仅凭一条虚假推文，计算机黑客攻击导致的系统崩溃引发了实际恐慌

布法罗大学艺术与科学学院媒体研究系的助理教授Tero Karppi博士指出，一旦推文的性质被识破，市场几乎以被虚假信息扭曲时的同样速度实现了自我修正，但被称为"黑客崩盘"（Hack Crash）的该事件表明，我们亟需更深入理解社交媒体数据如何关联私营和公共部门的决策制定。

基于其传播速度，黑客崩盘被确认为计算机驱动事件，由旨在识别和评估可能影响市场网络内容的精密算法触发。这些算法在人类语境下启动了一场恐慌性交易狂潮，每秒执行数千笔交易——全都源于一条社交媒体帖子被赋予的假定重要性。

"我们需要开始厘清社交媒体与现代金融相连接的不同途径。这包括理解信息如何在线上传播，以及互联网基础设施如何设计以实现传播，"Karppi表示。他与微软研究院及MIT公民媒体中心的Kate Crawford合作，在即将出版的《理论、文化与社会》期刊中分析了2013年推特与华尔街的碰撞事件。

尽管并非所有推文都具有同等影响力，但在特定条件下，帖子传播速度如同泼洒在桌面的牛奶。若再加入关键可信度因素，其传播态势正如桌板一端被抬离地面时倾泻的牛奶。

这正是2013年4月23日下午发生的场景：黑客入侵美联社推特账号发布消息，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粉丝的权威新闻机构，美联社这条推文纵然是恶意攻击，却具有天然公信力——且在不到五分钟内被转推4000次，显示出极强传播力。

信息在微秒级时间内渗入金融市场并引发市场反应。虽无人确知导致市场闪崩的具体成因，但研究中众多金融分析师指出，使用算法执行交易并从社交媒体信息流获取未来关键信号的高频交易商参与其中。

金融算法基于多重变量执行交易，有时自主运作。其运算速度超越人类思维极限。鉴于市场运行于不确定性与概率之上，算法很可能对虚假推文所蕴含的不确定性和概率作出反应，但Karppi表示这些算法的具体运作机制无从知晓。

"我们了解算法交易的基本原则，例如它们基于时间、价格和交易量运作，并依赖网络基础设施的速度。但因算法具有专有性质，要确切掌握特定金融算法的运作机制几乎不可能，"Karppi解释道。"既然无法接触这些算法，我们需要寻找替代途径来理解其运作逻辑。"

黑客崩盘常被引证为系统故障的征兆，但Karppi认为这恰恰体现了算法按设计运行的特性。理解黑客崩盘需要持续探索社交媒体、市场及其算法之间的关联。

"社交媒体仍是相对新兴的研究领域，现有研究多聚焦日常用户。直到近期我们才意识到，拥有巨大权力的其他行为体正在监控社交媒体信息流，"Karppi指出。"这些参与者来自金融市场，也包括安全行业和公共部门等。普遍存在一种新实证主义信念，认为社交媒体数据代表现实且可用于制定精准决策。"

Karppi强调，这一切都发生得太快，这正是问题所在。

"当计算系统开始分析推特传播内容，并基于预测以超越人类反应的速度做出决策时，我们将见证不可预知的后果。"他警示道。