A WISER intervention to combat the influence of misinformation on social media
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Misinformation is a major threat to individual, organizational and societal well-being. Combating it requires change on multiple levels. The purpose of this paper is to describe two co-created initiatives designed to holistically reduce the prevalence and effects of misinformation on social media. Design/methodology/approach The authors adopted a co-creation approach by convening a stakeholder group including social media, advertising, artificial intelligence and advocacy leaders. The authors also engaged social media users to collectively generate, test and implement an anti-misinformation strategy. These stakeholders shaped the development of the tools described in this paper. Findings First, the authors present a Social Media Ecosystem Map and Incentive Analysis that achieve impact by documenting avenues for action. Second, the authors illustrate impact at the user level by developing and disseminating the WISER framework, which delivers an implementable and memorable anti-misinformation strategy. Research limitations/implications Strategies tailored to the needs and characteristics of stakeholders are most likely to be persuasive. The discoveries and conclusions incorporate the contexts of the stakeholders with whom the authors collaborated. Future work will reveal recommendations for a broader audience. Practical implications The Social Media Ecosystem Map, Incentive Analysis and WISER framework represent promising foundations to spark novel insights and actions for ways to be WISER about information on social media. Originality/value Impact is often limited because strategies are developed in academic, corporate or policy silos. The authors adopt an original approach by exchanging knowledge among industry, academia and users with the aim of maximizing effectiveness and adoption.
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 | 0,013 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 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 ».