Falešné zprávy: 80% akcií během voleb v roce 2016 přišlo z několika uživatelů služby Twitter

$config[ads_kvadrat] not found

Выпускные экзамены, но они онлайн и я не волнуюсь больше лол // весна 2020, последняя неделя влог

Выпускные экзамены, но они онлайн и я не волнуюсь больше лол // весна 2020, последняя неделя влог
Anonim

Falešný zpravodajský fenomén vytvořil dvě konkurenční školy zájmu. Na jedné straně jsou občané znepokojeni, že oběh falešných zpráv na sociálních médiích vedl k volbě Donalda Trumpa v roce 2016. Na druhé straně jsou Trumpovi příznivci, kteří se obávají, že legitimní zdroje zpráv jsou ve skutečnosti falešné. Vzhledem k tomu, že prezidentova definice toho, co je „falešné“, se stále rozšiřuje, vědci, kteří publikovali v Věda se vážně ptají: Kolik falešných zpráv je vlastně venku?

Podle studie zveřejněné ve čtvrtek, počet Američanů, kteří sdílejí falešné zprávy na Twitteru během prezidentských voleb v roce 2016, byl vlastně velmi malá skupina jednotlivců. Z analýzy 16 442 registrovaných voličů na webu sociálních sítí vyplynulo, že jen asi 1% z nich připadalo na uživatele 80 procent všech vystavení falešnému zpravodajskému obsahu. Kromě toho pouze 0,1 procenta stejných uživatelů odpovídalo za 81 procent sdílených falešných zpráv.

Tento výsledek, říká spoluautor studie a profesor Severovýchodní univerzity David Lazer, Ph.D., byl pro tým překvapením. „Udělali jsme dvojnásobný záběr,“ říká Lazer Inverzní. „Očekávali jsme, že to bude koncentrované, ale kdybyste se mě zeptala ještě před studiem, pravděpodobně bych řekla něco v řádu 2 až 5 procent.“

Tyto výsledky, založené na tweety rozeslané od srpna do prosince 2016, ukazují, že většina lidí byla vystavena zprávám, které pocházely z faktických médií. Falešné zpravodajské služby byly definovány jako ty, které měly „pasce legitimně vytvořených zpráv“, ale postrádají „redakční normy a postupy zpravodajských médií pro zajištění přesnosti a důvěryhodnosti informací“.

Lazer a jeho kolegové zjistili, že malý zlomek uživatelů Twitter, kteří spotřebovali a sdíleli falešné zprávy, byli jednotlivci, kteří jsou starší, konzervativní a politicky angažovaní. Srovnáním 16 442 uživatelů Twitter ve studii s reprezentativním panelem amerických voličů na Twitteru, který získal Pew Research Center, demonstroval tým Lazer, že jejich vzorek reflektuje národ jako celek.

Studie vydaná dříve v lednu roku 2006. T Věda k podobnému závěru. V této studii výzkumníci zkoumali charakteristiky spojené s Američany, kteří sdílejí falešné zprávy na Facebooku během voleb do roku 2016 a četnost, s jakou byly falešné zprávy sdíleny. Zjistili také, že „sdílení tohoto obsahu bylo relativně vzácnou aktivitou“ a že konzervativci s větší pravděpodobností sdíleli články z falešných zpravodajských domén.

Výsledky těchto studií naznačují, že role botů, které sdílejí falešné zprávy, je třeba dále prozkoumat a že měření počtu akcií, které falešný zpravodajský příspěvek přijímá, je zavádějícím způsobem určování šířky jeho vlivu. To by mohlo změnit, jak se díváme na zprávy, jako je analýza BuzzFeed z roku 2016, která ukazuje, že prvních 20 falešných zpráv o volbách ve zprávách vytvořilo více akcií, rád, reakcí a komentářů, než těch 20 nejlepších zpráv o volbách z hlavních zpravodajských míst předcházejících volbám. Lazer varuje, že tyto konkrétní příběhy mohou být odlehlé, a jejich počet akcií se mohl stát „uměle napumpovaným“.

„Ukazuje se, že existuje mnoho základních věcí, které nevíme, a to, co si myslíme, že víme, je ve skutečnosti založeno na nevědeckých základech,“ vysvětluje Lazer.

Dobrou zprávou je, že falešné zprávy nemusí být tak systémového problému, jak někteří lidé věří, říká. Větší znepokojení, které bychom měli mít, dodal, je „rétorické používání politických vůdců po celém světě k tomu, aby se dali do rukou médií, která by je udržovala odpovědná“. Základem falešných zpráv je skutečnost, že informační ekosystém v USA prošel rychlou změnou a proto, že způsob, jakým se lidé informují - nebo ne - je pro demokracii zásadní, je pro nás zásadní, abychom ji pochopili.

$config[ads_kvadrat] not found