Does Third-Party Fact-Checking Increase Trust in News Stories? An Australian Case Study Using the “Sports Rorts” Affair
Notice bibliographique
Résumé
Given the centrality of news media to democracy, it is concerning that public trust in media has declined in many countries. A potential mechanism that may reverse this trend is independent fact-checking to adjudicate competing claims in news stories. We undertake a survey experiment on a sample of 1608 Australians to test the effects of fact-checking on media trust using a real-life case study known as the “sports rorts” affair. We construct duplicate news articles from two national media outlets (i.e. ABC.net.au, news.com.au) containing a senior government minister’s real-life false claim that public funds were not used for political advantage immediately before an election. Half of the participants are exposed to a third-party fact check, which confirms the Minister’s claim is verifiably false, the other half are not. All respondents are asked to evaluate the story’s and news outlets’ trustworthiness. Contrary to our expectations we find a backfire effect whereby independent fact-checking decreases readers’ trust in the original news story and outlet. This negative relationship is not conditional on partisanship or the media source. Our study provides a cautionary tale for those expecting third-party fact-checks to increase media trust and we outline several avenues by which fact-checkers might overcome this.
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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 | 0,017 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».