволюционный подход к фейкам — всего два года от препринта (welcome to science timelines :)).
Эта работа выстраивает перспективу в основном для «субъектного» стрима (про людей), но при этом подсвечивает системную проблему «объектного» (про сами новости). Фейки почти всегда рассматриваются как окончательный продукт, а изменчивая природа новостного поля для простоты игнорируется. Новость либо фейк, либо правда, третьего не дано.
На самом же деле изначально правдивая новость может обрасти фантастическими подробностями и превратиться в фейк, а информация, которую аудитория сочла фальшивой, может впоследствии подтвердиться и получить правдивый статус. Поэтому Маркетти и Мастроджиорджио в своей работе предлагают рассматривать информацию в динамике — отсюда и название «эволюционного» подхода.
👀 Как происходит эволюция новостей
Всю информацию авторы делят на два типа: утверждения и нарративы. Например, «чай с лимоном защищает от гриппа» — это утверждение, а развернувшаяся вокруг этого утверждения дискуссия — противостояние нарративов.
И утверждения, и нарративы проходят один путь развития через три последовательных механизма:
1️⃣ Вариация (variation)
Намеренное или случайное изменение изначального контента пользователями. Авторы адаптируют классификацию информационных расстройств от Wardle и Derakhshan (2017), добавляя пару собственных штрихов:
- ➡Disinformation/misinformation — ложные утверждения (трансформированы намеренно или случайно соответственно).
- ➡Malinformation — ложный нарратив, основанный в том числе на правдивых утверждениях (считается намеренной мутацией).
- ➡Deinformation — правдивый нарратив, который может содержать и фейковые утверждения (авторское добавление к изначальному набору концептов; считается ненамеренной мутацией).
2⃣ Селекция (selection)
Мотивированное внимание к информации. Модель не учитывает «случайное» внимание (которое часто происходит через механизм «захвата» объектными характеристиками новости и интерфейса, в который она помещена), фокусируясь на мотивах:
- ➡пользователь верит контенту (faith/fanaticism)
- ➡или не верит (skepticism/laicism), но все равно фокусируется на нем (например, читает абсурдный фейк из любопытства).
3️⃣ Ретенция (retention)
Дальнейшее распространение новости пользователем. Гордон Пенникук и Дэвид Ранд (2019) показали, что фейки часто распространяются по неосторожности, но авторы текущей статьи заходят дальше и предлагают четыре механизма распространения.
- ➡Сигнализация/активизм — передача утверждения/нарратива без обязательного одобрения содержания.
- ➡Общительность (описана сложным словом gregariousness, имеющим альтернативный перевод стадность) — принятие утверждения без анализа.
- ➡Парадигматизм — распространение информации основано на бессознательном воспроизведении, встроенном в систему знаний.
Корни этой модели растут из универсального дарвинизма — еще в середине прошлого века Дональд Кэмпбелл предложил применять дарвиновские механизмы эволюции (вариация-селекция-наследие/ретенция) за пределами биологии — в том числе к культуре и идеям.
В русскоязычной когнитивистике эта концепция не особо прижилась, а вот на Западе попытки приложить Дарвина к когнитивным и социальным процессам нет-нет да возобновляются.
Так что, в целом, неудивительно, что и до фейков таки докатилось.
#научное
