眼见未必为实！小视频成谣言传播新渠道
87.7%受访者遇到过小视频谣言
时下，火爆的小视频吸引了很多受众，但也成为谣言传播的新渠道。一些小视频谣言更是引发公众恐慌，而且辟谣难度大。你遇到过小视频谣言吗？
近日，中国青年报社社会调查中心联合问卷网，对2006名受访者进行的一项调查显示，87.7%的受访者在网上遇到过小视频谣言，受访者认为小视频谣言在明星八卦（54.7%）、生活健康（43.4%）和社会安全（38.2%）等领域较多。减少视频谣言的传播，59.6%的受访者建议依法处理违规行为，决不姑息，51.5%的受访者建议引导自媒体加强自我管理。
87.7%受访者遇到过小视频谣言
辽宁某高校研一学生姜桦（化名）平时只是偶尔看看小视频，“但我这样低频率地看，也还是见到过一些谣言，一般这类视频标题都很耸人听闻，比如‘惊！你还在……吗’等等”。
调查中，87.7%的受访者称自己在网上遇到过小视频谣言，其中25.8%的受访者遇到过很多。
厦门大学新闻传播学院副教授苏俊斌指出，谣言有两个因素，议题重要性和信息的模糊性，比如一些突发事件，如果信息来源不够充分或者没有权威信息源的披露，就会造成谣言流传的空间。视频谣言的特殊性就是“眼见为实”，对观众更有误导性，人们可能无法识别视频是否被剪辑过。
调查中，受访者认为小视频谣言在明星八卦（54.7%）、生活健康（43.4%）和社会安全（38.2%）等领域较多，其他还有：食品药品（36.5%）、科技成果（34.4%）、历史政治（20.2%）、房产股市（19.4%）、公共政策（15.9%）、金融财经（12.8%）、国防军事（12.3%）、体育赛事（10.0%）和国际新闻（7.4%）等。
“我比较喜欢研究做菜和化妆品，看这两方面的视频比较多。”姜桦觉得她常看的小视频中有很多护肤谣言，“比如一些小视频介绍哪些平价化妆品可以去除黑头，但实际上它们会对皮肤造成更大的伤害”。
调查中，受访者指出最常见的小视频谣言类型是夸大其词型（56.6%）和断章取义型（55.9%），其他还有：拼凑剪接型（41.5%）、半真半假型（35.6%）、凭空杜撰型（34.5%）、假戏真做型（23.0%）、刻意暗示型（18.7%）、逻辑诡辩型（11.9%）、记忆偏差型（6.2%）等。
“一些视频拍摄者黔驴技穷又想要点击率，就把自己没用过的护肤方法直接传上网。大部分时候这些小视频找不到最初发布者，因为已经被转发好多次了。”姜桦说。
苏俊斌指出，人们最关注人身安全的议题，比如自然灾害。大家认为眼见为实，媒体素养不够高的普通受众容易认为视频是真的。
与传统谣言传播方式相比，小视频谣言更难辟谣,55.5%的受访者认为原因在于人们总觉得眼见为实，倾向相信小视频，55.1%的受访者觉得小视频视觉冲击大，更具蛊惑力，48.3%的受访者认为小视频传播速度更快。受访者认为小视频谣言难辟谣的其他原因还有：平台相对封闭，是小圈子传播（34.5%），传播范围更广（34.1%），传播源头匿名（19.8%）以及社交媒体时代用户群体更复杂和更多样化（15.7%）等。
中国人民大学新闻学院教授、博士生导师匡文波认为，互联网平台小视频谣言不罕见。“透明度越低、与人们生活越密切的领域，越容易出现谣言，包括小视频谣言。人们觉得眼见为实，所以辟谣更难”。
59.6%受访者建议对违规者决不姑息
调查中，73.8%的受访者指出小视频谣言误导民众，混淆视听，59.2%的受访者觉得小视频谣言扰乱了社会秩序，47.7%的受访者认为它不利于事件真相的说明，30.9%的受访者觉得小视频谣言会低成本地重创某些企业或产业。
姜桦说，一些偏方很伤皮肤，后期修复更难，“有很多年轻的女孩子，比如初中生、高中生，没有辨别能力就盲目跟风”。
减少视频谣言的传播，59.6%的受访者建议依法处理违规行为，决不姑息，51.5%的受访者建议引导自媒体加强自我管理，45.6%的受访者建议建立相应的科学辟谣机制，39.7%的受访者建议加强对自媒体平台的信息监管，37.6%的受访者建议让辟谣的声音精准覆盖谣言抵达人群，27.1%的受访者建议提高政府公信力，23.2%的受访者建议媒体加强责任意识推动社会共识的形成，16.9%的受访者建议落实自媒体实名制。
北京某高校大二学生杨筝认为，首先，小视频平台应该提高门槛，比如身份实名，这样查起来也有据可依。可以对转发的人有一定的惩罚机制，让大家对自己的言行负责。视频浏览者也应该提高辨别能力，对于不明出处的视频不要轻信。
姜桦认为，小视频平台的低门槛环境很难改变，因为全民参与才是这些小视频的最大卖点。所以最主要的还是受众提高自己的辨别能力，多去一些官网和权威网站查一查，这样才不会被谣言轻易蛊惑。
苏俊斌认为，减少小视频谣言的传播，要做好社会治理，不要让谣言有滋生的空间。谣言是一种古老的传播形式。对待谣言反应不能过激，如果受众处于明显的情绪激动中，就不要去主动辟谣，主要还是疏导。从技术手段来看，应该要发展对视频自动识别的算法。
参与本次调查的受访者中，00后占1.8%，90后占27.8%，80后占53.3%，70后占11.9%，60后占4.6%。
