…你在这里？您点击了吗？
根据宾夕法尼亚州立大学的一项新研究，您可能没有，这意味着您现在没有阅读。
或者，如果您这样做，那意味着我可能会为您提供一些错误的信息。
使困惑？人工智能也是如此。
好的，足够了，这就是解释：宾夕法尼亚州立媒体效果实验室和计算与数据科学研究所的研究人员发现点击诱饵的头条新闻- 依赖“语言gi头”（例如问题，最高级和好奇心差距）以鼓励读者点击的题字，这并不比常规头条新闻更有效，在某些情况下，表现更糟。
在连续的两个实验中，研究作者要求一组150至250名受访者阅读八个头条新闻之一，以传统和点击诱饵样式为特色，然后观察他们是遵循阅读文章还是在后来分享了故事。使用的第一个测试人工智能为了从可靠和不可靠的新闻网站中获取各种被归类为ClickBait的头条新闻，第二个测试使用了以单个政治话题为中心的头条新闻，并由前记者撰写。根据团队的说法，他们的点击诱饵标题的特征是七个主要功能，包括问题，列表，“ WH”单词（即，什么，何时），示范性形容词（This，This），积极的较高（最佳，最出色），负面的最高级词（最坏，最少）或模态（应该，应该）。
在这两种情况下，Clickbait的头条新闻令人惊讶地“并没有大大优于传统标题”。研究作者认为，这可能是由于近年来Clickbait的普及，因为它变得无处不在，因此今天无法脱颖而出。
但是，无论为什么，这是虚假新闻时代的结果发现。点击诱饵 - 可以促进快速传播在诸如Facebook和Twitter等平台上的政治和社会充满活力的文章 - 会在几个小时内影响数百万的思想，因为病毒式故事会享有自己的生活，无论是否进行了事实检查。
宾夕法尼亚州立大学教授S. Shyam Sundar说：“假新闻研究中的想法之一是，如果我们只能解决点击诱饵问题，我们就可以更加接近解决假新闻问题。”“我们的研究稍微逐渐发展。他们认为假新闻可能是一个完全不同的舞会游戏，而点击饵本身比我们想象的要复杂。”
为此，研究人员迈出了进一步的一步，探讨了人工智能系统（例如用来为他们的早期实验收集头条新闻的系统）能够识别点击诱饵。结果表明，AIS经常在标题是否是点击饵上有所不同，只有47％的时间得出相同的结论。
这可能意味着这种AI经过了数十年的转移人类行为的完善，需要不断适应。“写假新闻的人可能会意识到探测器将其确定为假新闻的特征。。。如果新闻消费者一直看到这些头条新闻，他们也可能会变得麻木。因此，假新闻检测必须不断发展。” Sundar说。“这有点像猫和鼠标游戏。”