An investigation of the COVID-19-related fake news sharing on Facebook using a mixed methods approach
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the factors associated with sharing fake news about COVID-19 on Facebook. The authors developed a model comprising novel constructs to analyze the motivations for sharing COVID-19-related fake news on Facebook based on the theoretical framework of rumor theory and the boomerang effect. The study employed a mixed-methods approach, including an online survey with 338 respondents, which was analyzed using a complementary exploratory design strategy. Additionally, the authors developed a fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA) and compared different approaches for Structural Equation Modeling (SEM) in R language and SmartPLS software. The study revealed that respondents with higher levels of education reported higher literacy skills and that users with higher literacy skills were less likely to trust and share fake news content. Furthermore, the trust predicted fake news sharing. The study also identified intrinsic and extrinsic motivators for sharing fake news. The findings underscore the complex nature of fake news sharing and the need for a nuanced approach when addressing the issue. In practical terms , the study suggests combating fake news by training users to improve their literacy skills and addressing the culture of information sharing and user responsibility over the information shared .
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».