A Bibliometric Analysis of Disinformation through Social Media
Notice bibliographique
Résumé
The study’s purpose is to systematically review the scholarly literature about disinformation on social media, a space with enhanced concerns about nurturing propaganda and conspiracies. The systematic review methodology was applied to analyze 264 peer-reviewed articles published from 2010 to 2020, extracted from the Web of Science core collection database. Descriptive and bibliometric analysis techniques were used to document the findings. The analysis revealed an increase in the trend of publishing disinformation on social media and its impact on users’ cognitive responses from 2017 onwards. The USA appears to be the most influential node with its more significant role in advancing research on disinformation. The content analysis identified five psychosocial and political factors: influencing individual users’ perceptions, providing easy access to radicalism using personality profiles, social media use to influence political opinions, lack of critical social media literacies, and hoax flourish disinformation. Our research shows a knowledge gap in how disinformation directly shapes communal psychosocial narratives. We highlight the need for future research to explore and examine the antecedents, consequences, and impact of disinformation on social media and how it affects citizens’ cognition, critical thinking, and well-being.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,050 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».