Санкт-Петербург, Россия
Санкт-Петербург, Россия
УДК 316 Социология
УДК 81 Лингвистика. Языкознание. Языки
УДК 159.9 Психология
ГРНТИ 04.00 СОЦИОЛОГИЯ
ГРНТИ 15.00 ПСИХОЛОГИЯ
ГРНТИ 16.00 ЯЗЫКОЗНАНИЕ
В цифровую эпоху способы потребления и распространения новостей радикально изменились, что привело к беспрецедентному распространению дезинформации, выявление которой представляется довольно трудным. Несмотря на то что существует множество исследований, посвященных анализу журналистских и автоматизированных методов проверки фактов, стратегии обычных интернет-пользователей по-прежнему остаются малоизученными. Цель – исследовать как внутренние (на основе внутренних признаков), так и внешние (на основе внешней проверки) стратегии проверки фактов. В результате качественного анализа когнитивных интервью 42 участников составлен объемный список внутренних приемов. В рамках количественного анализа пилотного опроса 150 респондентов выявлена распространенность внешних стратегий. Установлено, что 76 % интервьюируемых отдают предпочтение латеральному чтению – сопоставлению информации из разных источников, 57 % проверяют информацию в достоверных источниках, 50 % обращаются к экспертному мнению и только 21 % респондентов обсуждают новости с друзьями или знакомыми (наименее частотный вариант ответа). Выявлено, что внутренние оценки часто опираются на субъективные метаданные и эффект подтверждения (confirmation bias), что иногда приводит к противоречивым суждениям. В связи с этим возникает острая необходимость целостного понимания поведения интернет-пользователей при проверке фактов, что закладывает основу для дальнейших исследований его эффективности в целях повышения медиаграмотности населения.
стратегии проверки фактов, фейковые новости, оценка достоверности новостей, цифровая дезинформация, медиаграмотность
1. Baumann F., Lorenz-Spreen P., Sokolov I. M., Starnini M. Modeling echo chambers and polarization dynamics in social networks. Physical Review Letters, 124(4). https://doi.org/10.1103/physrevlett.124.048301
2. Benkler Y., Faris R., Roberts H. Network propaganda: Manipulation, disinformation, and radicalization in American politics. NY: Oxford University Press, 2018, 472. https://doi.org/10.1093/oso/9780190923624.001.0001
3. Bradshaw S., Howard P. N. The global disinformation order: 2019 global inventory of organized social media manipulation. Online: University of Oxford, 2019. URL: https://demtech.oii.ox.ac.uk/wp-content/uploads/sites/93/2019/09/CyberTroop-Report19.pdf (accessed 1 Mar 2026).
4. Broersma M. A refractured paradigm. Journalism, hoaxes and the challenge of trust. Rethinking journalism: Trust and participation in a transformed news landscape, eds. Broersma M., Peters C. London: Routledge, 2013, 28–44.
5. Broersma M. Journalism as performative discourse. The importance of form and style in journalism. Journalism and meaning-making: Reading the newspaper, ed. Rupar V. NY: Hampton Press, 2010, 15–35.
6. Burki T. Vaccine misinformation and social media. The Lancet Digital Health, 2019, 1(6). https://doi.org/10.1016/S2589-7500(19)30136-0
7. DeVerna M. R., Yan H. Y., Yang K.-C., Menczer F. Fact-checking information from large language models can decrease headline discernment. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2024, 121(50). https://doi.org/10.1073/pnas.2322823121
8. Druckman J. N., Levendusky M. S., McLain A. No need to watch: How the effects of partisan media can spread via inter-personal discussions. American Journal of Political Science, 2017, 62(2). https://doi.org/10.1111/ajps.12325
9. Duncan M. The effectiveness of credibility indicator interventions in a partisan context. Newspaper Research Journal, 2019, 40(4). https://doi.org/10.1177/0739532919873707
10. Fazio L., Rand D., Lewandowsky S., Susmann M., Berinsky A. J., Guess A., Kendeou P., Lyons B., Miller J. M., Newman E. Combating misinformation: A megastudy of nine interventions designed to reduce the sharing of and belief in false and misleading headlines. PsyArXiv, 2024. https://doi.org/10.31234/osf.io/uyjha
11. Guo Z., Schlichtkrull M., Vlachos A. A survey on automated fact-checking. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 2022, 10: 178–206. https://doi.org/10.1162/tacl_a_00454
12. Henke J., Leissner L., Möhring W. How can journalists promote news credibility? Effects of evidence on trust and credibility. Journalism Practice, 2020, 14(3): 299–318. https://doi.org/10.1080/17512786.2019.1605839
13. Hovland C. I., Weiss W. The influence of source credibility on communication effectiveness. Public Opinion Quarterly, 1951, 15(4): 635–650. https://doi.org/10.1086/266350
14. Inglehart R. F. Cultural evolution: People’s motivations are changing, and reshaping the world. Cambridge: Cambridge University Press, 2018, 288.
