根据一项新研究，美联社遭入侵账号发布的一条虚假推文表明，人们需要更好地理解社交媒体数据如何与私营和公共部门的决策相关联。
纽约州立大学布法罗分校文理学院媒体研究系助理教授、博士特罗·卡尔皮指出，一旦这条推文的性质被查明，市场几乎就像被虚假信息扭曲时那样迅速完成了自我修正。但这一被称为“黑客崩盘”的事件表明，有必要更深入地理解社交媒体数据如何与私营及公共部门的决策过程产生关联。
从反应速度来看，“黑客崩盘”被判定为一起基于计算机算法的事件，由旨在识别和评估可能影响市场的互联网内容的复杂算法触发。这些算法随即引发了一场用人类术语形容相当于恐慌性交易的狂潮，每秒执行数千笔交易——这一切仅仅因为一条社交媒体帖文被默认为具有重大影响。
卡尔皮表示：“我们需要开始识别社交媒体与现代金融体系相关联的不同方式。这包括理解事物如何在网上传播，以及互联网基础设施如何被设计为促进信息扩散。”卡尔皮与微软研究院及麻省理工学院公民媒体中心的凯特·克劳福德合作，在即将出版的《理论、文化与社会》期刊中分析了2013年推特与华尔街的这次碰撞事件。
尽管并非所有推文都具备同等影响力，但在特定条件下，某些帖子就像打翻的牛奶在桌上蔓延一样迅速传播。若再加入关键的可信度因素，就如同那张桌子的一端刚刚被抬起时牛奶恰好被打翻。
这正是2013年4月23日下午发生的情况：黑客侵入美联社的推特账户，发布消息称白宫发生两起爆炸，导致巴拉克·奥巴马总统受伤。
作为拥有数百万推特关注者的可信新闻机构，美联社的这条推文（尽管是恶意黑客攻击的结果）具有固有的权威性和传播力——在不到五分钟内被转发了4000次。
信息在微秒级时间内传入金融市场，市场随即做出反应。尽管无人能确切知晓引发市场瞬间崩盘的具体原因，但研究中众多金融分析师认为，此事涉及那些既使用算法执行交易、又通过社交媒体信息流获取未来重要信号的高频交易商。
金融算法基于众多变量执行交易，有时自主运行，且其速度远超人类思维。由于市场运作基于不确定性和概率，算法很可能是对虚假推文所暗示的不确定性和概率做出了响应，但卡尔皮表示，要了解这些算法的具体“基因构成”是不可能的。
卡尔皮说：“我们知道算法交易的原则，比如它们基于时机、价格和交易量进行操作，并依赖网络基础设施的速度。但由于这些算法的专有性质，几乎不可能确切知晓特定金融算法的具体运作方式。既然我们无法接触这些算法，就需要寻找替代途径来理解它们的工作机制。”
“黑客崩盘”常被引述为系统故障的标志，但卡尔皮认为，这恰恰是算法按设计运行的实例。要理解“黑客崩盘”，有必要继续探索社交媒体、金融市场及其算法之间的关系。
“社交媒体仍是一个相对较新的研究领域，且大部分研究聚焦于日常用户。直到最近我们才开始意识到，其他拥有巨大权力的行为体也在监控社交媒体信息流。”卡尔皮说，“这些参与者来自金融市场，也来自安全行业和公共部门，仅举几例。总体而言，似乎存在一种新实证主义的信念，认为社交媒体数据代表了我们的现实，并可用于做出精准决策。”
卡尔皮认为，这一切发生得太快，而这本身就是个问题。
他表示：“当计算系统开始分析推特上传播的内容，并基于这些预测以快于人类反应时间的方式做出决策时，我们将看到不可预见的后果。”