ソーシャルメディアでは誤った情報が横行しており、 新しい研究は、その理由にいくつかの光を当てています. イェール大学と南カリフォルニア大学の研究者は、基本的に、真実かどうかにかかわらず、ソーシャル メディアで物事を共有する習慣を身につける人がいると主張しています。 人々がフェイクニュースを共有する理由として、「個人の批判的推論の欠如と党派的偏見」が一般的に引き合いに出されるが、論文の著者らは、「ソーシャルプラットフォームに組み込まれたオンライン共有の構造がより重要である」と書いている。
以前の研究では、 人によっては—特に年配の人—何かを共有する前に、それが真実かどうかを考えないでください。 他の研究によると、一部の人々は 自分のアイデンティティをサポートするニュースの見出しを共有する動機 見出しが真実であるかどうかにかかわらず、彼らの既存の信念と一致します。特に保守党.
Yale と USC の研究チームは、これらがオンラインでの誤った情報の拡散に寄与する要因であると認めていますが、人々がフェイク ニュースを共有する唯一のメカニズムではない可能性があるという仮説を立てました。 人々が誤った情報を共有するのは批判的思考の欠如によるものである、またはそれが党派的偏見の結果であるという考えはどちらも、彼らが十分な動機を持っているか、共有している見出しの正確さを考慮することができれば、偽のニュースを共有することが少なくなると想定しています. Yale-USC チームの調査によると、そうではない可能性があります。
代わりに、チームは、「誤った情報の共有は、オンラインでの頻繁な情報共有のより大きなパターンの一部であるように見える」と主張しています。 それを裏付けるために、2,476 人の参加者を対象とした調査で、最も多くのフェイク ニュース記事を共有した人々は、より多くの真実のニュース記事も共有したことがわかりました。 この論文は、習慣的な共有が誤った情報の拡散にどのように影響するかを明らかにすることを目的として、関連しているが別々に実施された4つの研究に基づいています。
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最初の研究では、200 人のオンライン参加者が、本当の見出しの 8 つの記事と虚偽の見出しの 8 つの記事を見せられ、それらを Facebook で共有するかどうか尋ねられました。 研究者はまた、過去にコンテンツを共有した頻度に関するデータと、無意識に共有したかどうかを測定した自己報告指数を使用して、ソーシャル メディアでの習慣的な共有の強さを測定しました。
研究者が予想したように、共有の習慣が強い参加者は、共有の習慣が弱い参加者よりも、より多くの記事を再投稿し、それが真実であるかどうかについてあまり識別力がありませんでした。 最も強い習慣を持つ参加者は、真の見出しの 43% と偽の見出しの 38% を共有しましたが、最も習慣の弱い参加者は、真の見出しの 15% と虚偽の見出しの 6% しか共有しませんでした。 全体として、習慣的にシェアする人の上位 15% が、この調査全体で共有された虚偽の見出しの 37% に関与していました。
839人の参加者を含む2番目の研究は、参加者が特定のストーリーの正確性を検討するように求められた後、習慣的な共有を思いとどまらせるかどうかを確認することを目的としていました.
共有する前に見出しの正確さを評価するように参加者に依頼すると、共有される偽の見出しの量が減少しましたが、最も習慣的な参加者では効果が最も低かった. 記事のサンプルを共有するかどうかを尋ねる前に参加者が正確さを評価しなければならなかった場合、参加者は正しい見出しの 42% を共有し、虚偽の見出しの 22% を共有しました。 しかし、参加者にストーリーを共有するかどうかだけを尋ねたところ、最も習慣的な参加者は、本当の見出しの 42% と虚偽の見出しの 30% を共有しました。
3番目の研究は、共有の習慣が強い人々が、党派的偏見や政治的見解と一致しない情報を共有することにあまり敏感ではないかどうかを評価することを目的としていました. 構造は前回の調査と同様で、約 836 人の参加者が、見出しのサンプルがリベラルおよび保守の政治と一致しているかどうか、およびそれらを共有するかどうかを評価するよう求められました。
繰り返しになりますが、最も習慣的に共有する人は、自分が共有するものについてあまり識別力がありませんでした. 見出しの政治性を事前に評価するように求められなかった人は、彼らが表明した政治的方向性に沿った記事の 47% と、そうでない記事の 20% を再投稿しました。 最初に政治的偏見を評価するように求められた場合でも、習慣的な共有者は、自分の政治的見解に一致する記事の 43% と、そうでない記事の 13% を再投稿しました。 どちらの条件でも、共有の習慣が最も少ない人は、自分の見解と一致する見出しの約 22% と、一致しない記事のわずか 3% しか共有しませんでした。
最後に、4 番目の研究では、研究者はソーシャル メディアの報酬構造を変更すると、誤った情報が共有される頻度が変わるかどうかをテストしました。 彼らは、人々がいいねやコメントに対して報酬の反応を得ると、習慣的な共有の形成が促進され、報酬の構造が変更される可能性があると理論付けました.
これをテストするために、彼らは 601 人の参加者を 3 つのグループに分けました: コントロール、誤報トレーニング条件、正確性トレーニング条件です。 各グループで、参加者は 80 の試験の見出しを見せられ、以前の研究と同様に、8 つの真の試験の見出しと 8 つの偽の試験の見出しを見る前に、それらを共有するかどうかを尋ねました。 対照条件では、見出しが正しいか間違っているかを共有しても何も起こらなかったが、誤報条件では、参加者は、虚偽の見出しを共有した場合、または本当の見出しを共有しなかった場合に「+5 ポイント」を獲得すると言われました。正確な条件では、正しい見出しを共有した場合、または誤った見出しを共有しなかった場合に「+5 ポイント」を獲得したと言われました。
予測どおり、精度トレーニングと誤報トレーニングの両方が、コントロールと比較して参加者の共有行動を変えるのに効果的でした。 正確な条件の参加者は、正しい見出しの 72% と虚偽の見出しの 26% を共有したのに対し、誤った情報条件の参加者は、正しい見出しの 48% と虚偽の見出しの 43% を共有しました。 (コントロール参加者は、真の見出しの 45% と虚偽の見出しの 19% を共有しました。)
研究者たちは、彼らの研究はすべて、習慣的な共有が誤った情報の拡散の主な要因であることを示していると結論付けています。 最も習慣的に共有している上位 15% のユーザーは、すべての調査で共有されたすべての誤情報の 30 ～ 40% に関与していました。 彼らは、これはソーシャル メディア プラットフォームによって確立されたより広範な応答パターンの一部であると主張していますが、代わりに正確な情報の共有を促進するために内部エンジニアによって再構築される可能性があると主張しています。