Best practices for source-based research on misinformation and news trustworthiness using NewsGuard
Notice bibliographique
Résumé
Researchers need reliable and valid tools to identify cases of untrustworthy information when studying the spread of misinformation on digital platforms. A common approach is to assess the trustworthiness of sources rather than individual pieces of content. One of the most widely used and comprehensive databases for source trustworthiness ratings is provided by NewsGuard. Since creating the database in 2019, NewsGuard has continually added new sources and reassessed existing ones. While NewsGuard initially focused only on the US, the database has expanded to include sources from other countries. In addition to trustworthiness ratings, the NewsGuard database contains various contextual assessments of the sources, which are less often used in contemporary research on misinformation. In this work, we provide an analysis of the content of the NewsGuard database, focusing on the temporal stability and completeness of its ratings across countries, as well as the usefulness of information on political orientation and topics for misinformation studies. We find that trustworthiness ratings and source coverage have remained relatively stable since 2022, particularly for the US, France, Italy, Germany, and Canada, with US-based sources consistently scoring lower than those from other countries. Additional information on the political orientation and topics covered by sources is comprehensive and provides valuable assets for characterizing sources beyond trustworthiness. By evaluating the database over time and across countries, we identify potential pitfalls that compromise the validity of using NewsGuard as a tool for quantifying untrustworthy information, particularly if dichotomous "trustworthy"/"untrustworthy" labels are used. Lastly, we provide recommendations for digital media research on how to avoid these pitfalls and discuss appropriate use cases for the NewsGuard database and source-level approaches in general.
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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| 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 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 ».