Фейк или правда? Как люди распространяют и проверяют слухи онлайн
НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН,РАСПРОСТРАНЕН И (ИЛИ) НАПРАВЛЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ АРХИПОВОЙ АЛЕКСАНДРОЙ СЕРГЕЕВНОЙ ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА АРХИПОВОЙ АЛЕКСАНДРЫ СЕРГЕЕВНЫ
DOI:
https://doi.org/10.14515/monitoring.2023.4.2387Ключевые слова:
COVID-19, инфодемия, коронавирус, слухи, конспирология, социальные сети, социальные медиа, методы обработки естественного языкаАннотация
Статья продолжает исследование российской инфодемии, начатое в январе 2020 г. Ее цель — выявить принципы, по которым интернет-пользователи взаимодействуют со слухами о коронавирусе в социальных сетях и в поисковых запросах. Для этого мы собрали базу инфодемических нарративов в социальных сетях (6,2 млн репостов) и изучили поведенческие стратегии пользователей в запросах к поисковым машинам. Хотя конспирологические нарративы остаются самыми популярными в запросах российских пользователей, волнуют их совершенно другие тексты, связанные с повседневными рисками, касающимися права на контроль над телом: возможные пути заражения, ограничительные меры со стороны властей, народные лекарства от коронавируса и так далее. Именно такие сообщения пользователи поисковых машин стремились проверять, добавляя к запросу особые словосочетания — операторы сомнения и уточнения («правда или ложь»). При этом некоторые инфодемические нарративы пользователи были готовы реализовать на практике, добавляя к ним оператор действия — «как приготовить» и «где купить». Анализируя их, мы обнаружили, что к группе наиболее опасных инфодемических нарративов относятся: а) тексты, которые могут спровоцировать бесконтрольный прием аптечных лекарств, и б) тексты, в которых излагаются конспирологические сюжеты и квазимедицинские представления об опасности вакцинации, побуждающие людей к отказу от нее.
Благодарность. Авторы статьи выражают горячую благодарность Тоне Самсоновой, CEO и основателю Durer.ai, основателю TheQuestion.ru, руководителю Yandex.Q (2019—2021) за организацию доступа к данным и возможность заняться этой темой. Н.В. Петров и Д.А. Радченко подготовили статью в рамках гранта, предоставленного Министерством науки и высшего образования Российской Федерации (№ соглашения о предоставлении гранта: 075-15-2022-326).
Библиографические ссылки
Архипова А.С.*, Радченко Д.А., Козлова И.В., Пейгин Б.С., Гаврилова М.В., Петров Н.В. Пути российской инфодемии: от WhatsApp до следственного комитета // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2020. № 6. С. 231—265. https://doi.org/10.14515/monitoring.2020.6.1778.
Arkhipova A.S*., Radchenko D.А., Kozlova I.V., Peigin B.S., Gavrilova M.V., Petrov N.V. (2020) Specifics of Infodemic in Russia: From WhatsApp to the Investigative Committee. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. No. 6. P. 231—265. https://doi.org/10.14515/monitoring.2020.6.1778. (In Russ.)
Василькова В.В., Легостаева Н.И. Социальные боты в компьютерной пропаганде: серфинг на информационной волне коронавируса // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2020. № 6. С. 329—356. https://doi.org/10.14515/monitoring.2020.6.1762.
Vasilkova V.V., Legostaeva N.I. (2020) Social Bots in Computational Propaganda: Surfing the Coronavirus Information Wave. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. No. 6. P. 329—356. https://doi.org/10.14515/monitoring.2020.6.1762. (In Russ.)
Гаврилова М.В. Водка, сода и чеснок: «народные» лекарства против страхов. Фольклор и антропология города. 2020. Т. III. № 1—2. С. 224—260. URL: https://ufajournal.ranepa.ru/upload/iblock/44b/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%B8%D1%8F%20%D0%93%D0%B0%D0%B2%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%201.pdf (дата обращения: 20.08.2023).
Gavrilova, M.V. (2020). Vodka, Soda and Garlic: “Folk” Medicines Against Fears. Urban Folklore and Anthropology. Vol. III. No. 1—2. P. 224—260. URL: https://ufajournal.ranepa.ru/upload/iblock/44b/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%B8%D1%8F%20%D0%93%D0%B0%D0%B2%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%201.pdf accessed: 20.08.2023). (In Russ.)
Ahmed W., Vidal-Alaball J., Downing J., López Seguí F. (2020) COVID-19 and the 5G Conspiracy Theory: Social Network Analysis of Twitter Data. Journal of Medical Internet Research. Vol. 22. No. 5. e19458. https://doi.org/10.2196/19458.
Bastani, P., Bahrami, M. A. (2020) COVID-19 Related Misinformation on Social Media: A Qualitative Study from Iran. Journal of Medical Internet Research. Advance Online Publication. https://doi.org/10.2196/18932.
Breslin S.D., Enggaard T.R., Blok F., Gårdhus T., Pedersen M.A. (2020) How We Tweet About Coronavirus, and Why: A Computational Anthropological Mapping of Political Attention on Danish Twitter during the COVID-19 Pandemic. Somatosphere. URL: http://somatosphere.net/forumpost/covid19-danish-twitter-computational-map/ (accessed: 18.06.2021).
Bruns, A., Harrington, S., Hurcombe, E. (2020). “Corona? 5G? Or Both?”: The Dynamics of COVID-19/5G Conspiracy Theories on Facebook. Media International Australia. Vol. 177. No. 1. P. 12—29. https://doi.org/10.1177/1329878X20946113.
