(Mis)Information on Digital Platforms: Quantitative and Qualitative Analysis of Content From Twitter and Sina Weibo in the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Misinformation about COVID-19 on social media has presented challenges to public health authorities during the pandemic. This paper leverages qualitative and quantitative content analysis on cross-platform, cross-national discourse and misinformation in the context of COVID-19. Specifically, we investigated COVID-19-related content on Twitter and Sina Weibo-the largest microblogging sites in the United States and China, respectively. Objective: Using data from 2 prominent microblogging platform, Twitter, based in the United States, and Sina Weibo, based in China, we compared the content and relative prevalence of misinformation to better understand public discourse of public health issues across social media and cultural contexts. Methods: A total of 3,579,575 posts were scraped from both Sina Weibo and Twitter, focusing on content from January 30, 2020, within 24 hours of when WHO declared COVID-19 a "public health emergency of international concern," and a week later, on February 6, 2020. We examined how the use and engagement measured by keyword frequencies and hashtags differ across the 2 platforms. A 1% random sample of tweets that contained both the English keywords "coronavirus" and "covid-19" and the equivalent Chinese characters was extracted and analyzed based on changes in the frequencies of keywords and hashtags and the Viterbi algorithm. We manually coded a random selection of 5%-7% of the content to identify misinformation on each platform and compared posts using the WHO fact-check page to adjudicate accuracy of content. Results: Both platforms posted about the outbreak and transmission, but posts on Sina Weibo were less likely to reference topics such as WHO, Hong Kong, and death and more likely to cite themes of resisting, fighting, and cheering against coronavirus. Misinformation constituted 1.1% of Twitter content and 0.3% of Sina Weibo content-almost 4 times as much on Twitter compared to Sina Weibo. Conclusions: Quantitative and qualitative analysis of content on both platforms points to lower degrees of misinformation, more content designed to bolster morale, and less reference to topics such as WHO, death, and Hong Kong on Sina Weibo than on Twitter.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».