tác giả:  (1) Anees Baqir, Đại học Ca' Foscari ở Venice, Ý;  (2) Alessandro Galeazzi, Đại học Ca' Foscari ở Venice, Ý;  (3) Fabiana Zollo, Đại học Ca' Foscari ở Venice, Ý và Viện Mới về Nhân văn Môi trường, Ý.  Bảng liên kết   Tóm tắt và giới thiệu   Nguyên liệu và phương pháp   Kết quả và thảo luận   Kết luận và tài liệu tham khảo   Thông tin bổ sung  4.Kết luận  Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã đi sâu vào động lực phát triển của việc sản xuất và tiêu thụ tin tức trong bối cảnh châu Âu. Chúng tôi đã kiểm tra mức độ tiêu thụ nội dung Twitter do các cơ quan báo chí ở Pháp, Đức, Ý và Vương quốc Anh sản xuất, đưa ra so sánh xuyên quốc gia và xuyên chủ đề   của diễn ngôn công cộng trực tuyến. Chúng tôi đã xác định các chủ đề được tranh luận ở cả bốn quốc gia và nêu bật những khác biệt cũng như điểm tương đồng trong mô hình tiêu dùng. Ngoài ra, chúng tôi đã xây dựng mạng lưới dựa trên những điểm tương đồng giữa khán giả của các hãng tin tức, cho thấy sự hiện diện của các nhóm người dùng tương tác với các nguồn có độ tin cậy khác nhau.  Phát hiện của chúng tôi chỉ ra rằng các nguồn đáng tin cậy chiếm ưu thế trong bối cảnh thông tin, nhưng người dùng xem nội dung chủ yếu hoặc độc quyền từ các hãng tin tức có vấn đề cũng thường có mặt. Tuy nhiên, quy mô và tầm quan trọng của các nhóm như vậy khác nhau tùy theo chủ đề và quốc gia đang được xem xét. Hơn nữa, so sánh xuyên quốc gia của chúng tôi đã tiết lộ những khác biệt trong cấu trúc mạng lưới tương tự của các nguồn tin tức. Trong khi một số quốc gia thể hiện sự tách biệt rõ ràng hơn giữa các cụm nguồn đáng tin cậy và các nguồn đáng tin cậy, thì các quốc gia khác lại cho thấy tình trạng không đồng nhất hơn với những khác biệt khó phát hiện hơn trong thành phần cụm. Tuy nhiên, tính kết nối của mạng và phân tích hành vi của người dùng cho thấy sự hiện diện của một bộ phận nhỏ người dùng có chế độ tin tức hỗn hợp ở tất cả các quốc gia.  Kết quả của chúng tôi nhấn mạnh sự khác biệt và tương đồng trong mô hình tiêu thụ tin tức giữa các quốc gia liên quan đến các chủ đề quan trọng trên toàn cầu. Hiểu được động lực của việc tiêu thụ tin tức và sự phụ thuộc của nó vào các yếu tố như chủ đề hoặc quốc gia có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về việc phát triển các biện pháp đối phó hiệu quả nhằm giảm thiểu sự lan truyền của thông tin sai lệch và thông tin xuyên tạc. Giám sát bối cảnh thông tin ở cả cấp quốc gia và châu Âu thực sự rất quan trọng để hiểu được trạng thái diễn ngôn của công chúng về các chủ đề gây tranh cãi và phát triển các chiến lược gắn kết phù hợp để cải thiện sức khỏe của hệ sinh thái thông tin.  Người giới thiệu  Ủy ban châu Âu, gói đạo luật dịch vụ kỹ thuật số. truy cập vào ngày 23-10-2023.  Bakshy, E., Hofman, JM, Mason, WA và Watts, DJ (2011). Xác định những người có ảnh hưởng trên Twitter. Trong Hội nghị quốc tế ACM lần thứ tư về Tìm kiếm web và khai thác dữ liệu (WSDM), tập 2.   Bakshy, E., Messing, S. và Adamic, LA (2015). Tiếp xúc với tin tức và quan điểm đa dạng về hệ tư tưởng trên facebook. Khoa học, 348(6239):1130–1132.  Bessi, A. và Ferrara, E. (2016). Các bot xã hội bóp méo cuộc thảo luận trực tuyến về cuộc bầu cử tổng thống Mỹ năm 2016. Thứ Hai đầu tiên, 21(11-7).  