超图上的谣言传播

为什么群聊对谣言重要

每天都有数以百万计的信息在像 WhatsApp 和 Telegram 这样的群聊中流动。一条链接或一张截屏可以在群与群之间蔓延，迅速成为影响人们对政治、健康或日常事件看法的谣言。然而，大多数信息传播的科学模型仍把沟通视为两人之间的互动——一个人对另一个人说话——而不是群体内部的传播。本文提出：当我们认真考虑群组时，会发生什么变化？这如何改变我们对谣言如何爆发或消亡的理解？

从简单的联系人到复杂的群组网络

在消息平台上，人们并不只是单独一对一地交流——他们参与许多相互重叠的群组。为此，作者使用一种称为超图的数学结构，其中一个“边”可以同时连接多人，代表一个聊天群。在他们的模型中，每个人有三种状态之一：未听说谣言、积极传播谣言、或已经听说但不再转发。只有当群组中足够多成员已经在传播时，谣言才会在该群内扩散，这反映了当很多联系人重复同一故事时产生的社会压力。到那时，群内所有尚未听说的人可能会突然成为传播者，模仿现实中热门群聊中活动激增的情形。

谣言如何失去动力

谣言不会永远传播下去。人们最终会失去兴趣，或认为“大家都知道了”，于是停止转发。该研究的新颖之处在于如何处理这种减速。作者没有假设人们以随机方式停止传播，而是让这种停止通过基于群组的饱和发生。一旦一个人属于足够多已经广泛传播该谣言的群组，他们就成为“不传者”（stifler），不再继续转发。这个简单规则会产生两种截然不同的谣言衰减方式。在某些情况下，活跃传播者的数量迅速以指数方式下降，类似于许多标准流行病模型。而在另一些情况下，下降要慢得多，服从幂律，这意味着罕见但持续时间很长的谣言级联成为可能。

谣言级联的临界拐点

通过运行大规模计算机模拟，研究者绘制出谣言何时熄灭、何时爆发以及如何接近这些行为之间拐点的图谱。他们表明，群组多容易被点燃（传播阈值）与人们多快被饱和（停止阈值）之间的平衡决定了会出现哪种机制。有趣的是，在从相对均匀的群组集合到包含许多小群聊和少数大型频道的高度不均衡网络等广泛网络结构中，他们观察到的转换都是连续的。不存在从“几乎没有谣言”到“每个人都知道”的突变，而是在临界点附近，谣言级联逐渐变得更大、更持久，呈现出平滑的转变。

用真实 Telegram 数据检验理论

为了检验抽象模型是否抓住了真实行为，作者使用了包含数亿条消息的大型公开 Telegram 频道数据集。他们构建了一个基于群组的网络，用户属于一个或多个频道，然后跟踪共享同一网页链接的消息级联，将每个链接视为一个独立的谣言。对每个级联，他们测量谣言存续的时间和转发的频次。当他们在该 Telegram 网络上直接模拟模型时，发现模拟级联的统计特征——规模和持续时间——在系统调至接近临界点时与真实数据最为吻合。来自电子邮件通信数据集的类似结果也加强了这一图景。

对在线信息传播的启示

综合来看，这项研究表明，真实在线群组系统中的谣言传播往往处于一个微妙的平衡点：谣言既不是总是失控地爆发，也不是总是迅速消亡，而是接近一个临界态，在那里小规模和大规模的级联合并存在。通过明确建模群体对话而非仅仅个体连接，并将谣言消亡与个人所处群组的饱和度联系起来，作者提供了一个更现实的框架来理解消息应用中的病毒式内容。对于政策制定者和平台设计者而言，这项工作暗示，即便对群组形成、重叠或转发方式做出微小调整，也可能将谣言动力学从这种临界边缘推开，帮助在不需监控每条信息的情况下遏制错误信息的传播。

引用: Oliveira, K.A., Traversa, P., Ferraz de Arruda, G. et al. Rumor propagation on hypergraphs. Nat Commun 17, 3253 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-70096-w

关键词: 谣言传播, 社交媒体群组, 超图网络, 信息级联, 临界性