科学家在公众关于复杂问题的讨论中扮演着至关重要的角色，例如大流行和人工智能等没有明确解决方案的社会性、高风险议题。
在过去，专家通过传统新闻媒体的记者与公众沟通。然而，今天的科学讨论更倾向于在网上进行，科学内容与来自影响者、倡导团体、阴谋论者及其他未经验证来源的帖子之间竞争。
在应对新冠疫情这一复杂问题时，科学机构在利用现代媒体有效传播方面显得准备不足。近期一篇文章指出，这种适应力不足部分源于社交媒体平台限制了有意义的研究。
“很多人通过当前的在线环境，包括社交媒体，获取信息。不研究这些平台就没有选择，”犹他大学传播学助理教授、该文章的共同作者伊莎贝尔·弗赖林说。“如果我们了解人们如何在这些空间中理解信息，那么我们可以利用这些来有效传播科学。但如果我们无法获得相关社交媒体的数据，那就只能盲目猜测。”
没有社交媒体公司的支持，研究人员只能通过应用程序编程接口（API）等工具访问有限的数据。API充当信息请求的中介，例如：“查找所有包含关键词‘人工智能’的帖子。”
但是这种方法很少能捕捉到完整的图景，因为平台会以未知的方式预处理和塑造数据。学术界与行业的合作能够获得更完整的数据集，但这些合作关系本身也存在利益冲突。
“我们作为科学界需要认真对待这个棘手的问题：我们是否真的得到了真实的结果？还是得到了平台想让我们发现的结果？”弗赖林表示。“社交媒体公司对它们给予研究者的数据拥有绝对的控制权。我们绝不会接受制药或烟草行业研究中存在的冲突利益。”
文章呼吁重塑科学传播和研究，这将需要科学界在自身方面的深刻改变。“学术界缺乏评估给予访问本无数据的社交媒体合作研究学术价值的明确指南，同时又牺牲了对平台的控制权。这需要改变。”她补充道。
这篇于6月30日发表在《美国国家科学院院刊》上的文章，阐述了在不断变化的媒体环境中，科学传播所面临的独特挑战，既有技术方面的挑战，也有使用、所有权和监管的挑战。
前进的道路
传播并非在真空中进行。科学内容必须在几秒钟内吸引多任务处理、快速滚动的受众，同时还要应对秘密算法，这些算法决定用户将看到的内容。
“社交媒体上的算法优先推送能够吸引用户注意的内容，而我们的科学信息往往没有被精心制作成能够抓住人们眼球的内容。”弗赖林说，她也是犹他大学的负责任人工智能倡议的研究员之一。 “单纯专注于准确传播科学信息根本不足以吸引人们。”
文章指出，建立基于证据的社交媒体科学传播指南应成为科学界的首要任务。这需要通过实证的方法理解受众、制定信息、绘制传播生态，并且最重要的是评估传播工作的有效性。作者提出以下不可妥协的要求：
获取专有数据的访问权
在保护专有信息的同时，争取获得不受过滤的数据。
将信息生态重新概念化为社会系统
研究只能局限于分析一个平台上的信息，而现实世界中人们是在各个平台之间共享信息的。我们需要考虑到这一点。
避免将核心研究任务委托给平台
平台往往坚持对研究者共享的数据进行筛选。例如，在关于错误信息的研究中，平台的定义可能与研究者有所不同。
解决伦理问题
参与研究的知情同意在社交媒体研究中是一个重大问题。任何解决方案都必须避免影响用户的自然行为。
应对推动有效向前发展的紧迫性
如国家科学院、工程和医学学会等组织在汇集学术界、行业和其他公共利益相关者方面至关重要，以寻找可行的解决方案。
“我们希望就对公众有影响的科学问题，如人工智能，进行公众参与，但这一切只有在他们首先看到或听到我们的信息时才有可能。”弗赖林说。“为了更好地接触他们，我们需要基于相关和可靠数据开展对当前信息环境中的科学传播的研究。”
其他作者包括来自摩尔格里奇研究所和威斯康星大学麦迪逊分校的尼科尔·克劳斯和迪特拉姆·谢费尔。谢费尔将在秋季以访问学者身份加入犹他大学负责任人工智能倡议。
这篇文章名为《我们正在变化的信息生态系统对科学及其有效传播的重要性》，是《PNAS》专刊“重新想象COVID时代及以后的科学传播”的一部分。
图片源于：attheu
