我們的大腦為何容易相信假新聞？——專訪陶振超教授
自 2016 年美國總統大選以來，「假新聞」（fake news）成為為了意識形態或經濟利益，刻意捏造並散播誤導性資訊的代名詞。這類現象不僅發生在美國，而是全球性的問題，且不僅限於政治，甚至影響社會運作與公共健康。
例如：臺灣的「衛生紙之亂」，部分經銷商為了提升業績，散布衛生紙即將漲價的消息，引發民眾恐慌搶購。新冠疫情期間，錯誤或誤導性資訊的傳播速度堪比病毒，甚至催生了「資訊流行病」（infodemic）一詞。
明明是錯誤的資訊，為何人們仍然輕易相信？假新聞的影響力來自高明的操弄手法，還是我們的大腦本來就容易受騙？本篇文章採訪國立陽明交通大學傳播與科技學系陶振超教授，將從心理學與認知科學的角度，帶你理解：「我們為何相信假新聞？」
什麼是「假新聞」？
新聞的核心價值在於「忠於事實」，記者須透過採訪與查證來確保報導的準確性。然而，假新聞則違反這一原則，並非單純的錯誤報導，而是刻意偽裝成新聞的形式，以欺騙閱聽人，捏造並散播虛假資訊，以達成政治或商業目的。
學者 Gentzkow、Shapiro 與 Stone（2016）進一步區分了假新聞與其他類似現象，例如：
一般錯誤報導：無意間報導錯誤資訊，事後可更正
陰謀論：難以證實真假的說法，通常由信仰其真實性的人推廣
偏頗報導：立場鮮明，但並非完全錯誤
諷刺新聞：如《洋蔥新聞》，本質上是幽默嘲諷，非刻意誤導
政客的虛假陳述：並非媒體產製，而是個人或政治人物的言論
這些類型雖然可能含有誤導成分，但並不符合假新聞的定義，而是屬於更廣義的假訊息（misinformation 或 disinformation）。假新聞的特點在於，它透過媒體名義產製發布，利用新聞的公信力與專業包裝，使閱聽人容易信以為真，甚至進一步擴散。
我們的大腦為何容易相信假新聞？
要理解我們為什麼會相信假新聞，首先要了解人類大腦如何判斷真假。 事實上，我們無時無刻都在進行「真實判斷」（judging truth）——購物時會懷疑店員是否誇大產品效果、尋找交往對象時會考量對方是否值得信任。這些過程說明，判斷資訊的真偽是人類日常生活中不可避免的一部分。
在人類的大腦運作中，資訊判斷主要依賴兩種模式：
捷思式判斷（heuristic processing）一種快速、直覺性的思考方式，不假思索地接受資訊，能迅速做出決策，但容易受到錯誤資訊影響。
系統式判斷（systematic processing）經過仔細分析與深思熟慮後做出的判斷，較為精確，但需要更多認知資源與時間。
由於我們大腦的資訊處理能力（cognitive load）有限，我們通常依賴省力的捷思式判斷來快速應對資訊，而不會對每條訊息進行深度分析。從演化角度來看，這是一種生存策略。人類歷史中，合作比懷疑更有助於生存，因此我們的大腦傾向「先相信，再懷疑」，而非時刻對所有資訊保持警覺。
這種「預設相信資訊為真」的心理傾向，被稱為「真實偏差」（truth default）。也就是說，我們的大腦在大多數情況下會預設資訊是真實的，除非有明顯的矛盾點，才會啟動系統式判斷深入分析。因此，從認知機制來看，人類天生就更容易相信假新聞，而不是懷疑它們。
假新聞如何影響我們的判斷？
在我們的大腦傾向先選擇信任的前提下，假新聞的環境與手法，與我們的認知方式息息相關。
1. 信念與社群媒體影響
我們的真假判斷不僅取決於資訊本身，還受到記憶與信念的影響。陶振超教授透過信號檢測理論（signal detection theory, SDT）驗證了這一點。SDT 是研究人類如何在不確定的情境下區分「真實資訊」與「雜訊」。例如：在社群媒體上判斷新聞是真是假。SDT 有兩個核心概念：
反應偏誤（response bias）表示一個人「將某資訊判定為真」的傾向。如果標準設定較高，你較不容易相信新聞；相反地，標準較低時，你更容易相信新聞是真的，但也更容易被假新聞欺騙。
辨別敏感度（discrimination sensitivity）代表個體區分「真實資訊」與「假資訊」的能力。辨別敏感度高表示能夠清楚分辨真假；敏感度低則代表真假看起來很相似，容易混淆。
研究顯示，一名長期支持某個政黨的選民，會更容易接受符合其政治立場的新聞，即便內容可能不完全正確。相反地，當新聞與其立場相悖時，大腦則會自動啟動懷疑機制，甚至可能忽視新聞中的真實資訊。這種現象反映了反應偏誤（response bias）的作用——當資訊與我們的信念一致時，我們更傾向於相信它，而非基於內容本身的準確性來判斷。
在現代社會，社群媒體的演算法推波助瀾，使這種現象更加嚴重。社群媒體平台會依據使用者的偏好推送相似立場的資訊，使我們更難接觸不同觀點，進而形成「同溫層效應」（echo chamber effect）。這不僅加深個人信念，還降低了我們對相同立場訊息的懷疑，使假新聞在這樣的環境中顯得更加可信。
信號檢測理論（SDT）有兩個核心概念：
反應偏誤（response bias）表示個體對於「將某資訊判定為真」的傾向。如果標準（conservative criterion, c）設定較高，你較不容易相信新聞；相反地，標準較低時，你更容易相信新聞是真的。
