誰比較可能在Facebook上分享假新聞？高齡族群|數位時代 BusinessNext

假新聞在我們的生活中如何氾濫與發酵，已經是越來越多人關注、也亟需解決的難題，在這樣的風氣下，哪些人又是最容易把假新聞擴散出去的人呢？

這個族群值得注意

上週三（9），一份刊在期刊Science Advances的研究針對2016年美國大選期間，有多少人會把假新聞分享到Facebook上進行調查，並發現在1,300名Facebook用戶中，只有8.5%的用戶曾經分享過一則以上的假新聞，相較來說並不高——畢竟最近才有研究推估，在美國大選期間，每4個美國人就有1個曾經造訪過假新聞網站——然而，在這8.5%的用戶中，65歲以上使用者分享假新聞的傾向卻比任何族群都來得高。

分享次數是7倍

平均來說，在65歲以上的使用者中，有11.3%的人會分享來自假新聞網站的連結，在18～29歲的使用者中僅有3%會這麼做，而且前者平均會分享假新聞的次數是後者的7倍。

可能是不熟悉也可能是記憶力

對於這樣的發現，研究團隊推測可能是65歲以上的群體不熟悉電腦、缺乏數位媒體識讀的能力，才會沒辦法像其他群體一樣迅速驗證消息的真假；也可能是因為這個群體的記憶力下降，而失去辨別消息真偽的認知能力。

研究團隊也坦言，他們其實無法確定「65歲以上的人比較容易分享假新聞」這件事究竟是年齡還是世代問題，所以這些人可能是不熟悉現代科技才會傾向分享假新聞，也可能是人們只要年紀漸增，就會出現分享假新聞的傾向，因此確切原因仍有待探究。

分析超過千人的個人動態

這份研究是由來自紐約大學的社群媒體與政治參與實驗室（the Social Media and Political Participation, SMaPP）執行。他們是在取得1,300名Facebook用戶的同意後，得到這些人在美國總統大選期間的個人動態，並在更早之前的訪問調查中取得他們的年齡、意識形態、自認的政黨偏好等等。

資訊真的是假的？確認再確認

接著他們參考BuzzFeed News的文章與同儕研究，整理出3份假新聞網站名單，並在實際研究時再次確認來自這些網站、且有被受試者分享的897篇文章都是假新聞。

意識形態有影響嗎？不一定

除了年齡以外，研究團隊也發現意識形態非常保守的人，其分享假新聞的次數是意識形態非常自由者的6.8倍，是意識形態在中間者的6.7倍。

不過對於意識形態和分享假新聞的傾向之間是否有關，研究團隊則抱持審慎的態度。他們認為目前大多的假新聞網站都以支持川普（Donald Trump）、反對希拉蕊（Hillary Clinton）的內容為主，保守派自然比較可能分享這些網站的內容，該研究團隊寫到：「如果今天的假新聞是支持希拉蕊而不是支持川普，那麼就可能是比較多的自由派會分享假新聞。」

其他變相沒影響

至於性別、教育程度、社經地位，都沒有對分享假新聞的傾向產生影響。

上圖為「如何辨識假新聞」簡易教學，包含衡量資訊來源和作者的可信度、要看內文(別因為聳動的標題就起舞)、確認參考資料、事件發生日期、內文是否為嘲諷性質、認清自己的立場和偏見、向專家諮詢。

圖／地球圖輯隊

瞭解了就能對症下藥

必須注意的是，雖然這次研究顯示會主動分享假新聞的人不多，但是他們並沒有取得受試者動態消息的內容，因此也無法確定這些受試者平常會在Facebook上看到多少假新聞。不過有參與研究的政治學助理教授葛斯（Andrew Guess）相信，只要瞭解到哪些群體比較容易分享假新聞，就能讓他們針對這個群體研擬出杜絕假新聞的方法。

分享作為一種宣示

沒有參與研究、來自哈佛大學的公共政策與傳播學教授包恩（Matthew Baum）也支持這份研究的發現，他推測比起加深自己的信念，分享文章更像是在和他人展示自己的立場，所以選擇分享的人才會比較少；也因為如此，就算有人跳出來指證這個人分享的訊息是假的，也不太可能因而改變分享者的想法或立場。

分化對立的新聞敘事

若要總結美國的現況，來自麻省理工學院、Twitter前首席媒體科學家洛伊（Deb Roy）認為，現在的美國新聞「充斥著分化對立的敘事方式」（full of balkanized narratives），而人們只會把與自己認同的資訊稱為「真新聞」，反之，那些不認同的資訊就通通是「假新聞」。

「真是一團糟。」洛伊評論道。

方睿科技雙軌策略，讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出，在 AI 時代，人應該專注於「最有價值」的工作；然而在商用地產業中，專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上，真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配，讓人力從低價值的資料處理中解放，將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

為此，方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台，運用 AI 技術，將過去產業中破碎、非結構化的資料，重塑為可被運算、可驗證的標準化數據，並結合圖表與互動式介面，讓使用者能夠快速得到完整市場資訊，實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟，將不動產視為企業服務的核心載體，串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴，使空間不再只是靜態標的，而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄，平台得以發展「資料即推薦」模式，推動商用地產從單點交易，邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制，實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下，真正的競爭關鍵已不在模型本身，而是能否有效率地收集資料、提高資料品質，並將其與實際決策流程緊密結合。為此，方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪，回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題，成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明，資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段，必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告，並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉，透過資料清洗與實體對齊，將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關，則引入不動產專家進行校正與產業判讀，補上模型難以理解的規則與慣例，確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段，藉由收集使用者提問與行為，檢視現有資料是否足夠精準，再回到專家校正與補齊流程，使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上，方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示，PickPeak 並非單純的物件搜尋工具，而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動，提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件，再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案，真正將 AI 從「回答問題的工具」，轉化為「陪伴決策的數位專家」。

創新 Data to win 模式，讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過，單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級，因此，方睿科技提出的第二條路就是，推動產業生態系聯盟，整合商用地產市場上不同角色的數據，讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出，目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間，缺乏有效的整合機制，導致企業在選址與空間規劃過程中，難以快速找到真正合適的服務與解決方案，形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點，方睿科技提出「Data to win」模式，以資料取代傳統「Pay to win（付費買廣告）」思維，讓真正具備經驗與實績的服務夥伴，在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明，在廣告投放效益越來越低的情況下，企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」，而是「如何在對的地方被看見」，這將是未來的市場勝出指標；而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力，方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料，經過去識別化與結構化處理後，再嵌入企業決策流程中，讓推薦不再來自廣告投放，而是真實、可被驗證的使用經驗，透過這樣的機制，不僅提升企業決策的準確度，也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說，方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料，讓企業在選址階段，就能同步評估空間規劃方案，加速決策流程。又如，整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料，並呈現在地圖上，協助企業評估辦公據點的交通便利性，優化員工日常通勤與出行體驗。此外，平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊，協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓，提升進駐媒合效率。

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調，方睿科技已經透過投資與合夥模式，將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域，至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星，以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作，方睿得以更深入理解產業真實痛點，讓科技不只是工具，而能真正回應實際決策與服務需求。

此外，方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟，目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入；接下來，方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入，讓數據在安全、可控的前提下流動，進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值，為產業轉型啟動下一個關鍵階段。