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嘘の伝わる速さは何世紀にも渡って語り継がれており、1710年の時点で既にジョナサン・スウィフト（『ガリヴァー旅行記』の著者）が「まず嘘が広まり、真実はその後をノロノロとついていくものだ」という言葉を残しているほどだ。そうはいっても、このような事実を示す証拠というのはこれまでほとんど存在しなかった。しかし、ここ数年のソーシャルメディアの様子を見ると、嘘が真実に大きな差をつけながら信じられないほどの速さで広がっており、もはやそれが当然のようにも感じられる。

そしてこの度、MITが10年分ものツイートを分析した結果、嘘が真実よりも速く広まるだけでなく、ボットやネットワーク効果がその原因とは言い切れない――つまり、私たち人間が嘘を広めている――ということがわかったのだ。

3月9日、Scienceで発表された同研究では、ツイッター上で拡散された（もしくは拡散されなかった）10万件以上のニュース（第三者機関によって虚偽のニュースかどうかが判別されているもの）がどのように伝播していったかに焦点があてられている。結果はレポートの要旨（Abstract）に記されている通り、「どのカテゴリーにおいても、嘘は真実よりも遠く、早く、深く、広範囲に広がっていった」。

この結果を見て、ロシアや時系列に並んでいないニュースフィード、選挙などを槍玉に挙げるのは早計だ。というのも、虚偽のニュース（政治的な意図をはらんだ、いわゆる「フェイクニュース」と区別するためにあえてこの言葉を使用する）がこんなにも速く拡散する背景には、私たち人間が存在するからだ。

「嘘が真実よりも広まりやすいのは、人間が正しい情報よりも虚偽のニュースをリツイートしやすいからだということを調査結果は強く示している」と同レポートの共同著者Sinan Aralは語る。

その一方で、彼は次のように注意を促す。

「もちろん、人の頭の中に入り込んで、何らかの情報を消費したり、リツイートしたりする過程を調査したわけではないので、本研究ではまだ問題の深層部にはたどり着けていない。そもそも、どのように虚偽のニュースがネット上で拡散するかについての大規模な調査はほとんど行われていないため、まだまだ継続的な努力が必要だ」

とは言うものの、「人間は虚偽のニュースを拡散しがちだ」というMITの研究結果からは、極めてストレートかつ強烈な印象を受ける。

残念ながら、人間はアルゴリズムや価格モデルのようにアップデートできるものでなければ、報道機関のように無視できるものでもないため、この結果にはある種の歯がゆさも感じる。というのも、レポート内でも指摘されているように、明確な解決策など存在しないのだ。だからといって、問題から目を背けるべきではない。

10年分のツイートを解析

MITの研究プロセスは次の通り。なお、共同著者の1人であるSoroush Vosoughiによれば、「フェイクニュース」に関する騒ぎが起きるずっと前から同研究は進められていたようだ。

まず研究チームは、2006〜2017年の間に公開された何百万件ものツイートを集め、6つのファクトチェッカー（Snopes、PolitiFact、FactCheck.org、Truth or Fiction、Hoax Slayer、About.com）の少なくともいずれかひとつで真偽判定が行われた12万6000件のニュースと関連があるかどうかを調査。その結果に応じてツイートを分類していった。

その後、ツイート・リツイート数、一定のエンゲージメント数に達するまでの時間、情報元となるアカウントから見たリーチ範囲といった指標をもとに、各ニュースがどのように広がっていったかを観察。

最終的に、各指標をもとに「滝」のようなグラフが生成された。例えば、急激に拡散された後、すぐに話題から消え去ってしまった情報は、横の広がり（＝拡散度合い）はあるものの、深さ（おおもとのツイートから何層にわたってリツイートされたか）はほとんどなく、バイラル性も低い。

そして虚偽のニュースと真実の「滝」を比較したところ、少数の例外を除いて、虚偽のニュースの方がより多くの人に、より速く広まり、何層にも渡ってリツイートされていることがわかった。