辨別敏感度（discrimination sensitivity, d’）代表個體區分「真實資訊」與「假資訊」的能力。d’ 值高表示能夠清楚分辨真假；d’ 值低則代表真假看起來很相似，容易混淆。
反應偏誤決定你「有多容易相信」資訊，而辨別敏感度則決定你「能否準確判斷」真假資訊。
圖片來源：陶振超教授提供
2. 假新聞的寫作手法
假新聞之所以能成功影響大眾，與其寫作手法息息相關。陶振超教授以模糊痕跡理論（fuzzy- trace theory, FTT）解釋人類記憶的運作模式，指出我們在處理資訊時，與其記住逐字細節（逐項記憶，verbatim memory），更傾向於記住內容的核心概念（要旨記憶，gist memory）。換言之，當我們閱讀新聞時，通常不會記住完整的細節，而是保留對內容的「大意理解」。這一特性，使得假新聞能夠透過特定手法來強化自身的說服力。以下幾種手法，正是假新聞能讓我們相信的關鍵因素：
流暢性（fluency）假新聞通常以簡單直白的語言呈現，讓閱聽人迅速理解。例如：「某企業逃漏稅百億！」相比「根據財報分析，該企業因應稅務政策產生爭議」，前者更具吸引力且易於記憶。
熟悉感（familiarity）訊息若頻繁出現在社群媒體或被多個來源引用，閱聽人即使最初懷疑其真實性，隨著時間推移，大腦會逐漸適應並熟悉這則資訊，進而產生「這應該是真的」的錯覺。
情緒反應（emotional response）假新聞通常帶有煽動性標題，透過激發憤怒、恐懼或興奮來影響閱聽人。例如，「政府隱瞞重大疫苗副作用！」相比「疫苗接種後少數案例出現副作用，仍待進一步研究」，前者更具衝擊性，能引發情緒共鳴。
我們該如何防範假新聞？
既然知道我們的大腦天生容易相信假新聞，那麼該如何防範呢？這並不是一個簡單的問題。
隨著社群媒體的發展，資訊的傳播方式已經不再侷限於傳統新聞媒體，許多意見領袖（key opinion leader, KOL）也成為公眾信任的重要資訊來源。這種變化進一步擴大假新聞的影響力，不只臺灣，全球各地都討論著如何在管理假新聞與保障言論自由之間取得平衡。
在這個問題尚未有定論之前，陶振超教授認為，「正確性推敲」（accuracy motivation）是現階段最有效的應對策略。也就是說，在接受資訊時，主動質疑內容、查證來源、理性分析，而不是依賴直覺或情緒來判斷真偽。唯有提高公眾對資訊的辨識力，才能減少假新聞對個人與社會的影響。
資料來源
採訪國立陽明交通大學傳播與科技學系陶振超教授
陶振超（2022）。假新聞心理學：人如何相信。https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=14517662
陶振超（2023）。人工智慧與新聞傳播。臺灣傳播學刊，44，83–94。http://www.tjctaiwan.org/word/26812312023.pdf
劉嘉薇（2021）。影響民眾對政府管制假新聞態度因素之研究。台灣政治學刊，25 (2)。
Matthew Gentzkow, Jesse M. Shapiro, & Daniel F. Stone. (2016). Chapter 14 - Media Bias in the Marketplace: Theory. Handbook of Media Economics, 1, 623–645. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-63685-0.00014-0
Gina Masullo Chen, and Yee Man Margaret Ng. (2016). Third-person Perception of Online Comments: Civil Ones Persuade You More than Me. Computers in Human Behavior, 55B, 736–742. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.10.014
台灣事實查核中心 https://tfc-taiwan.org.tw/rumor-tracker/
【社論】那些為人所詬病的 究竟是「假新聞」還是「假消息」？（2020-10-29）。大學報，第 1734 期，首頁。https://unews.nccu.edu.tw/unews/【社論】那些為人所詬病的 究竟是「假新聞」還
邱玉蟬（2022）。疫情時代的資訊流行病－為什麼新冠肺炎疫情相關的假新聞那麼猖獗？教育部媒體素養教育資源網。https://mlearn.moe.gov.tw/TopicArticle/PartData?key=10909&aid=5j3wu6hk4503
本文授權轉載自科技大觀園。
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