疫情蔓延時，媒體該如何做好新聞專業、減少不實報導？

文：陳洧農（特約記者編譯）

COVID-19（台灣正式名稱為「嚴重特殊傳染性肺炎」、俗名為「武漢肺炎」）疫情持續延燒，和防疫單位的科學家們一樣忙得不可開交的，還有新聞媒體的記者們。

隨著局勢演變，原先疫情較不嚴重的美國也開始全神貫注、緊盯疫情。儘管假新聞仍不時可見，美國大眾普遍認為媒體表現可圈可點，惟病毒風險多少有被誇大之嫌；但在與病毒起源以及相關的知識的認知上，政治光譜兩端卻有著顯著的落差。在資訊分眾的時代，媒體該如何在病毒肆虐的背景下，背負責任感進行報導？

美國民眾肯定媒體表現

根據皮尤研究中心（Pew Research Center）在3月中進行的調查，近9成美國成年人表示「非常密切」或「還算密切」地關注疫情相關報導；整體來說，大眾對新聞媒體報導疫情的表現給予相當正面的評價。認為媒體表現「非常好」或「還算好」的人總共佔了70%。

與此同時，大多數人也認為媒體對於病毒帶來的風險有過度渲染之嫌。有6成以上的民眾認為媒體或多或少誇大了疫情風險；另一方面，認為媒體對疫情的風險層級有著正確表達的人僅占3成。

此外，相關訊息的一致性也非常高。約6成民眾表示，在他們獲取新聞的多方管道中，資訊大致上維持一致，少有分歧的狀況，聲稱看過資訊相左的人僅有26%。

Courtesy of Pew Research Center

知識、誤解與不實新聞

然而，儘管美國人聲稱所獲取的資訊有著高度的一致性，還是有許多人無法免於與病毒有關的假新聞之害。有47%民眾表示，曾看過全然虛構的相關報導，這樣的狀況造成了人們的困惑。例如，當被問到這株病毒的來源時，約有43%的人回答可能係自然產生，但有23%的民眾認為該病毒係蓄意經人工合成而來。

被問及何時才會有疫苗時，近半數民眾回答一年或更久，與大多公衛防疫專家的看法一致；但有大約兩成民眾認為疫苗能在數月內研發完成，呼應了某些人，例如川普總統的主張。

Courtesy of Pew Research Center

對疫情的關注不分黨派，但不同族群觀點分歧

對於疫情發展的高度關注橫跨了共和與民主兩黨，但是對於媒體表現的評估，雙方的看法呈現出明顯差異。認為媒體表現良好的在民主黨人中佔了8成，在共和黨人當中，持此評價者就掉到59%。

Courtesy of Pew Research Center

此外，大多數（76%）共和黨人表示媒體誇大了疫情的風險層級，認為媒體正確表達的僅佔17%；相較於共和黨人，認為媒體誇大風險的民主黨人比例較低，佔49%，認為媒體正確表達的則高出不少，占41%。

Courtesy of Pew Research Center

與民主黨人相比，共和黨人中有更高的比例表示曾看過與疫情有關的假新聞。

Courtesy of Pew Research Center

較大的差異是，對於病毒可能來源的認知。認為病毒較可能是自然產生的民主黨人約佔一半，持此看法的共和黨人只佔37%。而認為病毒是由人工合成的共和黨人比例更是民主黨人的兩倍之譜，分別是30%與16%。

緊急時刻尤須謹記資訊層級

以此觀之，閱聽者以及媒體本身的政治立場都影響了美國人對相關報導的評估，以及對病毒本身的認知。好的報導需要將合理、正確的資訊從龐雜的資訊流中揀選出來，並剔除沒有根據的謠言或挾帶經濟、政治動機的宣傳。

然而，在追蹤疫情時，面對泉湧而出的訊息，不論記者的動能再豐沛、動機再良善，持續保持這樣的警覺依然有著相當的難度。

為了改善這樣的狀況，哈佛大學公共衛生學院教授Bill Hanage和Marc Lipsitch認為新聞報導至少應該將資訊區分為三個層級：

1. 已知為真的事實
2. 奠基在事實與知識上的合理推論、評估與解讀
3. 意見與臆測

類別A是已確知的事實，例如感染肇因於新型冠狀病毒；人傳人的頻率非常高等，通常有詳盡的研究或防疫單位的報告支持其可信度。

類別B則是大部分在這場流行病中我們想知道，卻無從得知的事情，因為系統性的資料尚未被建立，例如中國之外的社區感染程度、未被檢測到的帶原者、無症狀感染者的比例、潛伏期的感染力等等。這類主題，專家們能從過往經驗或相關案例給予建議甚至是長期的規劃，但仍應與「確知的事實」作出區別。

類別C則是在證據十分有限的情況下會產生的議題，例如社交隔離對於延緩疫情的效果。還有一些無法透過數據回答的問題，例如政府與防疫單位的積極度；並不是這類問題不重要，而是至少在現階段無法透過科學方法給出具體解答，甚至可能永遠沒有解答。

Photo Credit: AP / 達志影像

新聞專業的印記

Bill和Marc認為，在理想的情況下，科學家與記者在做的事情非常相近——提供正確的資訊並據以解讀——只是受眾以及時間跨度不同。因此，除了熟記以上三組資訊類別，他們認為以下的原則將有所助益：

1. 尋求多種資訊來源：

因為沒有人能獨力消化疫情的各個面向，不同的專家能看出我們推論中的不同漏洞。這項建議對科學家和記者一樣有效，優秀的科學家會在發表研究結果之前向同儕諮詢，以檢查理論是否有缺陷，尤其是在許多數據的精確性跟代表性都尚未十分確定的背景之下。

2. 暫緩步調：

我們都有各自的時限，也都想避免新聞被對手搶先發表，然而，我們必須在「迅捷」與「審慎」之前求取平衡。有人指出，在推特上延續數天的疫情訊息，往往比最新出爐的資訊有更高的可信度。確實，以上三個資訊層級之間有著一定的流動性，在疫情資訊極快的步調下，一個今天只能推測答案的問題，到了明天或許就能以事實來解答。

3. 分辨「一件事是否曾經發生」與「一件事是否以有意義的頻率發生」：

潛伏期的傳染就是一個好的範例。如果它頻繁地發生，以發病者為目標的防疫措施就無法達到預期的效果。很有可能潛伏期的傳染以某種頻率發生，但目前的證據卻有限。只知道它「有時候」會發生無濟於事，我們急需知道的是它「有多常」發生。