Perceptions and Concerns About Misinformation on Facebook in Canada, France, the US, and the UK
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Across the globe, people are concerned about misinformation despite evidence suggesting actual exposure is limited and specific to subgroups. We examine the extent to which concerns about misinformation on Facebook are related to perceived exposure to misinformation on the platform (misinformation perceptions), political experiences on Facebook, and country context. Using survey data gathered in February 2021 in four countries (Canada, France, UK, and the US), we find a strong positive correlation between perceptions of and concerns about misinformation on Facebook. We explain that this concern about misinformation is rational in that it is rooted in personal experience of perceived exposure. Seeing political content and observing uncivil political discussions on Facebook also relate to concerns about misinformation. We explain heightened concerns about misinformation in terms of views about the virality of misinformation on Facebook as well as the presumed influence of misinformation on others (third-person effects), which makes misinformation a perceived threat to democracy and society. The observed relationships are supported in three of the four countries, but France tends to be an exception. Understanding citizens’ concerns about misinformation is important for understanding support for interventions, including platform regulation.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».