循環報導是什麼？

三篇文章，可能只重複同一個說法

假設網站甲提出一個未經驗證的數字，乙與丙轉述後，甲又把乙、丙當成佐證。讀者看到了三個網站，卻沒有得到三份獨立證據。TED-Ed 的 Noah Tavlin 以 circular reporting 說明這類資訊傳播問題。

真實案例：Guttenberg 多出來的 Wilhelm

2009 年 2 月 8 日，一名匿名編者把不存在的名字 Wilhelm 加進德國政治人物 Karl-Theodor zu Guttenberg 的德文維基條目。當事人其後在 BILDblog 自述此事；該日歷史版本仍能看到這個名字。

SPIEGEL 等媒體採用這個名字後，維基編者又把 SPIEGEL 報導加成姓名來源。2 月 9 日的修訂差異保留了新增註腳的紀錄：同一個錯誤繞了一圈，回到原條目成為看似可靠的佐證。

SPIEGEL 於 2 月 11 日刊出更正。這個案例的重點在回引那一步：增加一個媒體連結，沒有增加一份獨立姓名證據。

維基歷史版本：2009-02-08 · BILDblog：當事人自述（2009-02-10） · 維基回引報導的修訂差異（2009-02-09） · SPIEGEL 更正（2009-02-11）

往回追到最初的資料

核對時，不只數有幾個連結，而要追問：各篇文章是否直接接觸原始資料？是否只是引用同一篇文章？原始資料能不能支持當前說法？相同結論可能來自真正的獨立觀察，也可能只是同一來源被重複轉述。

1. 鎖定要查的那一句：記下具體主張、原句、發表日期與網址，避免查著查著換了問題。
2. 打開每篇的原始引用：沿註腳找研究、原始紀錄或完整訪談，記下取得資料的方法與日期；不要只看搜尋摘要或另一篇轉述。
3. 畫出來源鏈：標示甲引用乙、乙引用誰。若多篇都回到同一份資料，就把它們視為同一條證據鏈；不同網站或不同文件形式不代表獨立調查。
4. 核對原始內容與後續更正：原文是否真的支持這個說法，適用對象、時間與條件是否一致？找不到原始材料時，註明「尚未驗證」；不能直接判定為假。

這份清單參考 Mike Caulfield 的 SIFT 查核方法，並聚焦在追溯來源與判斷證據是否獨立。較早的頁面是線索，不會因為時間最早就自動成為可靠來源。

Mike Caulfield：SIFT（2019-06-19）

循環引用與獨立佐證，差在哪裡？

要比較的是各來源如何取得證據，而不只是網站名稱、連結數量或文件長相。

與 AI 搜尋的關係

AI 搜尋可能同時找到多篇轉述文章。若它們都來自同一個源頭，引用數量增加仍不代表獨立證據增加。本文研究導讀用這個概念討論 AI 內容被反覆檢索與引用的風險，並未把所有 AI 生成內容都判定為錯誤。