Social media filtering of sensationalistic news on spiders—A global overview
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The interplay between traditional and social media is a critical aspect of information dissemination. Acting as news filters, social media platforms can amplify the visibility of specific content and shape emotions towards wildlife. Widely feared animals (e.g. spiders, snakes, large carnivores) often become the unfortunate antagonists of sensationalistic and inaccurate news articles that exploit biophobic sentiments, which can be further magnified by social media. Two questions arise: To what extent does this pattern extend globally, and what are the factors involved in driving the sharing of spider‐related articles on social media? To answer these questions, we used a global database of 5348 spider‐related news articles published between 2010 and 2020, covering 81 countries and 40 languages. For each article, the database contains information on the reported human–spider encounter and a quantitative characterization of the content, including number and type of errors, consultation with experts and a qualitative assessment of sensationalism. We used regression models to test the impact of eight article‐level features on the sharing of newspaper articles on social media (Facebook). Our analysis reveals that social media sharing is primarily driven by sensationalism and a focus on potentially deadly species and is independent of whether articles contain factual errors. Importantly, social media sharing showed a highly left‐skewed distribution, with 53% of articles never being shared. These articles tended to focus on harmless spider species, lacked visuals and were published in local news outlets. Understanding the role of social media in filtering traditional news articles is key to mitigating the spread of fear and reducing human–wildlife conflicts. By promoting active collaboration among scientists, science communicators and journalists and educating people to fact‐check spider‐related content, we envision a positive transformation in the news shared on social media, which would consequently improve public perception and understanding of spiders. This is crucial, given that biophobias may be rising in contemporary societies, incurring high socio‐economic costs. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».