しかもこれは数％といったレベルの差ではない。具体的な数値については以下を参照してほしい。

• 真実は1000人以上にリーチすることさえめったにない一方で、虚偽のニュースのうち拡散度合いで上位1%にあたるものは、ほぼ常に1000〜10万人もの人びとにリーチしていた。
• 真実が1500人にリーチするには、嘘よりも6倍近い時間がかかる。
• 虚偽のニュースは広範に拡散し、グラフのどの箇所においてもリツイート数で真実を上回っていた。
• 政治に関する虚偽のニュースはすぐに何層にもわたってリツイートされ、結果的に他のカテゴリーの虚偽のニュースが1万人にリーチするよりも3倍近い速度で2万人以上ものユーザーにリーチした。

以上の通り、どの角度から見ても虚偽のニュースの方が真実よりも何倍、もしくは何乗も速く、多くの人にリーチするということがわかった。

反対意見

上記の研究結果の考察や、研究者が考える解決策、将来の研究アイディアについて触れる前に、想定される反対意見について考えてみよう。

ボットが原因なのでは？　結論から言うとボットの影響はほぼない。研究者はボットを検出するアルゴリズムを使って、明らかにボットによると思われるツイートは事前に取り除いていた。また、ボットの行動パターンを別途精査し、収集したデータをボット有のパターンとボット無のパターンでテストしたが、先述の傾向に変化は見られなかったのだ。この点についてVosoughiは「ボットもわずかに真実より虚偽のニュースを広めやすいということがわかったが、我々の結論に影響を及ぼすほどではなかった。つまり拡散度合いの差はボットでは説明がつかない」と話す。

「虚偽のニュースの拡散にはボットが深く関係している、という最近よく耳にする説とは真逆の結果が研究から明らかになった。これはボットの影響を否定するものではないが、少なくともボットを嘘拡散の原動力と呼ぶことはできない」とAralもVosoughiに賛同する。

ファクトチェックサイトにバイアスがかかっているのでは？　確かにまったくバイアスがかかっていないファクトチェッカーというのは存在し得ないが、研究者が参照した6つのサイトに関し、ある情報が真実かどうかの判定は95％以上の割合で共通している。客観性や証拠を重視するこれらのサイトすべてに共通のバイアスがかかっていると考えるのは、もはや陰謀論の域とさえ言えるだろう。それでも納得できない人は次のAralのコメントを参照してほしい。

「ファクトチェッカーを含め、研究対象に選択バイアスが生じないよう私たちは細心の注意を払っていた。その証拠に、メインの研究とは別に1万3000件のニュースから構成されるもうひとつの対照群について独自に真偽を確認し、そのデータを分析したところ、ほぼ同じような結果が得られた」

このファクトチェックはMITの学部生3名が行ったもので、判定結果は90％以上の割合で共通していた。

虚偽のニュースの拡散には大規模なネットワークが関係しているのでは？　レポートによれば、現実はその逆のようだ。

ネットワークの構造や各ユーザーの特徴から虚偽の情報が拡散しやすい背景を説明できるのでは、と考える人もいるかもしれない。つまり、虚偽の情報を広める人ほどフォロー数やフォロワー数、ツイート数が多く、認証バッジを取得している人や昔からTwitterを利用している人の割合も多いのではないかという説だ。しかし嘘と真実の拡散具合を比べると、実はその逆が正しいということがわかった。

虚偽のニュースを広めやすいユーザーの特徴は以下の通り。

• フォロワー数が少ない
• フォロー数が少ない
• ツイートの頻度が低い
• 認証ユーザーの割合は少ない
• アカウントの保有期間が短い

「このような特徴が見られたにもかかわらず、虚偽のニュースがより速く、広く拡散した」と研究者は記している。

なぜ虚偽のニュースの方が速く拡散するのか？

この問いに対する答えは憶測でしかないが、少なくとも同研究に携わったMITの研究者の「憶測」は、データに支えられたものであるという事実は無碍にできない。さらに、嘘の大規模な拡散は最近見られるようになった現象で、十分に研究されていないとはいえ、幸運なことに社会学や心理学からはいくばくかの示唆が得られる。

「コミュニケーション学の分野では、特定のニュースが拡散する理由について、既に包括的な研究が行われている」と3人目の共同著者Deb Royは言う。「人はポジティブなニュースよりもネガティブなニュース、平和なニュースよりもショッキングなニュースを広めやすい傾向にあるというのは既によく知られているのだ」。

