What Sells on the Fake News Market? Examining the Impact of Contextualized Rhetorical Features on the Popularity of Fake Tweets
Notice bibliographique
Résumé
A fake news ecosystem is akin to a marketplace where content generators and users exchange content like sellers and buyers. The popularity of a product in this marketplace is influenced by rhetorical features (ethos, pathos, and logos), topic categories (hard news, soft news, and general news), and design motivations (political intent, fun, etc.). Therefore, the determinants of the popularity of fake news should be contextualized better to understand the spreading patterns. First, we obtained a sample from a fact-checking organization (n=439). Then, we categorized tweets based on their topics and design motivation by using biaxial content analysis. Next, we proposed a rhetorical framework to organize the tweet-related indicators to develop the content’s systematic characterization. Finally, we examined both the primary and interaction effects of topics, design motivations, and organized rhetorical features of tweets on popularity through a negative binomial regression. The main results revealed a positive relationship between logos-related features (i.e., the number of followers) and the popularity of the fake tweets. In addition, an exciting interaction effect indicated that fake tweets designed with political intent are nearly five times less retweeted when they contain hashtags. The research and practical implications and future directions were also discussed.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».