Blondel, VD, Guillaume, J.-L., Lambiotte, R. và Lefebvre, E. (2008). Sự phát triển nhanh chóng của các cộng đồng trong các mạng lưới lớn. Tạp chí cơ học thống kê: lý thuyết và thực nghiệm, 2008(10):P10008.  Bovet, A. và Makse, HA (2019). Ảnh hưởng của tin tức giả trên Twitter trong cuộc bầu cử tổng thống Mỹ năm 2016. Truyền thông thiên nhiên, 10(1):7.  Broniatowski, DA, Simons, JR, Gu, J., Jamison, AM và Abroms, LC (2023). Hiệu quả của cấu trúc và chính sách thông tin sai lệch về vắc xin của Facebook trong đại dịch Covid-19. Tiến bộ Khoa học, 9(37):edh2132.  Cinelli, M., De Francisci Morales, G., Galeazzi, A., Quattrociocchi, W., và Starnini, M. (2021). Hiệu ứng buồng vang vọng trên mạng xã hội. Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia, 118(9):e2023301118.  Cinelli, M., Quattrociocchi, W., Galeazzi, A., Valensise, CM, Brugnoli, E., Schmidt, AL, Zola, P., Zollo, F., và Scala, A. (2020). Đại dịch truyền thông xã hội Covid-19. Báo cáo khoa học, 10(1):1–10.  Cota, W., Ferreira, SC, Pastor-Satorras, R. và Starnini, M. (2019). Định lượng hiệu ứng buồng vang trong thông tin lan truyền trên mạng truyền thông chính trị. Khoa học dữ liệu EPJ, 8(1):35.  Del Vicario, M., Bessi, A., Zollo, F., Petroni, F., Scala, A., Caldarelli, G., Stanley, HE và Quattrociocchi, W. (2016). Sự lan truyền thông tin sai lệch trên mạng. Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia, 113(3):554–559.  Del Vicario, M., Zollo, F., Caldarelli, G., Scala, A., và Quattrociocchi, W. (2017). Lập bản đồ động lực xã hội trên Facebook: Cuộc tranh luận về Brexit. Mạng xã hội, 50:6–16.  Falkenberg, M., Galeazzi, A., Torricelli, M., Di Marco, N., Larosa, F., Sas, M., Mekacher, A., Pearce, W., Zollo, F., Quattrociocchi, W. , et al. (2022). Sự phân cực ngày càng tăng xung quanh biến đổi khí hậu trên phương tiện truyền thông xã hội. Tự nhiên Biến đổi Khí hậu, trang 1–8.  Ferrara, E. (2017). Thông tin sai lệch và các hoạt động bot xã hội chuẩn bị cho cuộc bầu cử tổng thống Pháp năm 2017. bản in trước arXiv arXiv:1707.00086.  Ferrara, E., Cresci, S. và Luceri, L. (2020). Thông tin sai lệch, thao túng và lạm dụng trên mạng xã hội trong thời đại Covid-19. Tạp chí Khoa học Xã hội Tính toán, 3:271–277.  Flamino, J., Galeazzi, A., Feldman, S., Macy, MW, Cross, B., Chu, Z., Serafino, M., Bovet, A., Makse, HA và Szymanski, BK (2023) . Sự phân cực chính trị của các phương tiện truyền thông tin tức và những người có ảnh hưởng trên Twitter trong cuộc bầu cử tổng thống Hoa Kỳ năm 2016 và 2020. Bản chất Hành vi của Con người, trang 1–13.  Flaxman, S., Goel, S. và Rao, JM (2013). Sự phân biệt về hệ tư tưởng và ảnh hưởng của truyền thông xã hội đến việc tiêu thụ tin tức. Có sẵn tại SSRN, 2363701.  Garimella, K., Smith, T., Weiss, R. và West, R. (2021). Sự phân cực chính trị trong việc tiêu thụ tin tức trực tuyến. Trong Kỷ yếu của Hội nghị AAAI Quốc tế về Web và Truyền thông Xã hội, tập 15, trang 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, và cộng sự. (2023). Sự phân biệt tư tưởng bất đối xứng khi tiếp xúc với tin tức chính trị trên facebook. Khoa học, 381(6656):392–398.  