paint-brush
Avrupa'da Haber ve Yanlış Bilgi Tüketimi: Sonuçlar ve Referanslarile@newsbyte
143 okumalar

Avrupa'da Haber ve Yanlış Bilgi Tüketimi: Sonuçlar ve Referanslar

ile NewsByte.Tech6m2024/06/07
Read on Terminal Reader

Çok uzun; Okumak

Bu makalede araştırmacılar Avrupa'daki haber tüketim kalıplarını, yanlış bilgi kaynaklarını ve Twitter'daki izleyici davranışlarını analiz ediyor.
featured image - Avrupa'da Haber ve Yanlış Bilgi Tüketimi: Sonuçlar ve Referanslar
NewsByte.Tech HackerNoon profile picture
0-item

Yazarlar:

(1) Anees Baqir, Venedik Ca' Foscari Üniversitesi, İtalya;

(2) Alessandro Galeazzi, Venedik Ca' Foscari Üniversitesi, İtalya;

(3) Fabiana Zollo, Venedik Ca' Foscari Üniversitesi, İtalya ve Yeni Çevresel Beşeri Bilimler Enstitüsü Merkezi, İtalya.

Bağlantı Tablosu

4. Sonuçlar

Bu çalışmada Avrupa bağlamında haber üretimi ve tüketiminin gelişen dinamiklerini inceledik. Ülkeler arası ve konular arası karşılaştırma sağlayarak Fransa, Almanya, İtalya ve Birleşik Krallık'taki haber kuruluşları tarafından üretilen Twitter içeriğinin tüketimini inceledik.


Şekil 5: Her bir histogramın, tamamen güvenilir (0) ile tamamen şüpheli (1) arasında değişen, potansiyel olarak şüpheli kaynaklardan gelen haberlerin fraksiyonuna karşı kullanıcı sayısını temsil ettiği kullanıcı içeriği tüketiminin analizi. Düşük fraksiyonların yakınında baskın bir varlık, güvenilir kaynaklara yaygın bir şekilde güvenildiğini gösterir. Buna karşılık, üst uçtaki önemli artışlar, şüpheli içerikten etkilenen segmentleri öne çıkarıyor.


çevrimiçi kamusal söylemin Dört ülkede de tartışılan konuları belirledik ve tüketim kalıplarındaki farklılıkları ve benzerlikleri vurguladık. Ek olarak, haber kuruluşlarının hedef kitleleri arasındaki benzerliklere dayanarak ağlar oluşturduk ve farklı güvenilirlikteki kaynaklarla etkileşime giren kullanıcı gruplarının varlığını ortaya çıkardık.


Bulgularımız, bilgi ortamına güvenilir kaynakların hakim olduğunu ancak çoğunlukla veya yalnızca şüpheli haber kaynaklarından içerik tüketen kullanıcıların sıklıkla mevcut olduğunu gösterdi. Ancak bu tür grupların büyüklüğü ve önemi, ele alınan konuya ve ülkeye göre değişiklik göstermektedir. Ayrıca ülkeler arası karşılaştırmamız, haber kaynaklarının benzerlik ağlarının yapısındaki farklılıkları ortaya çıkardı. Bazı ülkeler şüpheli kaynak kümeleri ile güvenilir kaynaklar arasında daha net bir ayrım sergilerken, diğerleri kümelenme bileşiminde daha az tespit edilebilir farklılıklarla daha heterojen bir durum sergiledi. Ancak ağların bağlantılılığı ve kullanıcıların davranış analizi, tüm ülkelerde karma haber diyetine sahip kullanıcıların küçük bir kısmının varlığını gösterdi.


Sonuçlarımız, küresel olarak önemli konularla ilgili olarak ülkeler arasındaki haber tüketim kalıplarındaki farklılıkları ve benzerlikleri vurguladı. Haber tüketiminin dinamiğini ve bunun konu veya ülke gibi faktörlere bağımlılığını anlamak, yanlış bilgi ve dezenformasyonun yayılmasını azaltmaya yönelik etkili karşı önlemlerin geliştirilmesi konusunda değerli bilgiler sağlayabilir. Bilgi ortamının hem ulusal hem de Avrupa düzeyinde izlenmesi, tartışmalı konulardaki kamusal söylemin durumunu anlamak ve bilgi ekosistemlerinin sağlığını iyileştirmek için özel olarak hazırlanmış tutarlı stratejiler geliştirmek açısından gerçekten çok önemlidir.