もしも本当に人が目新しくて（Royいわく「目新しさこそが最重要要素」）ネガティブ（「血が流れればトップニュースになる」現象）なニュースを広めやすいとすれば、残された疑問は虚偽のニュースが真実よりも目新しく、ネガティブかどうかという点だけだ。

そこでMITの研究者は、一部のユーザーのアクティビティを分析し、虚偽の情報が含まれるツイートと真実しか含まれていないツイートの目新しさを比較した。すると確かに、「目新しさに関するどんな指標と照らし合わせても、虚偽のニュースが真実を上回る」ということがわかったのだ。

また、ツイート内で使われた言葉や関連する感情に注目したところ、虚偽のニュースには驚きや不快感を示すリプライがついていた一方、正しい情報へのリプライには悲しみや期待感、喜びや信頼といった感情が込められていることが多いとわかった。

まだまだ多くの検証が必要とはいえ、本研究からは虚偽のニュースは真実よりも速く拡散し、前者は後者よりも目新しく、ネガティブだという結論が導き出された。あとは「目新しくてネガティブだからこそ虚偽の情報は速く拡散する」という両者の因果関係を証明するような研究の発表が待たれる。

私たちには何ができるのか？

本研究で示された通り、虚偽のニュースを人間が広めているとすれば、それを防ぐためにどうすればよいのだろうか？　冒頭のジョナサン・スウィフトの言葉通り、これは決して最近生まれたものではなく、人びとはこれまで何世紀にも渡ってこの問題に対して何らかの策を講じようとしてきた。しいて言えば、問題のスケールには違いがあるかもしれない。

「何百万人――複数のプラットフォームをまとめると何十億人――もの人びとが、リアルタイムでニュースの拡散度合いに影響を及ぼすというのは、これまでなかったことだ」とRoyは言う。「ネットワークで繋がった人びとの行動についてのみならず、それがニュースや情報の伝播にどのような影響を与えるのかという点についてはさらなる研究が必要だ」。

さらにRoyはこの問題を人間の健康状態のように捉えている。実はJack Dorsey（Twitterの共同創業者でCEO）も、Royが設立した非営利組織Corticoのブログポストを引用元として、同様の比喩を用いた以下のツイートを投稿していた。

我々はコミュニティー全体の健康状態やオープンさ、さらにはプラットフォーム上で交わされる会話のマナーの向上に努めるとともに、その進捗に責任を負うと約束する。

またRoyをはじめとする研究者たちは、TwitterはもちろんFacebookやInstagram、オンライン掲示板といったプラットフォーム向けの「健康診断機」の開発にあたっている。しかしRoyは、これらのプラットフォームは氷山の一角に過ぎず、インターネット全体の「体調」を向上するにはさらなる努力が必要だと指摘する。

この点に関し、Aralは経済的な活動を例に挙げ、「ソーシャルメディア上での広告活動が虚偽のニュースを拡散するインセンティブとなっている。というのも、広告主にとってはビュー数がもっとも大事な指標だからだ」と語る。つまり虚偽のニュースを減らせば広告料も減ってしまうため、プラットフォームの健全化に向けたインセンティブが生まれにくいということだ。

「短期的には虚偽のニュースの拡散を止めることで金銭的なデメリットが発生するが、だからといって野放しにしておくと長期的な問題が発生してしまう。例えば、あるプラットフォームが虚偽のニュースや不適切な会話で埋め尽くされてしまうと、ユーザーはそのプラットフォームを一切使わなくなってしまうかもしれない。そういう意味では、FacebookやTwitterには、長期的な利益を確保するためにこの問題に取り組むインセンティブがあると考えている」（Aral）

しかし問題の根幹に人間だけでなく、アルゴリズムや広告料も関係しているとするならば、どうすればよいのだろうか？

「大事なのは、ユーザーの手を一旦止め、自分たちの行動がどんな影響を持ちうるか考えさせることなのだが、行動経済学の世界でもよく知られている通り、これはとんでもなく難しいことだ」とRoyは言う。だが、もしもそのプロセスが簡単かつどこにでも導入できるとすればどうだろうか？

