ソーシャルメディアでは見出し以外の部分を読むことはほとんどないことが研究で判明

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BPharm の Carmen Pope によって医学的にレビューされています。最終更新日は 2024 年 11 月 22 日です。

Carole Tanzer Miller HealthDay レポーターによる

2024 年 11 月 22 日、金曜日 -- Facebook の友人が政治コンテンツへのリンクを共有する場合、4 回のうち 3 回は見出しの先を読みません。

専門家らは、これはいくぶん驚くべきことであり、実に恐ろしいことだと述べています。

クリックせずに共有する人々は、分裂と不信の種を蒔くことを目的とした敵対者を無意識のうちに支援している可能性があると警告、S.ペンシルベニア州立大学のメディア効果教授、シャム・サンダー氏。

「虚偽のデータが共有され調査されない場合、見出しや宣伝文の表面的な処理は危険になる可能性がある」と担当著者のサンダー氏は述べた。 11 月 19 日に雑誌 Nature Human に掲載された新しい研究の報告行動。

「偽情報や偽情報キャンペーンは、民主主義に疑問や反対意見の種を蒔くことを目的としている。こうした取り組みの範囲は、2016 年と 2020 年の選挙で明らかになった」と同氏はペンシルバニア州立大学のニュースリリースで付け加えた。

ソーシャル メディア で共有されたリンクを含む 3,500 万以上の公開投稿を彼のチームが分析しました。 2017 年から 2020 年までの Facebook。リンクには両端の政治的なコンテンツが含まれており、政治的に中立なコンテンツよりもクリックせずに共有される頻度が高かった。

この研究は Facebook に限定されていますが、研究者らは、研究結果は他のソーシャル メディア プラットフォームにも当てはまる可能性が高いと述べています。

分析用のデータは、Facebook の親会社である Meta の協力により提供されました。

これには、「政治ページ親和性スコア」を含む、ユーザーの人口統計と行動が含まれていました。これは、ユーザーがフォローしているページを特定することによって決定されました。

ユーザーは、非常にリベラル、リベラル、中立、保守的、非常に保守的な 5 つのグループのいずれかに分類されました。

研究者は AI を使用して、リンクされたコンテンツ内の政治用語を検索して分類し、各アフィニティ グループからのシェア数に基づいて同じスケールでコンテンツをスコアリングしました。

研究者は 8,000 のリンクを 1 つずつ手動で分類しました。 、コンテンツが政治的か非政治的かを識別します。そのデータは、米国の Facebook ユーザーによって 100 回以上共有された 3,500 万のリンクを分析するアルゴリズムをトレーニングしました。

その分析から、個人レベルに当てはまるパターンが明らかになりました。

「リベラルでも保守でも、コンテンツの政治的連携がユーザーに近づくほど、コンテンツはより多く共有されるようになりました」クリックなしで」と、研究の共著者で人文社会科学の助教授であるユージン・チョー・スナイダーは述べた。ニュージャージー研究所で テクノロジー。 「彼らは、自分たちの政治的イデオロギーに表面的には同意しているように見えるものを単に転送しているだけであり、時には誤った情報を共有している可能性があることに気づいていません。」

メタはまた、サードパーティのファクトチェック サービスからのデータも提供し、2,900 以上のリンクに虚偽のコンテンツへのフラグを立てました。

これらのリンクは合計 4,100 万回以上共有されました。研究によれば、クリックされました。

このうち 77% は保守的なユーザーからのもので、14% はリベラルなユーザーからのものでした。研究者らによると、虚偽の情報へのリンクの最大 82% は保守的なニュース ドメインからのものでした。

サンダー氏は、ソーシャル メディア プラットフォームはクリックせずに共有することを抑制する措置を講じることができると述べました。たとえば、ユーザーに次のことを認めるように要求する可能性があると述べました。彼らは共有する前にコンテンツをすべて読んでいます。

「コンテンツが虚偽である可能性があるという警告をプラットフォームが実装し、その危険性をユーザーに認識させれば、共有する前に人々が判断できるようになるかもしれない」とサンダー氏は述べた。

しかし、そうはならないだろう。 、意図的な偽情報キャンペーンをやめてください、と彼は付け加えました。

「このようなことが起こる理由は、人々が情報を浴びせられているだけで、立ち止まってじっくり考えていないことが原因かもしれません」とサンダー氏は言う。 「人々が私たちの研究から学び、よりメディアに精通し、デジタルに精通し、最終的には自分たちが何を共有しているのかをより認識できるようになることを願っています。」

出典

  • ペンシルバニア州立大学、ニュースリリース、2024 年 11 月 20 日

    • 免責事項: 医学論文の統計データは、一般的な傾向を提供するものであり、個人には関係ありません。個々の要因は大きく異なる可能性があります。個々の医療上の決定については、常に個別の医学的アドバイスを求めてください。

    出典: HealthDay

    投稿しました : 2024-11-23 06:00

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