如果您曾经查找过一个快速事实，然后只是不断地从一篇文章（或页面或视频）浏览到另一篇文章，再浏览到另一篇文章？然后你就会知道“的感觉”掉进兔子洞这种由好奇心主导的在线漫游体验已经成为免费的、用户创建的百科全书的代名词维基百科。
维基百科成立于 2001 年，如今已成为世界上最大的百科全书之一最受欢迎的网站。该网站的用户数量比亚马逊、Netflix、TikTok 或 ChatGPT 还要多，是人们的首选来源了解并发现新的兴趣。
在新研究宾夕法尼亚大学戴尔·周 (Dale Zhou) 领导的美国研究人员研究了三种截然不同的进入维基百科兔子洞的方法，涉及 50 个国家、14 种语言的 480,000 多名维基百科用户。这些“好奇心风格”之前已经被研究过，但并没有在如此大的、多样化的人群中“自然地”、在日常生活中使用维基百科。
这项研究可以帮助我们更好地理解好奇心的本质和重要性、它与幸福的联系以及防止虚假信息传播的策略。
维基百科：最初有争议，现在成熟，始终流行
当维基百科在 2000 年代初刚刚诞生时，引发了争议。诸如此类的人图书馆员和讲师对维基百科可能提供不真实或不完整信息的平台表示担忧。
如今，维基百科现有内容的真实性不再令人担忧，而是存在偏见问题，例如该网站的志愿编辑关注哪些主题认为足够值得注意，包括。全球都在努力填补维基百科覆盖范围的空白，例如“编辑马拉松”，以添加历史上被忽视的条目科学家和艺术家。
维基百科具有开创性的部分原因在于它满足了人们的需求内在学习需求通过邀请从一页到另一页的导航，吸引读者进入兔子洞。这与该网站创建和验证页面的参与式方法相结合，激发了其快速增长。这些品质也使维基百科成为全球主要的日常信息来源。
这项新研究检查了有关维基百科读者活动的数据。它着眼于人们在导航时所体现的不同“好奇心的建筑风格”。
爱管闲事的人、猎人和舞者
这新研究探索与三种主要好奇心相关的“知识网络”：好管闲事、猎人和舞者。知识网络是读者如何在维基百科文章中“编织线索”的直观表示。
正如研究人员所解释的：
爱管闲事的人寻找松散的新奇线索，猎人在抛射路径中追求特定的答案，舞者在典型的孤立知识领域创造性地突破传统。
早期的研究已经显示了好管闲事和猎人的证据，并推测了舞者的存在。这项新研究证实，好管闲事者和猎人存在于多个国家和语言中。它还详细介绍了舞者的风格，而这种风格一直难以记录。
研究人员还发现了好奇心风格之间的地理差异。
在所研究的所有 14 种语言中，爱管闲事的人倾向于阅读更多有关文化、媒体、食物、艺术、哲学和宗教的内容。使用 14 种语言中的 12 种语言的猎人倾向于阅读更多有关科学、技术、工程和数学的内容。
在德语和英语中，猎人比爱管闲事的人更容易被有关历史和社会的页面所吸引。阿拉伯语、孟加拉语、印地语、荷兰语和汉语的情况恰恰相反。
舞者的身份是通过他们在不同主题之间的跳跃以及兴趣的多样性来识别的。
研究小组指出，关于当地规范如何塑造好奇心，我们还有很多东西需要了解。将这些结果与性别、种族、受教育机会和其他因素联系起来将描绘出更全面的画面。
一般来说，好奇心是有益的？我们还有更多需要学习
总体而言，这项研究支持更自由、更广泛的浏览和阅读的好处。追随好奇心可以帮助我们更好地了解情况并扩展我们的世界观、创造力和人际关系。
与此同时，人们有时更需要结束而不是探索。这并不是一件坏事，也不是心胸狭隘的表现。在许多情况下，放弃信息搜索并认为我们目前已经学到了足够多的知识是有好处的。
无尽的好奇心也会带来负面影响。当动机不是出于学习的乐趣，而是出于不确定性和排斥的不适时，尤其如此。作为其他研究发现对于某些人来说，好奇心可能会导致虚假信息和阴谋论。当信息具有新奇感，或者有被强大精英隐藏的暗示时，这可以使其更具吸引力，即使它不是真的。
这项新研究强调，不同的好奇心风格并不能简单或普遍地带来创造力或幸福感。人们的背景和情况各不相同。
我们每个人都像金发姑娘一样，可以跟随自己的好奇心去寻找不太多，也不太少，而是“恰到好处”的信息。研究人员还暗示了除了主要三种好奇心之外还有一系列新的好奇心风格的证据，这肯定会在未来引发更多的研究。
保持好奇心，享受兔子洞的乐趣
这项研究还提出了维基百科（以及类似网站）可以更好地支持好奇心驱动的探索的方法。例如，维基百科可以尝试向读者展示他们自己的动态知识网络，而不是根据页面的受欢迎程度或与其他页面的相似性来推荐页面。
正如维基百科人士所说，这项新研究值得注意。它展示了如何将针对人们阅读和浏览的小规模探索性研究转化为跨语言和文化的更大规模。
随着人工智能的影响力变得越来越大，错误信息的问题也越来越多，了解影响我们获取信息的技术？我们如何使用它们？比以往任何时候都更加重要。我们知道 YouTube 推荐可以是极端主义内容的激进化渠道，例如，ChatGPT 很大程度上是对真相漠不关心。
研究维基百科的读者可以揭示人们自由表达的、多样化的在线好奇心的丰富图景。它展示了一种技术的替代方案，这种技术建立在人们重视什么、我们如何学习以及我们想要如何在线探索的狭隘假设之上。
