Who Shares Conspiracy Theories and Other Misinformation about Covid-19 Online: Survey Evidence from Five Countries
Notice bibliographique
Résumé
Social media have long been considered a venue in which conspiracy theories and other misinformation incubate and spread. It has been no different during the COVID-19 pandemic. However, understanding who spreads misinformation by sharing it on social media, and why, has been underexplored, especially in a cross-national context. The global nature of the novel coronavirus pandemic presents an opportunity to understand the exposure and sharing of the same COVID-19 misinformation across multiple countries. We rely on nationally representative surveys conducted in July of 2020 and January of 2021 in the United States, United Kingdom, Canada, Australia, and New Zealand, to begin to understand what characterizes those who are most likely to share misinformation online. We find that Americans are no more likely to encounter prominent COVID-19 misinformation online but are considerably more likely to share it. Americans are less likely to say they share misinformation to make others aware of it or to criticize it, and considerably more likely to say their motivation is to promote it or to demonstrate their support for it. Americans are also more likely to say their motivation is to connect with others. In all countries but Canada, those who trust information from social media are more likely to share misinformation than those who do not trust social media. In all countries, those who have populist attitudes and distrust health officials are more likely to share misinformation than those who do not. In the U.S. in particular, sharing misinformation is associated with trust in government and identifying as conservative. Our results make clear that the United States is an outlier. We theorize why this might be the case.
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 | 0,023 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».