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Enregistrement W4321443601 · doi:10.1080/10584609.2023.2172492

What Drives Perceptions of Foreign News Coverage Credibility? A Cross-National Experiment Including Kazakhstan, Russia, and Ukraine

2023· article· en· W4321443601 sur OpenAlexaff
Kirill Bryanov, Reinhold Kliegl, Olessia Koltsova, Alex Miltsov, Сергей Пашахин, Alexander Porshnev, Yadviga Sinyavskaya, Maksim Terpilovskii, Victoria Vziatysheva

Notice bibliographique

RevuePolitical Communication · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensBishop's University
Organismes subventionnairesNational Research University Higher School of Economics
Mots-clésCredibilityConsistency (knowledge bases)NarrativeMainstreamNews mediaPerceptionPolitical scienceSample (material)Social psychologyPsychologyPublic relationsLawLinguisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on news credibility and susceptibility to fake news has overwhelmingly focused on individual and message-level factors explaining why people view some news items as more credible than others. We argue that the consistency of the message’s content with the dominant mainstream narrative can have a powerful explanatory capacity as well, particularly in the domain of international news. We test this hypothesis experimentally using a sample of 8,559 social media users in three post-Soviet countries. Our analyses suggest that the consistency with the dominant narrative increases the perceived credibility of foreign affairs news independently of their veracity. We also demonstrate the moderating role of international conflict, government support, and news language in some national contexts but not others. Finally, we report how the effects of these factors on credibility vary according to whether the news items are real or fabricated and discuss the societal implications of our findings.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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