ジョージア州立大学ロビンソン経営大学院などの研究者らは、感情的な手がかりがニュースの受容と共有にどう影響するかを説明するモデルを発表しました。研究はAaron French、Amrita George、Joshua Madden、Veda C. Storeyの共著で、学術誌に掲載されました。
研究チームはコンテンツ次元－オーバートン窓－知覚効用（COP）モデルを作り、三つの主要要素として真実性、感情的訴求、関連性を挙げました。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り、感情とセンチメント分析でトーンや信頼度、関連性を評価しました。
結果は、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を示しました。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いいねや共有が増え、これはタブロイドより偽ニュースで強く表れました。
著者らは、ファクトチェックに加えていいねと返信の比率や感情トーンを使った検出と、学校でのメディアリテラシー教育を提案しています。
難しい単語
- 受容 — 情報を受け取って受け入れること
- 共有 — 情報を他の人と分け合うこと
- 感情的訴求 — 感情に働きかけ注意を引く内容
- 真実性 — ある情報が本当かどうか
- 関連性 — その情報が今の話題と関係あること
- 検出 — 問題やパターンを見つけること
- 比率 — 二つの数量の割合
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