Фальшиві новини: 80% акцій протягом виборів 2016 року вийшли з декількох користувачів Twitter

$config[ads_kvadrat] not found

Настя и сборник весёлых историй

Настя и сборник весёлых историй
Anonim

Феномен фальшивих новин створив дві конкуруючі школи занепокоєння. З одного боку, є громадяни, стурбовані тим, що тираж фальшивих новин в соціальних медіа призвів до виборів 2016 року Дональда Трампа. З іншого боку стоять прихильники Трампу, які стурбовані тим, що легітимні джерела новин насправді є підробленими. Як стверджується в президентському визначенні того, що «фальшиве», продовжують розширюватися, вчені публікують в Росії Наука серйозно запитують: Скільки фальшивих новин є насправді?

Згідно з дослідженням, опублікованим у четвер, кількість американців, які поділилися фальшивими новинами на Twitter під час президентських виборів 2016 року, насправді була дуже невеликою групою осіб. Аналіз 16 432 зареєстрованих виборців на сайті соціальних мереж показав, що припадає лише близько 1% цих користувачів 80 відсотків всіх експозицій підробленого вмісту новин. Крім того, лише 0,1% тих самих користувачів були відповідальними за 81% подібних фальшивих новин.

Цей результат, як говорить співавтор дослідження, і професор північно-східного університету Девід Лазер, доктор філософії, прийшов на здивування для команди. "Ми зробили подвійний прийом цього", - каже Лазер Обернено. "Ми очікували, що це буде зосереджено, але якщо б ви запитали мене перед дослідженням, я б, напевно, сказав би щось на порядок від 2 до 5 відсотків".

Ці результати, засновані на твітах, розісланих з серпня по грудень 2016 року, демонструють, що більшість людей піддавалися новинам, які надходили з фактичних ЗМІ. Фальшиві новини були визначені як такі, що мали «атрибути легітимно вироблених новин», але не мали «редакційних норм та процесів для засобів масової інформації для забезпечення точності та достовірності інформації».

Лазер і його колеги виявили, що невелика частка користувачів Twitter, які споживали і поділяли фальшиві новини, були особи, які є старшими, консервативними і політично зайнятими. Порівнюючи 16 422 користувачів Twitter у дослідженні з представницькою групою виборців США на Twitter, отриманою дослідницьким центром Pew, команда Лазера продемонструвала, що їхні вибірки відображають націю в цілому.

Дослідження, опубліковане раніше в січні в Наука прийшов до подібного висновку. У цьому дослідженні дослідники дослідили характеристики, пов'язані з американцями, які поділилися фальшивими новинами на Facebook під час виборів 2016 року, і частоту поділу фальшивих новин. Вони також виявили, що «обмін цим контентом є відносно рідкісною діяльністю» і що консерватори частіше діляться статтями з фальшивих доменів новин.

Результати цих досліджень свідчать про те, що роль ботів, що обмінюються фальшивими новинами, потребує подальшого вивчення і що вимірювання кількості акцій, які отримує фальшиве повідомлення новин, є помилковим способом визначення широти його впливу. Це може змінити те, як ми дивимося на звіти, подібні до аналізу BuzzFeed 2016 року, що показує, що 20 найбільш підроблених новинних виборчих новин породжують більше акцій, подібних реакцій та коментарів, ніж 20 виборчих сюжетів з основних новин, що передували виборам. Лазер застерігає, що ці конкретні історії можуть бути викидами, і їх кількість може стати «штучно накачаною».

"Виявляється, що існує багато основних речей, яких ми не знаємо, і те, що ми думаємо, що ми знаємо, насправді засновані на ненаукових основах", - пояснює Лазер.

Хороша новина полягає в тому, що фальшиві новини можуть не бути такою системною проблемою, як вважають деякі люди, говорить він. Більше занепокоєння, яке ми повинні мати, - додає він, - «риторичне використання політичними лідерами по всьому світу для того, щоб збити засоби масової інформації, які зроблять їх підзвітними». В основі фальшивого новинного питання лежить той факт, що інформаційна екосистема в США зазнала швидких змін, і тому, як люди отримують інформацію - чи ні - є фундаментальним для демократії, для нас важливо зрозуміти її.

$config[ads_kvadrat] not found