Public Beliefs about Falsehoods in News
Notice bibliographique
Résumé
The circulation of misinformation, lies, propaganda, and other kinds of falsehood has, to varying degrees, become a challenge to democratic publics. We are interested in the question of what publics believe about their own exposure to falsehoods in news, and about what contributes to similarities and differences in these beliefs across countries. We are also interested in the question of whether publics report attempting to verify news that is suspect to them. Here we report on a comparative election survey in the United States, the United Kingdom, and France. We find three key predictors of publics’ beliefs that they have been exposed to falsehoods: discussion of news, use of social media for political purposes, and exposure to counter-attitudinal information. The nexus between these three predictors and beliefs about falsehoods exists in all three countries, as we anticipate that it likely exists elsewhere. We do not find voters on the right to be different from those on the left in the United Kingdom and France, but do find a substantial difference in the United States, which is likely due to the 2016 Trump campaign. We conclude with concerns about the imbalance in beliefs about exposure to falsehoods in the United States and the apparent capacity of a single leader, in the right context, to shape public beliefs about what is to be believed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».