Cinelli M., Quattrociocchi W., Galeazzi A., Valensise C.M., Brugnoli E., Schmidt A.L., Zola P., Zollo F., Scala A. (2020) The COVID¬-19 Social Media Infodemic. Scientific Reports. Vol. 10. No. 1. https://doi.org/10.1038/s41598¬020¬73510¬5.
Del Vicario M. Vivaldo G., Bessi A., Zollo F., Scala A., Caldarelli G., Quattrociocchi W. (2016). Echo Chambers: Emotional Contagion and Group Polarization on Facebook. Scientific Reports. Vol. 6. No. 1. Art. 37825. https://doi.org/10.1038/srep37825.
Eysenbach G. (2009) Infodemiology and Infoveillance: Framework for an Emerging Set of Public Health Informatics Methods to Analyze Search, Communication and Publication Behavior on the Internet. Journal of Medical Internet Research. Vol. 11. No. 1. Art. e11 https://doi.org/10.2196/jmir.1157.
Gamma A., Schleifer R., Weinmann W., Buadze A., Liebrenz M. (2016) Could Google Trends Be Used to Predict Methamphetamine-Related Crime? An Analysis of Search Volume Data in Switzerland, Germany, and Austria. PLOS ONE. Vol. 11. No. 11. Art. e0166566. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0166566.
Germani F., Biller-Andorno N. (2021) The Anti-vaccination Infodemic on Social Media: A Behavioral Analysis. PLOS ONE. Vol. 16. No. 3. Art. e0247642. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0247642.
Hou, Z., Du F., Jiang H., Zhou X., Lin L. (2020). Assessment of Public Attention, Risk Perception, Emotional and Behavioural Responses to the COVID-19 Outbreak: Social Media Surveillance in China. MedRxiv. 2020.03.14.20035956. https://doi.org/10.1101/2020.03.14.20035956.
Martel C., Pennycook G., Rand D. G. (2020) Reliance on Emotion Promotes Belief in Fake News. PsyArXiv. https://doi.org/10.31234/osf.io/a2ydw.
Pennycook G., McPhetres J., Zhang Y., Lu J.G., Rand D.G. (2020). Fighting COVID-19 Misinformation on Social Media: Experimental Evidence for a Scalable Accuracy-Nudge Intervention. Psychological Science. Vol. 31. No. 7. P. 770—780. https://doi.org/10.1177/0956797620939054.
Platonov K., Svetlov K. (2020) Conspiracy Theories Dissemination on SNS Vkontakte: COVID-19 Case. In: Chugunov A., Khodachek I., Misnikov Y., Trutnev D. (eds.) Electronic Governance and Open Society: Challenges in Eurasia. Cham: Springer. P. 322—335. https://doi.org/10.1007/978-3-030-67238-6_23.
Preis T., Moat H., Stanley H. (2013) Quantifying Trading Behavior in Financial Markets Using Google Trends. Scientific Reports. Vol. 3. Art. 1684. https://doi.org/10.1038/srep01684.
Prooijen van. J.¬W. (2018) Empowerment as a Tool to Reduce Belief in Conspiracy Theories. In: UscinskiJ. E. (ed.) Conspiracy Theories and the People Who Believe Them.Oxford: Oxford University Press. P. 432–442. https://doi.org/10.1093/oso/9780190844073.003.0030.
Stephens-Davidowitz S. (2014) The Cost of Racial Animus on a Black Candidate: Evidence Using Google Search Data. Journal of Public Economics. Vol. 118. P. 26—40. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2014.04.010.
Sullivan D., Landau M. J., Rothschild Z. K. (2010) An Existential Function of Enemyship: Evidence That People Attribute Influence to Personal and Political Enemies to Compensate for Threats to Control. Journal of Personality and Social Psychology. Vol. 98. No. 3. P. 434–449. https://doi.org/10.1037/a0017457.
Swami V., Furnham A., Smyth N., Weis L., Ley A., Clow A. (2016) Putting the Stress on Conspiracy Theories: Examing Associations between Psychosocial Stress, Anxiety, and Belief in Conspiracy Theories. Personality and Individual Differences. Vol. 99. P. 72–76. https://doi.org/10.1016/j.paid.2016.04.084.
Telfer S., Woodburn J. (2015) Let Me Google That for You: A Time Series Analysis of Seasonality in Internet Search Trends for Terms Related to Foot and Ankle Pain. Journal of Foot and Ankle Research. Vol. 8. Art. 27. https://doi.org/10.1186/s13047-015-0074-9.
Verma M., Kishore K., Kumar M., Sondh A. R., Aggarwal G., Kathirvel S. (2018). Google Search Trends Predicting Disease Outbreaks: An Analysis from India. Healthcare Informatics Research. Vol. 24. No. 4. P. 300—308. https://doi.org/10.4258/hir.2018.24.4.300.
Wang H., Li Y., Hutch M., Naidech A., Luo Y. (2021) Using Tweets to Understand How COVID-19—Related Health Beliefs Are Affected in the Age of Social Media: Twitter Data Analysis Study. Journal of Medical Internet Research. Vol. 23. No. 2. Art. e26302. https://doi.org/10.2196/26302.
Yang S., Santillana M., Kou S. C. (2015) Accurate Influenza Epidemics Estimation Via ARGO. Proceedings of the National Academy of Sciences. Vol. 112. No. 47. P. 14473—14478. https://doi.org/10.1073/pnas.1515373112.
Zhao Z., Zhao Z., Sano Y., Levy O., Takayasu H., Takayasu M., Li D., Wu J, Havlin S. (2020) Fake News Propagates Differently from Real News Even at Early Stages of Spreading. EPJ Data Science. Vol. 9. Art.7. https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-020-00224-z.
* 26.05.2023 внесена в реестр иностранных агентов.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2023 Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