Grinberg, N., Joseph, K., Friedland, L., Swire-Thompson, B. và Lazer, D. (2019). Tin tức giả trên Twitter trong cuộc bầu cử tổng thống Mỹ năm 2016. Khoa học, 363(6425):374–378.  Grootendorst, M. (2022). Bertopic: Mô hình hóa chủ đề thần kinh với quy trình tf-idf dựa trên lớp. bản in trước arXiv arXiv:2203.05794.  Karimi, F. và Oliveira, M. (2022). Về sự không phù hợp của tính phân loại danh nghĩa để đánh giá tính đồng nhất trong mạng lưới. bản in trước arXiv arXiv:2211.10245.  Lazer, DM, Baum, MA, Benkler, Y., Berinsky, AJ, Greenhill, KM, Menczer, F., Metzger, MJ, Nyhan, B., Pennycook, G., Rothschild, D., và những người khác. (2018). Khoa học về tin giả. Khoa học, 359(6380):1094–1096.  McInnes, L., Healy, J. và Astels, S. (2017). hdbscan: Phân cụm dựa trên mật độ phân cấp. J. Phần mềm mã nguồn mở, 2(11):205.  McInnes, L., Healy, J. và Melville, J. (2018). Umap: Phép xấp xỉ và phép chiếu đa dạng đồng nhất để giảm kích thước. bản in trước arXiv 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., và cộng sự. (2023). Các nguồn có cùng quan điểm trên facebook rất phổ biến nhưng không gây phân cực. Thiên nhiên, 620(7972):137–144.  Ruths, D. (2019). Máy thông tin sai lệch. Khoa học, 363(6425):348–348.  Sammut, C. và Webb, GI (2011). Bách khoa toàn thư về học máy. Truyền thông Khoa học & Kinh doanh Springer.  Santoro, A., Galeazzi, A., Scantamburlo, T., Baronchelli, A., Quattrociocchi, W., và Zollo, F. (2023). Phân tích bối cảnh đang thay đổi của cuộc tranh luận về vắc xin ngừa Covid-19 trên Twitter. Phân tích và khai thác mạng xã hội, 13(1):115.  Schmidt, AL, Zollo, F., Scala, A., Betsch, C. và Quattrociocchi, W. (2018). Sự phân cực của cuộc tranh luận về tiêm chủng trên facebook. Vắc xin, 36(25):3606–3612.  Stella, M., Ferrara, E. và De Domenico, M. (2018). Bot làm tăng khả năng tiếp xúc với nội dung tiêu cực và gây kích động trong hệ thống xã hội trực tuyến. Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia, 115(49):12435–12440.  Zannettou, S., Bradlyn, B., De Cristofaro, E., Kwak, H., Sirivianos, M., Stringini, G., và Blackburn, J. (2018). Gab là gì: Pháo đài của tự do ngôn luận hoặc buồng phản âm bên phải. Trong Kỷ yếu đồng hành của Hội nghị Web 2018, trang 1007–1014.  Zannettou, S., Caulfield, T., De Cristofaro, E., Sirivianos, M., Stringhini, G., và Blackburn, J. (2019). Chiến tranh thông tin sai lệch: Tìm hiểu những kẻ troll do nhà nước bảo trợ trên Twitter và ảnh hưởng của chúng trên web. Trong kỷ yếu đồng hành của hội nghị web toàn cầu 2019, trang 218–226.  Bài viết này   theo giấy phép CC 4.0. có sẵn trên arxiv

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Tech NewsByte

NewsByte

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

dài quá đọc không nổi

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Tiêu thụ tin tức và thông tin sai lệch ở châu Âu: Kết luận và tài liệu tham khảo

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

178 Stories To Learn About Essay

287 Stories To Learn About Blockchain Development

179 Stories To Learn About Reading

72 Stories To Learn About Adam Smith

178 Stories To Learn About Essay

287 Stories To Learn About Blockchain Development

179 Stories To Learn About Reading

72 Stories To Learn About Adam Smith

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps