塔夫茨大學的研究人員提出了一個計算機模型，該模型顯示了錯誤資訊在現實生活中的傳播方式。研究人員說，這項工作可能為如何保護人們免受當前威脅公眾健康和民主健康的錯誤資訊傳染提供啟示。
我們的社會一直在努力解決對陰謀的廣泛信仰、日益嚴重的政治兩極化和對科學發現的不信任。這個模型可以幫助我們掌握錯誤資訊和陰謀論是如何傳播的，以幫助提出應對策略。研究資訊傳播的科學家們從流行病學家那裡得到啟發，開發了模型來研究錯誤資訊如何透過社會網路傳播。
塔夫茨大學的研究人員將他們的模型建立在這樣一個概念上：我們預先存在的信念會強烈影響我們是否接受新的資訊。許多人拒絕有證據支援的事實性資訊，如果這些資訊與他們已經相信的東西相差太遠。醫護人員對這種影響的強度進行了評論，他們觀察到一些死於COVID的病人堅持認為COVID並不存在。為了在他們的模型中說明這一點，研究人員為人工社會網路中的每個人分配了一個"信念"。為了做到這一點，研究人員在計算機模型中用0到6的數字表示個人的信念，0代表強烈不相信，6代表強烈相信。這些數字可以代表任何問題上的信仰光譜。例如，人們可能會認為數字0代表強烈不相信COVID疫苗有幫助和安全，而數字6可能是強烈相信COVID疫苗事實上是安全和有效的。
然後，該模型建立了一個由虛擬個人以及虛擬機器構來源組成的廣泛網路，該網路中的許多資訊都是由這些虛擬機器構提供的。在現實生活中，這些人可能是新聞媒體、教會、政府和社交媒體影響者，基本上是資訊的超級傳播者。這個模型從一個機構來源開始，將資訊注入網路。如果一個人收到的資訊與他們的信念相近，例如，與他們目前的6級相比，5級，他們就有更大的機率將該信念更新為5級。如果收到的資訊與他們目前的信念相差很大，例如，與6級相比，2級，他們可能會完全拒絕，並堅持他們的6級信念。
雖然目前的模型表明信仰只能逐步改變，但也可以模擬其他情況，導致信仰的更大轉變。例如，當影響者發生戲劇性事件，他們懇求其追隨者改變主意時，就會出現從3到6的跳躍。研究人員說，隨著時間的推移，計算機模型可以變得更加複雜，以準確反映實地發生的情況。研究人員表示，現在越來越清楚的是，僅僅廣播事實資訊可能不足以對公眾心態產生影響，特別是在那些被鎖定在不以事實為基礎的信仰體系中的人。
