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最新研究表明标记冠状病毒错误信息推文会改变用户行为

2021-08-18 来源:孝感农业机械网

最新研究表明标记冠状病毒错误信息推文会改变用户行为

一项新的研究基于亨茨维尔阿拉巴马大学(UAH)的三位教授进行的一项新颖的分支调查,这项新的研究是基于Twitter的推文中包含冠状病毒错误信息的推文,实际上确实会影响大多数人对这些消息的有效程度。阿拉巴马大学系统。

传播艺术助理教授,第一作者坎迪斯·拉尼乌斯博士说,美国正在应对大流行和信息流行病,这是世界卫生组织,联合国和其他全球卫生组织在2020年联合声明中创造的术语中国化工网okmart.com。在纸上。

合著者是管理学副教授William“ Ivey” MacKenzie博士和英语学副教授Ryan Weber博士。

Lanius博士说:“信息流行病使我们注意到我们独特的当代环境,那里大量信息流过社交媒体和传统新闻媒体。”

她说:“有些人天真地分享不良信息,但也有故意的不良行为者分享错误的信息,以推进他们自己的政治或财政议程。”

这些不良行为者经常使用机器人(或“机器人”)帐户来快速共享并喜欢错误信息,从而加速其传播。

Lanius博士说:“信息流行病是一个全球性问题,就像大流行病是一个全球性问题一样。” “我们的研究发现,在COVID-19大流行的背景下,那些消费更多新闻媒体,尤其是右倾媒体的人更容易受到错误信息的影响。”

这是为什么?尽管研究人员无法确定地说,但他们说有一些可能的解释。

首先,这些被调查者消费的媒体通常依赖于意识形态和情感上的吸引力,这种吸引力对外围的说服非常有效,跟随者根据其暗示或论点的力量来决定是否同意该信息。

第二种可能的解释是,随着越来越多的实证研究的开展,可信的科学信息在过去的一年中得到了更新和改进,被调查的持怀疑态度的人们认为,右倾媒体在信息传递中是一致的,而疾病中心控制和其他专家组正在改变他们的故事。

最后,调查发现,对COVID-19持怀疑态度的一本入门书是《地理》。根据美国社区项目(American Communities Project),许多偏向右倾的新闻媒体消费者恰好比城市的农村人口多,因此他们没有像2020年3月那样面对许多城市人口的流感大流行的第一手经验。

韦伯博士说:“通常,纠正人们的误解的尝试实际上会使他们更深入地了解自己的错误信念,这一过程被心理学研究人员称为'事与愿违的后果'。”

他说:“但是在这项研究中,令我们感到惊喜的是,我们发现旗帜起作用了。” “标记表明一条推文来自机器人,并且其中可能包含错误信息,这大大降低了参与者对一条推文可信,有用,准确,相关和有趣的看法。”

首先,研究人员询问被调查者对COVID-19号码的看法。他们是否感到报告不足,报告过多,报告准确,还是没有意见?

MacKenzie博士说:“我们很感兴趣看到人们如何回应与自己的观点相呼应的机器人和旗帜。” “所以,那些相信数字被低估的人,会看到声称存在低报的推文,而那些相信高估的人会看到表明正在发生高报的推文。”

认为数字正确或无保留意见的参与者被随机分配到报告过多或报告不足的组中。调查是实时进行的,因此,参与者回答有关他们对COVID-19编号的看法的第一个问题后,就会根据他们的回答将他们自动分配到两组中的一组进行其余的调查,MacKenzie博士说。

韦伯博士说,研究人员向参与者展示了两种类型的标志。第一个告诉参与者该推文来自可疑的机器人帐户。第二个告诉人们,该推文包含错误信息。

韦伯博士说:“这些标志使人们相信该推文不太可信,可信赖,准确,有用,相关且有趣。” “人们在看到每个标志后,也不太愿意通过喜欢或分享推文来参与推文。”

参与者看到标志的顺序不是随机的,因此他们总是首先看到有关机器人帐户的标志。

韦伯博士说:“因此,我们不能说标志的顺序是否重要,或者错误信息标志本身是否有用。” “但是我们肯定看到,两个旗帜相继使人们对不良推文更加怀疑。”

Flags还使大多数受访者表示,他们不太可能喜欢或转发该消息或关注创建该消息的帐户,但并非全部。

韦伯博士说:“有些人比其他人表现出对旗帜的更大抵抗力。” “例如,福克斯新闻的观众以及在社交媒体上花费更多时间的观众受到的影响要比其他人少。”

这些标志在改变参与者对COVID-19总数的看法方面也不太有效,因此,即使是那些在看到这些标志后发现该推文的说服力不强的人,也可能不会重新检查他们对COVID-19死亡人数的看法。

韦伯博士说:“但是,有些人的确改变了主意,最明显的是最初认为COVID-19数字被高估的人群。”

MacKenzie博士说,人们报告说,与未标记的推文相比,他们更有可能从未标记的推文中查找其他信息。

MacKenzie博士说:“总体而言,我们的研究表明,个人希望使用事实的社交媒体,并且如果有适当的机制允许他们忽略虚假信息,他们将忽略它。” “我认为这项研究最重要的收获是,识别错误信息和机器人帐户将改变社交媒体用户的行为。”