Referanslar

Avrupa Komisyonu, Dijital Hizmetler Yasası Paketi. 23-10-2023 tarihinde erişildi.


Bakshy, E., Hofman, JM, Mason, WA ve Watts, DJ (2011). Twitter'daki etkileyicileri belirleme. Dördüncü ACM Uluslararası Web Araması ve Veri Madenciliği Konferansı (WSDM), cilt 2.


Şekil 6: Haber kuruluşlarının benzerlik ağlarının topluluk tespit analizi. Kümeler, Louvain kümeleme algoritması kullanılarak bulundu ve şüpheli haber kaynaklarının yüzdesine göre sıralandı. Her kümedeki şüpheli kaynakların yüzdesi renk kodludur. Medyan değerden daha düşük ağırlıklara sahip ağ kenarları burada atıldı; tüm ağın sonucu SI'da rapor edildi.


Bakshy, E., Messing, S. ve Adamic, LA (2015). Facebook'ta ideolojik açıdan farklı haber ve görüşlere maruz kalma. Bilim, 348(6239):1130–1132.


Bessi, A. ve Ferrara, E. (2016). Sosyal botlar, 2016 ABD başkanlık seçimi çevrimiçi tartışmasını çarpıtıyor. İlk pazartesi, 21(11-7).


Blondel, VD, Guillaume, J.-L., Lambiotte, R. ve Lefebvre, E. (2008). Toplulukların büyük ağlarda hızla yayılması. İstatistiksel mekanik dergisi: teori ve deney, 2008(10):P10008.


Bovet, A. ve Makse, HA (2019). 2016 ABD başkanlık seçimleri sırasında Twitter'daki sahte haberlerin etkisi. Doğa iletişimi, 10(1):7.


Broniatowski, DA, Simons, JR, Gu, J., Jamison, AM ve Abroms, LC (2023). Facebook'un aşıyla ilgili yanlış bilgilendirme politikalarının ve mimarisinin covid-19 salgını sırasındaki etkisi. Science Advances, 9(37):eadh2132.


Cinelli, M., De Francisci Morales, G., Galeazzi, A., Quattrociocchi, W. ve Starnini, M. (2021). Sosyal medyada yankı odası etkisi. Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri, 118(9):e2023301118.


Cinelli, M., Quattrociocchi, W., Galeazzi, A., Valensise, CM, Brugnoli, E., Schmidt, AL, Zola, P., Zollo, F. ve Scala, A. (2020). Kovid-19 sosyal medya infodemisi. Bilimsel raporlar, 10(1):1–10.


Cota, W., Ferreira, SC, Pastor-Satorras, R. ve Starnini, M. (2019). Siyasal iletişim ağları üzerinden yayılan bilgide yankı odası etkilerinin ölçülmesi. EPJ Veri Bilimi, 8(1):35.


Del Vicario, M., Bessi, A., Zollo, F., Petroni, F., Scala, A., Caldarelli, G., Stanley, HE ve Quattrociocchi, W. (2016). Yanlış bilginin internette yayılması. Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri, 113(3):554–559.


Del Vicario, M., Zollo, F., Caldarelli, G., Scala, A. ve Quattrociocchi, W. (2017). Facebook'ta sosyal dinamiklerin haritalandırılması: Brexit tartışması. Sosyal Ağlar, 50:6–16.


Falkenberg, M., Galeazzi, A., Torricelli, M., Di Marco, N., Larosa, F., Sas, M., Mekacher, A., Pearce, W., Zollo, F., Quattrociocchi, W. , ve ark. (2022). Sosyal medyada iklim değişikliği etrafında kutuplaşma artıyor. Doğa İklim Değişikliği, sayfa 1-8.


Ferrara, E. (2017). 2017 Fransa Cumhurbaşkanlığı seçimi öncesinde dezenformasyon ve sosyal bot operasyonları. arXiv ön baskı arXiv:1707.00086.


Ferrara, E., Cresci, S. ve Luceri, L. (2020). Kovid-19 çağında sosyal medyada yanlış bilgilendirme, manipülasyon ve istismar. Hesaplamalı Sosyal Bilimler Dergisi, 3:271–277.


Flamino, J., Galeazzi, A., Feldman, S., Macy, MW, Cross, B., Zhou, Z., Serafino, M., Bovet, A., Makse, HA ve Szymanski, BK (2023) . 2016 ve 2020 ABD başkanlık seçimlerinde haber medyasının ve Twitter'daki etkileyicilerin siyasi kutuplaşması. Doğa İnsan Davranışı, sayfa 1-13.


