如果您曾經查找過一個快速事實，然後不斷地從一篇文章（或頁面或視頻）瀏覽到另一篇文章（或頁面或視頻），那麼您就會知道“掉進兔子洞這種由好奇心主導的線上漫遊體驗已經成為免費的、用戶創建的百科全書的代名詞維基百科。
維基百科成立於 2001 年，如今已成為世界上最大的百科全書之一最受歡迎的網站。該網站的用戶數量比亞馬遜、Netflix、TikTok 或 ChatGPT 還要多，是人們的首選來源了解並發現新的興趣。
在新研究由賓州大學戴爾週 (Dale Zhou) 領導的美國研究人員研究了三種截然不同的進入維基百科兔子洞的方法，涉及 50 個國家、14 種語言的 48 萬多名維基百科用戶。這些「好奇心風格」之前已經被研究過，但並沒有在如此大的、多樣化的人群中「自然地」、在日常生活中使用維基百科。
這項研究可以幫助我們更好地理解好奇心的本質和重要性、它與幸福的連結以及防止虛假訊息傳播的策略。
維基百科：最初有爭議，現在成熟，始終流行
當維基百科在 2000 年代初剛誕生時，引發了爭議。諸如此類的人圖書館員和講師對維基百科可能提供不真實或不完整資訊的平台表示擔憂。
如今，維基百科現有內容的真實性不再令人擔憂，而是存在偏見問題，例如該網站的志願編輯關注哪些主題認為夠值得注意，包括。全球都在努力填補維基百科覆蓋範圍的空白，例如“編輯馬拉松”，以添加歷史上被忽視的條目科學家和藝術家。
維基百科具有開創性的部分原因在於它滿足了人們的需求內在學習需求透過邀請從一頁到另一頁的導航，吸引讀者進入兔子洞。這與該網站創建和驗證頁面的參與式方法相結合，激發了其快速成長。這些特質也使維基百科成為全球主要的日常資訊來源。
這項新研究檢視了有關維基百科讀者活動的數據。它著眼於人們在導航時所體現的不同「好奇心的建築風格」。
愛管閒事的人、獵人和舞者
這新研究探索與三種主要好奇心相關的「知識網絡」：好管閒事、獵人和舞者。知識網絡是讀者如何在維基百科文章中「編織線索」的直觀表示。
正如研究者所解釋的：
愛管閒事的人尋找鬆散的新奇線索，獵人在拋射路徑中追求特定的答案，舞者在典型的孤立知識領域創造性地突破傳統。
早期的研究已經顯示了好管閒事和獵人的證據，並推測了舞者的存在。這項新研究證實，好管閒事者和獵人存在於多個國家和語言中。它還詳細介紹了舞者的風格，而這種風格一直難以記錄。
研究人員也發現了好奇心風格之間的地理差異。
在所研究的所有 14 種語言中，愛管閒事的人傾向於閱讀更多有關文化、媒體、食物、藝術、哲學和宗教的內容。使用 14 種語言中的 12 種語言的獵人傾向於閱讀更多有關科學、技術、工程和數學的內容。
在德語和英語中，獵人比愛管閒事的人更容易被有關歷史和社會的頁面所吸引。阿拉伯語、孟加拉語、印地語、荷蘭語和漢語的情況則恰恰相反。
舞者的身份是透過他們在不同主題之間的跳躍以及興趣的多樣性來識別的。
研究小組指出，關於當地規範如何塑造好奇心，我們還有很多東西要了解。將這些結果與性別、種族、教育機會和其他因素聯繫起來將描繪出更全面的畫面。
一般來說，好奇心是有益的…而且我們還有更多東西要學習
總體而言，這項研究支持更自由、更廣泛的瀏覽和閱讀的好處。追隨好奇心可以幫助我們更好地了解情況並擴展我們的世界觀、創造力和人際關係。
同時，人們有時更需要結束而不是探索。這並不是一件壞事，也不是心胸狹窄的表現。在許多情況下，放棄資訊搜尋並認為我們目前已經學到了足夠的知識是有好處的。
無盡的好奇心也會帶來負面影響。當動機不是出於學習的樂趣，而是出於不確定性和排斥的不適時，尤其如此。作為其他研究發現對某些人來說，好奇心可能會導致虛假訊息和陰謀論。當訊息具有新奇感，或有被強大精英隱藏的暗示時，這可以使其更具吸引力，即使它不是真的。
這項新研究強調，不同的好奇心風格並不能簡單或普遍地帶來創造力或幸福感。人們的背景和情況各不相同。
我們每個人都像金髮女孩一樣，可以跟隨自己的好奇心去尋找不太多，也不太少，而是「恰到好處」的訊息。研究人員還暗示了除了主要三種好奇心之外還有一系列新的好奇心風格的證據，這肯定會在未來引發更多的研究。
保持好奇心，享受兔子洞的樂趣
這項研究也提出了維基百科（以及類似網站）可以更好地支持好奇心驅動的探索的方法。例如，維基百科可以嘗試向讀者展示自己的動態知識網絡，而不是根據頁面的受歡迎程度或與其他頁面的相似性來推薦頁面。
正如維基百科人士所說，這項新研究值得注意。它展示瞭如何將針對人們閱讀和瀏覽的小規模探索性研究轉化為跨語言和文化的更大規模。
隨著人工智慧的影響力變得越來越大，錯誤訊息的問題也越來越多，了解影響我們獲取資訊的技術以及我們如何使用它們比以往任何時候都更加重要。我們知道 YouTube 推薦可以是極端主義內容的激進化管道，例如，ChatGPT 很大程度上是對真相漠不關心。
研究維基百科的讀者可以揭示人們自由表達的、多樣化的線上好奇心的豐富圖景。它展示了一種技術的替代方案，這種技術建立在人們重視什麼、我們如何學習以及我們想要如何在線探索的狹隘假設之上。
