Modularity of Online Social Networks and COVID-19 Misinformation Spreading in Russia: Combining Social Network Analysis and National Representative Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The outbreak of SARS-CoV-2 in 2019 was accompanied by a rise in the popularity of conspiracy theories. These theories often undermined vaccination efforts. There is evidence that the spread of misinformation about COVID-19 is associated with online social media use. Online social media enables network effects that influence the dissemination of information. It is important to distinguish between the effects of using social media and the network effects that occur within the platform. OBJECTIVE: This study aims to investigate the association between the modularity of online social networks and the spread of, as well as attitudes toward, information and misinformation about COVID-19. METHODS: This study used data from the social network structure of the online social media platform Vkontakte (VK) to construct an adjusted modularity index (fragmentation index) for 166 Russian towns. VK is a widely used Russian social media platform. The study combined town-level network indices with data from the poll "Research on COVID-19 in Russia's Regions" (RoCIRR), which included responses from 23,000 individuals. The study measured respondents' knowledge of both fake and true statements about COVID-19, as well as their attitudes toward these statements. RESULTS: A positive association was observed between town-level fragmentation and individuals' knowledge of fake statements, and a negative association with knowledge of true statements. There is a strong negative association between fragmentation and the average attitude toward true statements (P<.001), while the association with attitudes toward fake statements is positive but statistically insignificant (P=.55). Additionally, a strong association was found between network fragmentation and ideological differences in attitudes toward true versus fake statements. CONCLUSIONS: While social media use plays an important role in the diffusion of health-related information, the structure of social networks can amplify these effects. Social network modularity plays a key role in the spread of information, with differing impacts on true and fake statements. These differences in information dissemination contribute to variations in attitudes toward true and fake statements about COVID-19. Ultimately, fragmentation was associated with individual-level polarization on medical topics. Future research should further explore the interaction between social media use and underlying network effects.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».