ジョージア州立大学などの研究チームが、誤情報がSNSで急速に広がる理由を調べました。研究は学術誌に掲載されました。
研究者はコンテンツ次元－オーバートン窓－知覚効用（COP）モデルを作り、真実性、感情的訴求、関連性の三つを分析しました。検証ではCOVID-19に関する1万件以上のツイートを調べ、いいね数や「ratioed」とされたツイートを測定しました。
結果は、恐怖や怒りなどのネガティブな感情で反応が強くなることを示しました。著者らは、プラットフォームの検出方法や学校でのメディア教育を提案しています。
難しい単語
- 誤情報 — 事実ではない、誤った内容の情報
- 学術誌 — 研究の結果や論文を掲載する雑誌
- 真実性 — 情報が本当に正しいかどうか
- 感情的訴求 — 感情に訴えて注意を引く表現
- 検証 — データや情報を調べて確かめること
- いいね数 — 投稿に付いた「いいね」の数
ヒント：記事中の強調表示された単語にマウスオーバー／フォーカス／タップすると、その場で簡単な意味が表示されます。
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