「スーパーへ買い物に行くときのことを考えてみてほしい。すべての食べ物には、製造工程や製造・販売元、ナッツが含まれているかといった情報を記したラベルが貼り付けられている。しかし情報にはそんなラベルは存在しない。『この会社は虚偽の情報を発信することが多いのか？』『このメディアは3つの独立した情報源と照らし合わせて真偽を判定しているのか（それとも1つだけか）？』『何人がこの報道に関わっているのか？』といった問いに対する答えはニュースには含まれておらず、私たち消費者はただメディアが提示する情報を消費するしかないのだ」（Aral）

さらにAralは、ある情報がTwitter上で拡散する前にその信頼性を測定できるようなアルゴリズムをVosoughiが考案したと語った（Vosoughi本人は謙遜からか、ただ忘れていたのか、取材時にはこの点について触れなかった）。ではなぜFacebookやGoogleのように、膨大なデータや機械学習・言語に関する知見を持ち、プラットフォーム上の情報や活動、エンゲージメント、さらにはサイト全体に関してさまざまな変革を経てきた企業が、Vosoughiのような取り組みを行わないのかという点については疑問が残る。

この問題について、議論は活発に行われているが、なかなかそれが具体的なアクションには繋がっていないようだ。さらにRoyは、TwitterやFacebookといったサイトからは、特効薬のような解決策は生まれないだろうと釘を刺す。

「ソーシャルメディアを運営するためには、さまざまな点に注意しなければいけない。プラットフォーム自体はもちろん極めて重要だが、それ以外にもコンテンツを作る人や広告主、インフルエンサー、そしてユーザーが存在する。彼らの役割はそれぞれ異なるため、ポリシーの変更や新たなルール・ツールの導入による影響は、ステークホルダーによって変化する」

「それ自体は悪いことではない。というのも、そうであるからこそ私たちのような研究者がとやかく言えるのだから」

データセットについても同じことが言えるだろう。なお、本研究で使われたデータは（Twitterの同意のもと）公開される予定なので、誰でもMITの研究結果を確認したり、さらに考察を深めたりできる。

今後、本問題についてさらなる研究が行われることを期待したい。

［原文へ］

（翻訳：Atsushi Yukutake）

大企業ならば、おそらく相互に関連した情報の複雑なバックボーン（そこには膨大なデータが含まれ、そこへの操作が簡単にできるようになっている）を構築するための、多数のエンジニアとリソースを抱えていることだろう。しかし小さな企業だったり、それほど技術指向ではない企業の場合、そうしたリソースを持つことは難しい。

それこそが、Howtie LiuにAirtableの作成を決意させたものだ。このスタートアップは一見ただのスプレッドシートにしか見えないものを、堅牢なデータベースツールとして使えるようにすることを目指している企業だ。背後で行われている複雑性を隠しながら、プログラミング経験のない人たちに、自分たちの仕事を処理するための複雑なシステムが作れるようにしてくれる。本日（米国時間3月14日）、彼らはBlocksという名の新しいツールで、さらなる1歩を踏み出した。これを使うことで利用者たちは、SMSや統合マップなどの様々な操作部品を、システムにただドロップすれば良いようになる。例えば、技術バックグラウンドを持たない小規模ビジネスのオーナーが、注意深く全てのアクティビティ、例えば食品トラックのネットワークを追跡することが、金額を入力してツールの1つをドロップするだけで、可能になるものだと考えてみて欲しい。

「私たちは、皆が持っているこの力をソフトウェア開発の中に引き出して、それを誰でも使える『一般消費者向け製品』の形にしたいと願っているのです」とLiuは言う。「同時に、ビジネスの観点からは、一般にローコードアプリケーション（プログラミングをあまり行わなくてもよいアプリケーション）のプラットフォームが持つ、大きなチャンスに期待しています。これらのプラットフォームは、普通なら予算を使い時間もかかる、重量級の高価なユースケースのニーズを解決します。私はAirtableをGUI寄りのものとして位置付けています。これに対して多くのツールはデータ管理的側面が中心です」。

Liuによれば、同社はCRVとCaffeinated Capitalによって主導されたラウンドで5200万ドルを追加調達したと語った。他にラウンドに参加したのはFreestyle VenturesとSlow Venturesである。調達資金は全て、プログラミングプロセスそのものを抽象化しようとするシステムの構築に利用される。しかし結局は、論理操作のレゴブロックに過ぎないものを使って、どれだけ実際にシステムをカスタマイズできるかということには、ある程度の限界がつきものだ。要するに、ここでの目標は、平均的なプログラマーが作るような、一般的な操作をなるべく数多く抽出することだ（そして大企業にはしばしば、これらを高度にカスタマイズするニーズが存在している）。

