論文の概要: Intervention strategies for misinformation sharing on social media: A bibliometric analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17637v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 08:38:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-28 21:53:57.460886
- Title: Intervention strategies for misinformation sharing on social media: A bibliometric analysis
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおける誤情報共有の介入戦略--文献分析による分析
- Authors: Juanita Zainudin, Nazlena Mohamad Ali, Alan F. Smeaton, Mohamad Taha Ijab,
- Abstract要約: 不正確な共有情報は混乱を引き起こし、精神的健康に悪影響を及ぼし、誤報による意思決定につながる。
本研究では,ソーシャルメディア上での誤情報共有に対処するための介入戦略の類型について検討する。
認識ベース、自動化ベース、情報ベース、ハイブリッドベースの4つの重要なクラスタを特定します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8020166013859684
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Widely distributed misinformation shared across social media channels is a pressing issue that poses a significant threat to many aspects of society's well-being. Inaccurate shared information causes confusion, can adversely affect mental health, and can lead to mis-informed decision-making. Therefore, it is important to implement proactive measures to intervene and curb the spread of misinformation where possible. This has prompted scholars to investigate a variety of intervention strategies for misinformation sharing on social media. This study explores the typology of intervention strategies for addressing misinformation sharing on social media, identifying 4 important clusters - cognition-based, automated-based, information-based, and hybrid-based. The literature selection process utilized the PRISMA method to ensure a systematic and comprehensive analysis of relevant literature while maintaining transparency and reproducibility. A total of 139 articles published from 2013-2023 were then analyzed. Meanwhile, bibliometric analyses were conducted using performance analysis and science mapping techniques for the typology development. A comparative analysis of the typology was conducted to reveal patterns and evolution in the field. This provides valuable insights for both theory and practical applications. Overall, the study concludes that scholarly contributions to scientific research and publication help to address research gaps and expand knowledge in this field. Understanding the evolution of intervention strategies for misinformation sharing on social media can support future research that contributes to the development of more effective and sustainable solutions to this persistent problem.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアチャンネル間で共有される広く分散された誤報は、社会の幸福の多くの側面に重大な脅威をもたらすプレスング問題である。
不正確な共有情報は混乱を引き起こし、精神的健康に悪影響を及ぼし、誤報による意思決定につながる。
そのため、誤報の拡散を抑えるために積極的に対応していくことが重要である。
これにより、学者はソーシャルメディア上での誤情報共有に対する様々な介入戦略を検討するようになった。
本研究では、ソーシャルメディア上での誤情報共有に対処するための介入戦略のタイプ分析を行い、認識ベース、自動化ベース、情報ベース、ハイブリッドベースの4つの重要なクラスタを特定した。
文献選択プロセスは、PRISMA法を利用して、透明性と再現性を維持しつつ、関連する文献の体系的かつ包括的な分析を確実にした。
2013-2023年に出版された合計139の論文が分析された。
一方, タイポロジー開発のための性能解析と科学マッピング技術を用いて, バイオロメトリ分析を行った。
フィールドのパターンと進化を明らかにするために, 類型学の比較分析を行った。
これは理論と実用の両方に価値ある洞察を与える。
この研究は、学術研究や出版への学術的な貢献が研究のギャップに対処し、この分野の知識を拡大するのに役立つと結論付けている。
ソーシャルメディア上の誤情報共有のための介入戦略の進化を理解することは、この永続的な問題に対するより効果的で持続可能なソリューションの開発に寄与する将来の研究を支援することができる。
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