15. Kavanagh J., Rich M. D. Truth decay: An initial exploration of the diminishing role of facts and analysis in American public life. RAND, 2018. https://doi.org/10.7249/RR2314
16. Lim C. Checking how fact-checkers check. Research & Politics, 2018, 5(3). https://doi.org/10.1177/2053168018786848
17. Martel C., Allen J., Pennycook G., Rand D. G. Crowds can effectively identify misinformation at scale. Perspectives on Psychological Science, 2024, 19(2): 477–488. https://elibrary.ru/hekdji
18. Morris M. R., Counts S., Roseway A., Hoff A., Schwarz J. Tweeting is believing?: Understanding microblog credibility perceptions. Proceedings of the ACM 2012 Conference on Computer Supported Cooperative Work, Seattle, 11–15 Feb 2012. NY: ACM, 2012, 441–450. https://doi.org/10.1145/2145204.2145274
19. Nickerson R. S. Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises. Review of General Psychology, 1998, 2(2): 175–220. https://doi.org/10.1037/1089-2680.2.2.175
20. Nogara G., Vishnuprasad P. S., Cardoso F., Ayoub O., Giordano S., Luceri L. The disinformation dozen: An exploratory analysis of COVID-19 disinformation proliferation on Twitter. Proceedings of the 14th ACM Web Science Conference, 2022, 348–358. https://doi.org/10.1145/3501247.3531573
21. Nyhan B., Reifler J. When corrections fail: The persistence of political misperceptions. Political Behavior, 2010, 32(2): 303–330. https://doi.org/10.1007/s11109-010-9112-2
22. Ognyanova K. The social context of media trust: A network influence model. Journal of Communication, 2019, 69(5): 539–562. https://doi.org/10.1093/joc/jqz031
23. Panizza F., Ronzani P., Martini C., Mattavelli S., Morisseau T., Motterlini M. Lateral reading and monetary incentives to spot disinformation about science. Scientific Reports, 2022, 12. https://doi.org/10.1038/s41598-022-09168-y
24. Puustinen L., Seppänen J. The image of trust: Readers’ views on the trustworthiness of news photographs. CM – Casopis Za Upravljanje Komuniciranjem, 2013, 8(26): 11–32. https://doi.org/10.5937/comman1326011P
25. Quelle D., Bovet A. The perils and promises of fact-checking with large language models. Frontiers in Artificial Intelligence, 2024, (7). https://doi.org/10.3389/frai.2024.1341697
26. Rossini P., Stromer-Galley J., Baptista E. A., Veiga de Oliveira V. Dysfunctional information sharing on WhatsApp and Facebook. New Media & Society, 2021, 23(8): 2430–2451. https://doi.org/10.1177/1461444820928059
27. Shariff S. M., Zhang X., Sanderson M. On the credibility perception of news on Twitter: Readers, topics, and features. Computers in Human Behavior, 2017, 75: 785–796. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.06.026
28. Spezzano F., Shrestha A., Fails J. A., Stone B. W. That’s fake news! Reliability of News When Provided Title, Image, Source Bias & Full Article. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 2021, 5(CSCW1). https://doi.org/10.1145/3449183
29. Spitale G., Biller-Andorno N., Germani F. AI model GPT-3 (dis)informs us better than humans. Science Advances, 2023, 9(26). https://doi.org/10.1126/sciadv.adh1850
30. Swart J., Broersma M. The trust gap: Young people’s tactics for assessing the reliability of political news. The International Journal of Press/Politics, 2022, 27(2): 396–416. https://doi.org/10.1177/19401612211006696
31. Vosoughi S., Roy D., Aral S. The spread of true and false news online. Science, 2018, 359(6380): 1146–1151. https://doi.org/10.1126/science.aap9559
32. Walter N., Cohen J., Holbert R. L., Morag Y. Fact-checking: A meta-analysis of what works and for whom. Political Communication, 2020, 37(3): 350–375. https://doi.org/10.1080/10584609.2019.1668894
33. Wojdynski B. W., Binford M. T., Jefferson B. N. Looks real, or really fake? Warnings, Visual Attention and Detection of False News Articles. Open Information Science, 2019, 3(1): 166–180. https://doi.org/10.1515/opis-2019-0012
34. Zeng X., Abumansour A. S., Zubiaga A. Automated fact-checking: A survey. Language and Linguistics Compass, 2021, 15(10). https://doi.org/10.1111/lnc3.12438