こうしたことは、まだ流行ってはいないが大きな市場の可能性のある、小規模から中規模のロングテールビジネスを、企業たちが徐々に狙おうとするときに必要となるものだ。そうした企業にはエンジニアを雇うためのリソースもおそらくないだろう。GoogleやFacebookが大学にやって来て、技術系のバックグラウンドを持った学生たちをさらっていくのとは対照的だ。これが、ビジネスを運用するために必要な、沢山の複雑な操作を抽象する用途に、Excelが大人気を博している理由の1つである。しかし同時に、Liuはそうした哲学はさらに前に進めることができるべきだと語った。

「クラウドの世界には、AmazonのクラウドインフラのEC2があります。これはハードウェアを抽象化して、既存のマシン上の情報を乗せることが可能です」とLiuは言う。「そして、OSやそれ以上のものを載せることも可能です。コンテナ、Heroku、およびその他のツールが、運用レベルの複雑さを取り除いています。しかし、それでもアプリケーションとロジックは書かなければなりません。私たちの目標は、その部分をさらに飛び越えて、アプリケーションコードのレイヤーを抽象化することなのです。利用者は私たちのインターフェイスやブロックを直接使うことができます。これらは全てプラグアンドプレイで利用できるレゴブロックのようなもので、利用者に、よりダイナミックな機能を提供します。マップビューやTwilioとの統合などがその例です」。

そして実際には、Twilioを始めとする多くのプラットフォームも、それ自身でコーディングの初心者に対して、とても親切なものになろうとしている。例えばTwilioは開発の初心者が、そのプラットフォームを利用するためのとても素晴らしいドキュメントを沢山持っている。その中でAirtableが狙うのは、これら全てを複雑なウェブの上で相互接続し、リレーショナル・データベースを背後で構築し、利用者が正確性、速度、そして信頼性を犠牲にすること無く、シンプルに運用できるようにすることだ。

「明らかにMySQLは、コードやカスタムSQLクエリを使用してデータとやりとりしたい場合には素晴らしいものです」とLiuは言う。「しかし、究極的には、ビジネスエンドユーザーが、文字通りターミナルベースのSQLプロンプトを、データとのやりとりをするプライマリインターフェイスとして採用することを期待することはできません。もちろんそのようなデザインを採用することはないでしょう。明らかに、SQLレベルのデータベースの上に、何らかのインターフェイスが必要です。私たちは基本的に、Postgresのようなリレーショナルデータベースと同等の価値をエンドユーザーに対して開放していますが、私たちはさらに重要なものを提供しています：データを即座に可視化するインターフェイスです」。

これまでにも、平均的なユーザーが慣れ親しんでいる基本的なフォーマットを再考しようとする活動は数多く見られてきたが、柔軟性に対しての成熟度は進んでいる。例えばワード文書の背後にある概念を再考しようとするスタートアップCodaは6000万ドルを調達した。こうした努力はいずれも、非テクニカルユーザーのためのより堅牢なツールキットの作成に向けられている。このことは、この分野が徐々にホットな場所になることを意味している。特にAmazonやMicrosoftのように、こうしたサービスをオンラインで提供しようとしていたり、そうしたビジネスに目をつけた企業たちにとってはチャンスのようにみえる。

Liuも、同社の目標は、WYSIWYGで汎用なプラットフォームを作ることで、潜在的な全てのビジネスケースを追い求めることだと話した。こうしたやり方は通常ホリゾンタルアプローチ（水平アプローチ）と呼ばれている。ただ、こうしたやりかたは大変危険なもので、おそらく同社に対して投げかけられる最も大きな疑問の1つである。例えば他のスタートアップや企業がやって来て、特定分野のニッチを全て奪ってしまうかも知れない（例えば、ヘルスケアに特化したカスタムGUIプログラミングインターフェイスとか）。しかしLiuはAirtableにとってのチャンスは、最初から水平アプローチをとっているところにあると語る。

