Un gruppo di ricercatori della Robinson College of Business della Georgia State, della Kennesaw State University e della University of Tennessee ha pubblicato uno studio su Information Systems Frontiers. Gli autori Aaron French, Amrita George, Joshua Madden e Veda C. Storey hanno sviluppato un modello per spiegare come gli indizi emotivi influenzino consumo e condivisione delle notizie.
Il Modello Dimensioni del Contenuto–Finestra di Overton–Utilità Percepita esamina tre fattori in ogni notizia: veridicità, appello emotivo e rilevanza personale. Lo studio distingue le fake news dai tabloid: i tabloid si leggono per divertimento, mentre le fake news possono essere credute perché risultano emotivamente o informativamente utili.
Per testare il modello il team ha analizzato più di 10.000 tweet su COVID-19, misurando i "mi piace" e le risposte, e ha fatto analisi di emozione e sentiment. Hanno trovato che le emozioni negative aumentano la probabilità di apprezzamento e condivisione, e che questo effetto è più forte per le fake news. I ricercatori propongono che le piattaforme usino questi segnali insieme ai fact-check e che si investa nell'alfabetizzazione mediatica.
Parole difficili
- modello — struttura che spiega relazioni tra vari elementi
- veridicità — grado in cui un'informazione è vera
- appello emotivo — uso delle emozioni per attirare attenzione
- rilevanza personale — importanza che ha una notizia per qualcuno
- condivisione — azione di diffondere una notizia ad altri
- alfabetizzazione mediatica — capacità di capire e valutare informazioni su internet
- fake news — notizie false create per ingannare o attirare
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