Команда исследователей из Robinson College of Business при Georgia State и других университетов разработала модель Content Dimensions–Overton Window–Perceived Utility (COP Model). Соавторами статьи в журнале Information Systems Frontiers являются Aaron French, Amrita George, Joshua Madden и Veda C. Storey.
Модель включает три измерения любого новостного сообщения: достоверность, эмоциональную составляющую и релевантность для получателя. Авторы используют понятие окна Овертона — круг идей, который общество считает приемлемым, и показывают, что фейковые новости, попадающие в это окно или сдвигающие его, легче принимаются.
Для проверки учёные проанализировали более 10 000 твитов о COVID-19, измеряли число лайков и отмечали «ratioed» твиты — те, что получили больше негативных ответов, чем лайков. Анализ эмоций и сентимента показал: негативные эмоции (страх, гнев, отвращение) сильнее мотивируют лайки и репосты. Эффект был сильнее для фейковых новостей, чем для таблоидов. Авторы предлагают использовать соотношение лайков и ответов и эмоциональную аналитику вместе с фактчекингом и развивать медиаграмотность, как в Финляндии.
Сложные слова
- модель — набор идей или описание системы
- достоверность — насколько информация соответствует фактам и правде
- эмоция — чувство или реакция человека на событиеэмоций, эмоции
- релевантность — соответствие информации интересам или нуждам получателя
- фейковые новости — ложные или вводящие в заблуждение сообщенияфейковых новостей
- лайк — символ одобрения в социальных сетяхлайков, лайки
- репост — публикация чужого сообщения у себярепосты
- медиаграмотность — умение критически оценивать медиа и новости
- фактчекинг — проверка фактов и точности информациифактчекингом
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Почему, по вашему мнению, негативные эмоции сильнее мотивируют реакцию пользователей в социальных сетях?
- Какие шаги по повышению медиаграмотности можно применить в вашей стране, чтобы уменьшить распространение фейковых новостей?
Похожие статьи
Анализ соцсетей как раннее предупреждение о перемещениях людей
Учёные показали, что сообщения в социальных сетях могут давать ранние сигналы о перемещениях людей во время конфликтов и бедствий. Исследование в EPJ Data Science анализирует почти 2 миллиона публикаций и три случая перемещений.