「ソフトウェアには、文字通りコードを書かなければならないという前提があります」とLiuは言う。「コードを書くことであまりにも多くのことを構築しているために、自分たちを解放することが難しくなっているのです。しかし有用なアプリケーションの中身を考えてみるとき、特にB2Bの企業内ツールのユースケースを支える、コードで書かれた大量のソフトウェアを見ると、結局その大部分は主にリレーショナルデータベースモデルなのです。そしてそのリレーショナルデータベースの側面から見ればバラバラの形式ではないのです」。

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（翻訳：sako）

開発中の薬が人間の生理にどのように影響するのかを見たい場合、選択肢は限られている。多くの場合はマウスを使うことになるが、様々な意味で人間との類似度は高いものではない。薬理学者はどうすれば良いのだろうか？MITの研究者たちが新しい解を見つけた：数百万個の生きた細胞を使って、相互に接続された最大10個の人間の臓器をシミュレートする、「身体チップ」（body on a chip）を開発したのだ。

マウスは人間ではないという、そもそもの問題を理解するのは難しくない。そしてそれを使った試験にも必然的に限界があることも容易に想像できる。「臓器チップ」（organ on a chip）プラットフォーム（より正確には「微小生理システム」（microphysiological systems）だが）は既に、相当数のものが存在している。それらは有益なものだが、臓器は単体で存在しているわけではない。個人ごとに異なる複雑なシステムの一部なのだ。

例えば、肝臓の細胞に対して薬のテストを行っていて、実は腎臓で産生されている物質への影響を考慮に入れていなかったらどうなるだろう？あるいは、薬の副産物が複数の臓器間の重要な相互作用を妨害してしまうとしたら？答に窮すると思う。私も医者ではないが、今回のアイデアはここから生まれたのだ：こうした複雑さを考慮しなければ、テストは不完全である。マウスについて良い点は、少くとも彼らは完全な生物であることだ。

身体をより良くシミュレートするために、MITの研究者たちは、10の臓器組織を別々の区画に入れ、それらの間の物質および薬物の流れをリアルタイムで制御できる、より複雑なプラットフォームを作成した。

MITのニュースリリースでは、これを「身体チップ」（body on a chip）と呼んでいるが、本日Science Advancesに掲載された論文によれば、研究者たちはその呼び方を気に入ってはいないようだ。彼らが好むのは「微小生理システム」（microphysiological system）という名前だが、その理由は「こう呼ぶことで、あたかも全ての臓器がチップ上に再構成されているという誤った印象を避けることができる」からだ。まあ読者はお望みの名前で呼べば良い。どうぞご自由に（「フィジオームチップ」（Physiome on a Chip）というのも人気のあるオプションだ）。

論文にも示されているように、少数の臓器組織を用いてこうしたことを行うことは珍しいことではない、しかし10もの臓器組織を用いて何週間も維持させることは前例がなかった。そしてこの種のシステムの能力に関する大きな飛躍を示しているのだ。それだけでなく、これまでの微小生理システムでは、実験途中で組織を採取したり操作したりすることが困難だった。

論文で研究者たちは、肝臓、肺、腸、子宮内膜、脳、心臓、膵臓、腎臓、皮膚、そして骨格筋といった、最も一般的に試験される臓器を多数テストしている。そうすることで、薬剤を腸に投与して、他の臓器に渡す前に正常に処理を行わせ、その後各臓器で処理を行ったあと、さらに物質を渡していくという操作が可能になる。

複数の実験やシステムを必要としていたものがより迅速に、そしてより体内での作用に近い方法で実施できるようになる ―― マウスを使うことなしに。

「私たちのプラットフォームの利点は、それをスケールアップしたり、スケールダウンしたりすることで、さまざまな構成に対応できることです」と説明するのは、論文の主要著者の1人であるLinda Griffithである。「私は、3臓器や4臓器のシステムからより多くの情報をとり始めるようにこの分野が移行するだろうと考えています。取得する情報の価値が非常に高いため、コスト競争力を持つようになるでしょう」。

これは良い知らせだ。結局のところ、すべてを動かすのはコストだからだ。もしこの仕掛が上手く動いたとしても、大勢のインターンを使って行う簡単な実験よりもコストが20倍掛かるなら、大手製薬会社はインターンを使い続けることだろう。

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（翻訳：sako）