2016 年年末，“后真相”（Post-Truth）被《牛津英语词典》评选为年度词汇。该词典的定义是，诉诸情感与个人信仰比陈述客观事实更能影响民意。直白来说，就是人们对事件产生的情绪，比事实究竟如何更加重要。
最近，该词语大多被用于描述特朗普当选美国总统及英国脱欧这类政治事件（被“后真相”谣言影响的事件）。但实际上，与其说“后真相”是一种宏观的政治生态，不如说这是一种微观的网民心理。这种心理并不是互联网的产物，但是通过互联网时代的技术特征，促进了“后真相”谣言的传播。
在社交媒体中，人们可以根据自己的兴趣爱好及信仰习惯进行个性化设置，从而与其他类型的信息相隔开，形成一个相对封闭的信息环境（也称“回声室”）。比如，当两个人在谷歌中输入 BP（英国石油公司）时，其中一人链接到投资机会，而另外一个人链接到 2010 墨西哥湾漏油事故。这种互联网的个性化算法，加深了人们思维的偏向性。
同时，互联网技术提高了信息的传播速度，使得人们在庞大的信息库中进行筛选时，容易被一些夸张的标题所吸引，导致“clickbait 新闻”的增加。虚假新闻网站利用了这一现象，发布有错误引导的标题，“诱惑”读者点击，驱动网络流量，并从中获取收益。而且在互联网媒体的冲击下，纸质媒体为了维持经营，也只能用令人瞩目的琐事替代深入事实的报道来吸引读者的购买。这样使得媒体人作为真相“守门人”的作用被削弱，人们更加难以得知事件的真实情况。
互联网的技术特征，加深了人们的思维偏见，且促进了虚假新闻的传播。科技巨头一直都不愿意承认他们起到的推动作用，但是近期社交媒体里“后真相”谣言的影响力逐渐加大，使得他们不得不做出行动。
Facebook 和谷歌宣布，将切断广告网络中那些推广假消息的网站。并且将与《纽约时报》、《华盛顿邮报》和《BuzzFeed》等传统媒体及 Twitter 一起创建一个联盟，旨在提高媒体用户的新闻素养，创建自愿的业务守则，从而减少谣言的来源。
不过，谣言的传播不仅仅是来源问题。MIT 媒体实验室的 Cesar Hidalgo 表示，社交媒体网络应该改进算法，随机将高质量的文章引入到用户的信息来源之中；又或者使用算法来识别用户的偏见，并向用户展现另一端的观点。从而减低情感对于分辨事件真实性时产生的影响，为客户营造一个更为健康的信息环境。
Skymind 和 Deeplearning4 的联合创始人 Chris Nicholson 则提出疑问，通过深度学习，人工智能可以很好地理解及检测文本，为什么我们不用人工智能系统检测新闻的真实性呢？然而，现实中存在着相当大的灰色地带，并且谣言制造者可以通过字眼上的改变来逃过人工智能的“法眼”，仅仅通过人工智能系统是难以准确判断新闻真实性的。
互联网技术的特征确实加剧了谣言的传播，但是它的核心过程是人为驱动的。人的问题终究还是要回归到人性，我们要做的是拓宽思维，培养自我判断能力。
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