Global Misinformation Spillovers in the Vaccination Debate Before and During the COVID-19 Pandemic: Multilingual Twitter Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antivaccination views pervade online social media, fueling distrust in scientific expertise and increasing the number of vaccine-hesitant individuals. Although previous studies focused on specific countries, the COVID-19 pandemic has brought the vaccination discourse worldwide, underpinning the need to tackle low-credible information flows on a global scale to design effective countermeasures. OBJECTIVE: This study aimed to quantify cross-border misinformation flows among users exposed to antivaccination (no-vax) content and the effects of content moderation on vaccine-related misinformation. METHODS: We collected 316 million vaccine-related Twitter (Twitter, Inc) messages in 18 languages from October 2019 to March 2021. We geolocated users in 28 different countries and reconstructed a retweet network and cosharing network for each country. We identified communities of users exposed to no-vax content by detecting communities in the retweet network via hierarchical clustering and manual annotation. We collected a list of low-credibility domains and quantified the interactions and misinformation flows among no-vax communities of different countries. RESULTS: The findings showed that during the pandemic, no-vax communities became more central in the country-specific debates and their cross-border connections strengthened, revealing a global Twitter antivaccination network. US users are central in this network, whereas Russian users also became net exporters of misinformation during vaccination rollout. Interestingly, we found that Twitter's content moderation efforts, in particular the suspension of users following the January 6 US Capitol attack, had a worldwide impact in reducing the spread of misinformation about vaccines. CONCLUSIONS: These findings may help public health institutions and social media platforms mitigate the spread of health-related, low-credibility information by revealing vulnerable web-based communities.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle