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Enregistrement W4235862367 · doi:10.31234/osf.io/sjfbn

Developing an accuracy-prompt toolkit to reduce COVID-19 misinformation online

2021· preprint· en· W4235862367 sur OpenAlexafffund
Ziv Epstein, Adam J. Berinsky, Rocky Cole, Andrew Gully, Gordon Pennycook, David G. Rand

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaWilliam and Flora Hewlett FoundationCanadian Institutes of Health ResearchMiami FoundationJohn Templeton Foundation
Mots-clésMisinformationGeneralizability theorySocial mediaSuitePsychological interventionQuality (philosophy)PsychologyComputer scienceCrowdsourcingApplied psychologyInternet privacySocial psychologyWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research suggests that shifting users’ attention to accuracy increases the quality of news they subsequently share online. Here we help develop this initial observation into a suite of deployable interventions for practitioners. We ask (i) how prior results generalize to other approaches for prompting users to consider accuracy, and (ii) for whom these prompts are more versus less effective. In a large survey experiment examining participants’ intentions to share true and false headlines about COVID-19, we identify a variety of different accuracy prompts that successfully increase sharing discernment across a wide range of demographic subgroups while maintaining user autonomy. Research questions•There is mounting evidence that inattention to accuracy plays an important role in the spread of misinformation online. Here we examine the utility of a suite of different accuracy prompts aimed at increasing the quality of news shared by social media users.•Which approaches to shifting attention towards accuracy are most effective? •Does the effectiveness of the accuracy prompts vary based on social media user characteristics? Assessing effectiveness across subgroups is practically important for examining the generalizability of the treatments, and is theoretically important for exploring the underlying mechanism.Essay summary•Using survey experiments with N=9,070 American social media users (quota-matched to the national distribution on age, gender, ethnicity, and geographic region), we compared the effect of different treatments designed to induce people to think about accuracy when deciding what news to share. Participants received one of the treatments (or were assigned to a control condition), and then indicated how likely they would be to share a series of true and false news posts about COVID-19. •We identified three lightweight, easily-implementable approaches that each increased sharing discernment (the quality of news shared, measured as the difference in sharing probability of true versus false headlines) by roughly 50%, and a slightly more lengthy approach that increased sharing discernment by close to 100%. We also found that another approach that seemed promising ex ante (descriptive norms) was ineffective. Further-more, gender, race, partisanship, and concern about COVID-19 did not moderate effectiveness, suggesting that the accuracy prompts will be effective for a wide range of demographic subgroups. Finally, helping to illuminate the mechanism behind the effect, the prompts were more effective for participants who were more attentive, reflective, engaged with COVID-related news, concerned about accuracy, college-educated, and middle-aged. •From a practical perspective, our results suggest a menu of accuracy prompts that are effective in our experimental setting and that technology companies could consider testing on their own services.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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.

Tête enseignante Opus0,197
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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