The Misinformation Susceptibility Test (MIST): A psychometrically validated measure of news veracity discernment
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
Abstract Interest in the psychology of misinformation has exploded in recent years. Despite ample research, to date there is no validated framework to measure misinformation susceptibility. Therefore, we introduce V e r i f ication d o n e , a nuanced interpretation schema and assessment tool that simultaneously considers V eracity discernment , and its distinct, measurable abilities ( r eal/ f ake news detection ), and biases ( d istrust / n aïvité —negative/positive judgment bias). We then conduct three studies with seven independent samples ( N total = 8504) to show how to develop, validate, and apply the Misinformation Susceptibility Test (MIST). In Study 1 ( N = 409) we use a neural network language model to generate items, and use three psychometric methods—factor analysis, item response theory, and exploratory graph analysis—to create the MIST-20 (20 items; completion time < 2 minutes), the MIST-16 (16 items; < 2 minutes), and the MIST-8 (8 items; < 1 minute). In Study 2 ( N = 7674) we confirm the internal and predictive validity of the MIST in five national quota samples (US, UK), across 2 years, from three different sampling platforms—Respondi, CloudResearch, and Prolific. We also explore the MIST’s nomological net and generate age-, region-, and country-specific norm tables. In Study 3 ( N = 421) we demonstrate how the MIST—in conjunction with V e r i f ication d o n e —can provide novel insights on existing psychological interventions, thereby advancing theory development. Finally, we outline the versatile implementations of the MIST as a screening tool, covariate, and intervention evaluation framework. As all methods are transparently reported and detailed, this work will allow other researchers to create similar scales or adapt them for any population of interest.
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.
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 | 0,034 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle