論文の概要: Empowering Fake-News Mitigation: Insights from Sharers' Social Media Post-Histories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10560v2
• Date: Mon, 18 Sep 2023 12:49:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-20 02:02:02.066514
• Title: Empowering Fake-News Mitigation: Insights from Sharers' Social Media Post-Histories
• Title（参考訳）: フェイクニュースの軽減を力づける - 共有者のソーシャルメディアポストヒストリーからの洞察
• Authors: Verena Schoenmueller, Simon J. Blanchard and Gita V. Johar
• Abstract要約: 我々は,消費者自身のソーシャルメディアポストヒストリーが,偽ニュースへのリンク共有につながる要因を研究するために,未利用のデータソースであることを提案する。 本研究は, マーケティング者, 偽情報学者, 実践者に対して, 偽情報の拡散を抑えるために, 後史を用いて理論を開発し, 介入をテストすることを奨励するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Misinformation is a global concern and limiting its spread is critical for protecting democracy, public health, and consumers. We propose that consumers' own social media post-histories are an underutilized data source to study what leads them to share links to fake-news. In Study 1, we explore how textual cues extracted from post-histories distinguish fake-news sharers from random social media users and others in the misinformation ecosystem. Among other results, we find across two datasets that fake-news sharers use more words related to anger, religion and power. In Study 2, we show that adding textual cues from post-histories improves the accuracy of models to predict who is likely to share fake-news. In Study 3, we provide a preliminary test of two mitigation strategies deduced from Study 1 - activating religious values and reducing anger - and find that they reduce fake-news sharing and sharing more generally. In Study 4, we combine survey responses with users' verified Twitter post-histories and show that using empowering language in a fact-checking browser extension ad increases download intentions. Our research encourages marketers, misinformation scholars, and practitioners to use post-histories to develop theories and test interventions to reduce the spread of misinformation.
• Abstract（参考訳）: 誤情報は世界的な懸念であり、その拡散を制限することは民主主義、公衆衛生、消費者を保護する上で重要である。 我々は,消費者自身のソーシャルメディアポストヒストリーが,偽ニュースへのリンク共有につながる要因を研究するために,未利用のデータソースであることを提案する。 研究1では,ポストヒストリーから抽出したテキストの手がかりが,偽ニュースの共有者とソーシャルメディアのランダムな利用者とを誤情報エコシステムの中で区別する方法について検討した。 その結果、偽のニュース共有者が怒り、宗教、権力に関連する言葉を使う2つのデータセットが見つかった。 研究2では,ポストヒストリーからテキストの手がかりを加えることで,モデルの精度が向上し,誰が偽ニュースを共有するかを予測する。 研究3では,宗教価値観の活性化と怒りの低減という,研究1から導き出された2つの緩和戦略を予備的に検証し,フェイクニュースの共有と共有をより一般的なものにする。 調査4では,調査回答とユーザの確認されたTwitterポストヒストリーを組み合わせることで,ファクトチェックブラウザ拡張広告におけるエンパワーメント言語の使用がダウンロード意図を増大させることを示す。 本研究は, マーケター, 誤情報学者, 実践者に対して, ポストヒストリーを用いて理論を展開し, 誤情報の拡散を減らすためのテスト介入を行うことを奨励する。

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