分辨假新聞沒你想的容易！遊戲app考驗你的辨識力
美國哈佛大學的尼曼實驗室最近介紹了幾款考驗你分辨假新聞能力的遊戲app。它的幾個結論包括了：透過遊戲確實有助於打擊假新聞；大部分人分辨新聞真假的能力，其實和你想的要糟糕多了。
訊息傳播的工具如此便利，讓假新聞（fake news）氾濫成災。如今就算我們想自己惡搞製造假新聞，也不成問題，網路上到處有現成的app幫你辦到。
不過，假新聞本質並不在搞笑。它通常是爲了某種政治或商業目的刻意散播。在美國大選期間，它已經讓傳統新聞業着吃足苦頭。網路充斥各種真假難辨的訊息造成「資訊失靈」（disinformation），對新聞自由和公民社會都是莫大傷害。
爲了打擊假新聞，美國有些新聞業者嚴肅思考了跳脫框架的解決方法。他們想到的辦法是邀請大家來玩遊戲。透過遊戲app，測驗使用者分辨新聞真假的能力。
這幾個假新聞遊戲大同小異，都是提供網路上確實曾經出現過的新聞標題、文章、或是某名人的說法，讓玩家來判斷它們的真假。Fake News: The Game提供的題目只有新聞標題，並沒有附新聞的內容。Factitious除了新聞標題，也截取一小段新聞內容，用戶除了答題之外，還可進一步查詢消息的資料來源。 PolitiFacts的題目則提供你某一段公衆人物說的話，說這段話的公衆人物，以及他說這段話的背景，由玩家決定這段引文是真是假。
這些遊戲規則大致相同：回答正確可以獲得分數，得高分的玩家有機會登上它的全球「打假英雄」排行榜。
這樣的遊戲，會像寶可夢或是Candy Crush一樣風行嗎？更重要的是，它對打擊假新聞有用嗎？
隨着數位科技的發展，我們也進入遊戲化的世界。因爲我們周遭有各種裝置可以記錄和收集數據，許多活動都可被包裝成遊戲的形式賴累積積分或是相互競賽。從學習語言到跑步健身，現在都可以透過遊戲的方式進行。而新聞的遊戲的應用，如今也越來越普遍。
對新聞的工作者來說，遊戲提供了一套新聞敘事新的可能性。ISL的行銷長邵爾（D. J. Saul）認爲，資訊失靈的全球流行病顯然已勢不可免，各種反擊假新聞的努力都應該嘗試，而遊戲自然也可扮演它的角色。
假新聞遊戲並非不切實際
美利堅大學遊戲實驗室主任葛雷斯（Lindsay Grace）說，它們正在推動「嚴肅遊戲」的概念，因爲遊戲幫助我們用不同的方式處理訊息，提供人們有機會學習和認識複雜的系統。另一方面，遊戲如今也正逐漸成爲新聞製作的一部分。跨界融合如今是新聞消費的趨勢，正如Jon Stewart的《每日秀》（Daily Show），形式上雖然是搞笑的脫口秀，但實際上它插科打諢評論政治，也是新聞。遊戲自然也可納入新聞製作的一部分。
裝置越簡單越好用
過去大家常說電視新聞的原則是KISS（Keep it simple and stupid，大意是說內容要力求淺白、耍笨）。這種戲謔的說法，其實也點明瞭電視的表現形式的特色。
而如今裝置不同了，手機上的新聞遊戲，真新聞向右滑，假新聞向左滑，只要方便操作就是好遊戲。這種遊戲的設計看似沒什麼大學問，但是恰恰符合使用者的裝置和使用情境。葛雷斯就認爲，這是Factitious今年改版成功的關鍵。
遊戲確實有助吸收新聞資訊
根據 Factitious的統計，在遊戲改版後前三天玩遊戲的人平均答題的正確率是82%。平常我們看臉書或推特新聞，往往只是一路往下滾動頁面，在查證新聞真僞之前就把它轉發出去。當我們玩新聞遊戲時，爲了爭取更高分，我們會點擊查看每篇題目的內容，確認自己答案的正確性，這種行爲上的改變，可以改善我們吸收新聞資訊的習慣。
大部分人對自己的低分數感到意外
光是看別人玩遊戲也是有趣的事。他們不敢相信當遊戲爲他們確認某個新聞是假的（或真的）。PolitiTruth設計者賈維斯（Christopher Cinq-Mars Jarvis）說，「這遊戲最棒的地方是讓我發現自己的分數有多糟，以及別人分數是有多糟。」很多人信心滿滿認爲自己對新聞頗有掌握，他們出錯的機會還是很高。賈維斯說：「這對每個人自我政治認知的信心都是很大的考驗。」
遊戲開發者也有收穫
假新聞遊戲的開發者也有收穫——他們從玩家的數據可以得到不少用戶洞見。PolitiFact的執行長沙洛克曼（Aaron Sharockman）說，使用者行爲的分析，有助新聞機構進行事實的查覈。贊助Factitious遊戲開發的奈特基金會，則計劃和其他新聞機構分享使用者的數據。
換言之，對這些新聞遊戲的開發者而言，遊戲爆紅只是手段，而非最後的目的。PolitiTruth的賈維斯就強調，他們對遊戲者進行了詳細統計數據，並且分析了玩家的人口組成分佈。這些數據有助於瞭解假新聞主要擴散的途徑，以及誰最可能因假新聞而受害。
參考資料：
Games might be a good tool for fighting fake news. Here's what three developers have learned（NiemanLab）
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