UNDERSTANDING ‘FAKE NEWS’: A BIBLIOGRAPHIC PERSPECTIVE
Notice bibliographique
Résumé
False information that appears similar to trustworthy media content, or what is commonly referred to as ‘fake news’, is pervasive in both traditional and digital strategic communication channels. This paper presents a comprehensive bibliographic analysis of published academic articles related to ‘fake news’ and the related concepts of truthiness, post-factuality, and deepfakes. Using the Web of Science database and VOSViewer software, papers published on these topics were extracted and analysed to identify and visualise key trends, influential authors, and journals focusing on these topics. Articles in our dataset tend to cite authors, papers, and journals that are also within the dataset, suggesting that the conversation surrounding ‘fake news’ is still relatively centralised. Based on our findings, this paper develops a conceptual ‘fake news’ framework—derived from variations of the intention to deceive and/or harm—classifying ‘fake news’ into four subtypes: mis-information, dis-information, mal-information, and non-information. We conclude that most existing studies of ‘fake news’ investigate mis-information and dis-information, thus we suggest further study of mal-information and non-information. This paper helps scholars, practitioners, and global policy makers who wish to understand the current state of the academic conversation related to ‘fake news’, and to determine important areas for further research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».