塔夫茨大学的研究人员提出了一个计算机模型，该模型显示了错误信息在现实生活中的传播方式。研究人员说，这项工作可能为如何保护人们免受当前威胁公众健康和民主健康的错误信息传染提供启示。
我们的社会一直在努力解决对阴谋的广泛信仰、日益严重的政治两极化和对科学发现的不信任。这个模型可以帮助我们掌握错误信息和阴谋论是如何传播的，以帮助提出应对策略。研究信息传播的科学家们从流行病学家那里得到启发，开发了模型来研究错误信息如何通过社会网络传播。
塔夫茨大学的研究人员将他们的模型建立在这样一个概念上：我们预先存在的信念会强烈影响我们是否接受新的信息。许多人拒绝有证据支持的事实性信息，如果这些信息与他们已经相信的东西相差太远。医护人员对这种影响的强度进行了评论，他们观察到一些死于COVID的病人坚持认为COVID并不存在。为了在他们的模型中说明这一点，研究人员为人工社会网络中的每个人分配了一个"信念"。为了做到这一点，研究人员在计算机模型中用0到6的数字表示个人的信念，0代表强烈不相信，6代表强烈相信。这些数字可以代表任何问题上的信仰光谱。例如，人们可能会认为数字0代表强烈不相信COVID疫苗有帮助和安全，而数字6可能是强烈相信COVID疫苗事实上是安全和有效的。
然后，该模型创建了一个由虚拟个人以及虚拟机构来源组成的广泛网络，该网络中的许多信息都是由这些虚拟机构提供的。在现实生活中，这些人可能是新闻媒体、教会、政府和社交媒体影响者，基本上是信息的超级传播者。这个模型从一个机构来源开始，将信息注入网络。如果一个人收到的信息与他们的信念相近，例如，与他们目前的6级相比，5级，他们就有更大的概率将该信念更新为5级。如果收到的信息与他们目前的信念相差很大，例如，与6级相比，2级，他们可能会完全拒绝，并坚持他们的6级信念。
虽然目前的模型表明信仰只能逐步改变，但也可以模拟其他情况，导致信仰的更大转变。例如，当影响者发生戏剧性事件，他们恳求其追随者改变主意时，就会出现从3到6的跳跃。研究人员说，随着时间的推移，计算机模型可以变得更加复杂，以准确反映实地发生的情况。研究人员表示，现在越来越清楚的是，仅仅广播事实信息可能不足以对公众心态产生影响，特别是在那些被锁定在不以事实为基础的信仰体系中的人。