Envisioning Interventions to Combat Misinformation Propagation on Social Media: Insights from Older Adults' Approaches to Credibility Assessment
Notice bibliographique
Résumé
While users of all ages fall victim to misinformation sharing on social media, older adults (OAs) may be particularly vulnerable. Yet, current misinformation interventions have rarely incorporated their needs. With the growing adoption of social media among OAs, it is essential to understand their perspectives on credibility assessment and its perceived impact on sharing decisions. Leveraging friends and family (FnF) to support credibility assessment is a promising approach; however, little is known about how OAs value it relative to assessing credibility individually. To probe this question, we created a prototype with different design variants that nudge users before sharing potential misinformation. We conducted comparative structured observations of 12 OAs engaging with the design variants over selected social media posts, examining their perspectives on individual and FnF-based community assessment. Our thematic analysis reveals that OAs prefer an independent approach while assessing credibility because of its flexibility and autonomy, but involving FnF is often desired for the social opportunities it offers, such as shared decision-making and enhancing interpersonal relationships. OAs perceive multifaceted risks when sharing across inner (FnF) and outer circles and exhibit varying trust in the perceived expertise of individually explored information sources, compared to that of FnF. Drawing on a nuanced understanding of social and relational factors that shape OAs' outlook toward engaging FnF in fact-checking, we highlight the design challenges and opportunities for empowering OAs to mitigate the social risks in seeking assessment support from their closest communities.
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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 | 0,031 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».