Flaxman, S., Goel, S. ve Rao, JM (2013). İdeolojik ayrım ve sosyal medyanın haber tüketimine etkileri. SSRN, 2363701'de mevcuttur.


Garimella, K., Smith, T., Weiss, R. ve West, R. (2021). Çevrimiçi haber tüketiminde siyasi kutuplaşma. Uluslararası AAAI Web ve Sosyal Medya Konferansı Bildirileri, cilt 15, sayfa 152-162.


Gonz'alez-Bail'on, S., Lazer, D., Barber'a, P., Zhang, M., Allcott, H., Brown, T., Crespo-Tenorio, A., Freelon, D., Gentzkow, M., Guess, AM, ve diğerleri. (2023). Facebook'ta siyasi haberlere maruz kalmada asimetrik ideolojik ayrım. Bilim, 381(6656):392–398.


Grinberg, N., Joseph, K., Friedland, L., Swire-Thompson, B. ve Lazer, D. (2019). 2016 ABD başkanlık seçimleri sırasında Twitter'da sahte haberler. Bilim, 363(6425):374–378.


Grootendorst, M. (2022). Bertopic: Sınıf tabanlı tf-idf prosedürüyle sinirsel konu modelleme. arXiv ön baskı arXiv:2203.05794.


Karimi, F. ve Oliveira, M. (2022). Ağlarda homofili değerlendirmek için nominal çeşitliliğin yetersizliği üzerine. arXiv ön baskı arXiv:2211.10245.


Lazer, DM, Baum, MA, Benkler, Y., Berinsky, AJ, Greenhill, KM, Menczer, F., Metzger, MJ, Nyhan, B., Pennycook, G., Rothschild, D., ve diğerleri. (2018). Sahte haber bilimi. Bilim, 359(6380):1094–1096.


McInnes, L., Healy, J. ve Astels, S. (2017). hdbscan: Hiyerarşik yoğunluk tabanlı kümeleme. J. Açık Kaynak Yazılımı, 2(11):205.


McInnes, L., Healy, J. ve Melville, J. (2018). Umap: Boyut küçültme için düzgün manifold yaklaşımı ve projeksiyonu. arXiv ön baskı arXiv:1802.03426.


Nyhan, B., Settle, J., Thorson, E., Wojcieszak, M., Barber'a, P., Chen, AY, Allcott, H., Brown, T., Crespo-Tenorio, A., Dimmery, D. ve ark. (2023). Facebook'ta benzer düşüncelere sahip kaynaklar yaygın ancak kutuplaştırıcı değil. Doğa, 620(7972):137–144.


Ruths, D. (2019). Yanlış bilgi makinesi. Bilim, 363(6425):348–348.


Sammut, C. ve Webb, GI (2011). Makine öğrenimi ansiklopedisi. Springer Bilim ve İşletme Medyası.


Santoro, A., Galeazzi, A., Scantamburlo, T., Baronchelli, A., Quattrociocchi, W. ve Zollo, F. (2023). Twitter'daki covid-19 aşısı tartışmasının değişen manzarasını analiz ediyoruz. Sosyal Ağ Analizi ve Madencilik, 13(1):115.


Schmidt, AL, Zollo, F., Scala, A., Betsch, C. ve Quattrociocchi, W. (2018). Facebook'ta aşı tartışmasının kutuplaşması. Aşı, 36(25):3606–3612.


Stella, M., Ferrara, E. ve De Domenico, M. (2018). Botlar, çevrimiçi sosyal sistemlerde olumsuz ve kışkırtıcı içeriğe maruz kalmayı artırır. Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri, 115(49):12435–12440.


Zannettou, S., Bradlyn, B., De Cristofaro, E., Kwak, H., Sirivianos, M., Stringini, G. ve Blackburn, J. (2018). Gevezelik nedir: İfade özgürlüğünün kalesi mi yoksa alternatif sağ yankı odası mı? Web Konferansı 2018'in Tamamlayıcı Bildirilerinde, sayfalar 1007–1014.


Zannettou, S., Caulfield, T., De Cristofaro, E., Sirivianos, M., Stringhini, G. ve Blackburn, J. (2019). Dezenformasyon savaşı: Twitter'daki devlet destekli trolleri ve bunların web üzerindeki etkilerini anlamak. 2019 dünya çapında web konferansının tamamlayıcı bildirilerinde, sayfa 218-226.