誤情報がSNSで広がる理由 ^{CEFR B2}

複数の大学の研究者らは、感情的手がかりが誤情報の拡散を促す仕組みを説明するCOP（コンテンツ次元－オーバートン窓－知覚効用）モデルを発表しました。論文はAaron French、Amrita George、Joshua Madden、Veda C. Storeyの共著で、学術誌に掲載されています。

モデルは任意のニュース項目について三つの主要要素を分析します。

• 真実性（どれだけ真実か）
• 感情的訴求（どのような感情を引き起こすか）
• 関連性（どれだけ自分の生活に結びつくか）

検証ではCOVID-19に関する1万件以上のツイートを分析し、いいね数や「ratioed」とされたツイートを測定しました。感情とセンチメント分析でトーン、信頼度、関連性を評価した結果、特に恐怖、怒り、嫌悪といったネガティブな感情に対する反応が強いことが分かりました。内容の真実性が低くても、感情的に満たされ関連性が高ければ拡散が増え、これはタブロイドと比べ偽ニュースでより顕著でした。

対策として、著者らはプラットフォームがファクトチェックに加え、いいねと返信の比率や感情トーンを使って問題投稿を検出することや、幼稚園から学校でのメディアリテラシー教育を強化することを提案しています。研究はまた、感情的な物語がオーバートン窓を広げ、極端な考えを普通に感じさせるおそれがあると警告しています。「私たちが論じているのは人々が何を信じるかだけではない」とGeorgeは述べました。「何が信じられるようになるかを論じているのです。」