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2022-06-14
英文标题:
《Trends in the Diffusion of Misinformation on Social Media》
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作者:
Hunt Allcott, Matthew Gentzkow, Chuan Yu
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  We measure trends in the diffusion of misinformation on Facebook and Twitter between January 2015 and July 2018. We focus on stories from 570 sites that have been identified as producers of false stories. Interactions with these sites on both Facebook and Twitter rose steadily through the end of 2016. Interactions then fell sharply on Facebook while they continued to rise on Twitter, with the ratio of Facebook engagements to Twitter shares falling by approximately 60 percent. We see no similar pattern for other news, business, or culture sites, where interactions have been relatively stable over time and have followed similar trends on the two platforms both before and after the election.
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中文摘要:
我们衡量了2015年1月至2018年7月期间Facebook和Twitter上错误信息传播的趋势。我们关注570个被认定为虚假故事制作者的网站的故事。截至2016年底,Facebook和Twitter上与这些网站的互动稳步增长。随后,Facebook上的互动量急剧下降,而Twitter上的互动量继续上升,Facebook的互动量与Twitter份额的比率下降了约60%。我们认为其他新闻、商业或文化网站没有类似的模式,随着时间的推移,这些网站的互动相对稳定,并且在选举前后两个平台上都遵循类似的趋势。
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分类信息:

一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Social and Information Networks        社会和信息网络
分类描述:Covers the design, analysis, and modeling of social and information networks, including their applications for on-line information access, communication, and interaction, and their roles as datasets in the exploration of questions in these and other domains, including connections to the social and biological sciences. Analysis and modeling of such networks includes topics in ACM Subject classes F.2, G.2, G.3, H.2, and I.2; applications in computing include topics in H.3, H.4, and H.5; and applications at the interface of computing and other disciplines include topics in J.1--J.7. Papers on computer communication systems and network protocols (e.g. TCP/IP) are generally a closer fit to the Networking and Internet Architecture (cs.NI) category.
涵盖社会和信息网络的设计、分析和建模,包括它们在联机信息访问、通信和交互方面的应用,以及它们作为数据集在这些领域和其他领域的问题探索中的作用,包括与社会和生物科学的联系。这类网络的分析和建模包括ACM学科类F.2、G.2、G.3、H.2和I.2的主题;计算应用包括H.3、H.4和H.5中的主题;计算和其他学科接口的应用程序包括J.1-J.7中的主题。关于计算机通信系统和网络协议(例如TCP/IP)的论文通常更适合网络和因特网体系结构(CS.NI)类别。
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一级分类:Economics        经济学
二级分类:General Economics        一般经济学
分类描述:General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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2022-6-14 02:30:09
社交媒体上错误信息传播趋势Hunt Allcott,New Yor k University,Micro soft Research,和NBER*Matthew Gentzkow,Stanford University和NBERChuan Yu,Stanford University 2018年9月摘要我们衡量了2015年1月至2018年7月期间Facebook和Twitter上错误信息传播的趋势。我们关注570个被认定为虚假故事制造者的网站的故事。截至2016年底,在Facebook和TWITTER上与这些网站的互动稳步上升。随后,Facebook上的互动量急剧下降,而Twitter上的互动量持续上升,Facebook的互动量与Twitter的份额之比下降了约60%。我们在其他新闻、商业或文化网站上看不到类似的模式,随着时间的推移,这些网站的互动相对稳定,在选举前后两个平台上都遵循类似的趋势*电子邮件:hunt。allcott@nyu.edu, gentzkow@stanford.edu, chuanyu@stanford.e杜。我们感谢斯坦福经济政策研究所(SIEPR)、斯坦福网络倡议、图卢兹信息技术网络、奈特基金会和阿尔弗雷德·P·斯隆基金会的慷慨财政支持。我们感谢DavidLazer、Brendan Nyhan、David Rand、David Rothschild、Jesse Shapiro和Nils Wernerfelt提出的有益意见和建议。我们也要感谢我们的专职研究助理为这个项目所做的贡献。1简介近年来,社交媒体上的错误信息引起了广泛的恐慌。美国成年人中有相当一部分人在2016年选举前接触到虚假新闻,选举后调查表明,许多阅读此类新闻的人相信这些新闻是真实的(Silverman and Singer Vine 2016;Allcott and Gentzkow 2017;Guess et al.2018)。
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2022-6-14 02:30:12
许多人认为,虚假新闻在2016年的选举(例如,奥尔森2016年;帕金森2016年;里德2016年;冈瑟等人2018年)以及随后持续的政治分裂和危机(例如,斯波尔2017年;阿齐莫·恩蒂和费尔南德斯2018年;塔鲁尔2018年)中发挥了重要作用。为了应对虚假新闻的威胁,已经做出了许多努力,包括民间社会组织的教育和其他倡议、监管机构的听证会和法律行动,以及Facebook和其他社交媒体公司进行的一系列算法、设计和政策更改。关于这些努力是否有效或错误信息问题的规模如何在更广泛范围内演变的证据仍然有限。最近的一项研究表明,即使在2018年初更改了Facebook的新闻提要算法(Newswip2018),虚假报道仍然是Facebook上的一个问题。《st udy》报道称,在改版后的两个月内,脸书上最吸引人的故事分别排在第26和第38位,它们来自虚假的新闻网站。许多被主要事实调查机构评为虚假的文章都没有在Facebook的系统中发布,自2016年初以来,两个主要的虚假新闻网站在Facebook上的参与度几乎没有下降(Funke 2018)。Facebook现在停止了将不准确的新闻贴上“有争议”的标签的策略,这可以适度降低被贴上标签的新闻标题的感知准确性(Blair等人,2017年),但一些研究表明,警告的存在可能会导致未贴标签的虚假新闻被视为更准确(Pennycook和Rand,2017年)。
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2022-6-14 02:30:15
媒体评论员认为,通过事实核查来消除错误信息的努力“没有奏效”(Levin 2017),错误信息总体上“变得势不可挡”(Ghosh和Scott 2018)。在本文中,我们提供了2015年1月至2018年7月so ci almedia上传播的错误信息量的新证据。我们收集了一份由570个网站组成的列表,这些网站被认定为前五期研究和在线列表中虚假新闻的来源。我们将这些网站统称为虚假新闻网站。我们按月衡量这些网站上所有网站的Facebook预订量和Twitter共享量。作为比较点,我们还测量了(i)一组主要新闻网站上的报道的相同结果;(ii)一组小型新闻网站,未被认定为在网上发布错误信息;以及(iii)一套涵盖商业和文化主题的网站。结果显示,从2015年初到2016年大选后的几个月,我们数据库中虚假新闻网站在Facebook和Twitter上的互动稳步上升。Facebook上的互动减少了一半以上,而推特上的互动继续增加。从本期开始到2016年末,Facebook预订量与Twitter共享量的比率大致稳定在40:1左右,然后在样本期结束时降至15:1左右。相比之下,与主要新闻网站、小型新闻网站、商业和文化网站的互动在一段时间内都保持相对稳定,2016年大选前后,Facebook和推特上也出现了类似的趋势。
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2022-6-14 02:30:19
虽然这一证据远未确定,但我们认为这与错误信息问题的总体规模可能已经下降的观点一致,至少是暂时的,2016年大选后,脸书限制信息传播的努力可能产生了重大影响。结果还表明,与信息传播的绝对互动水平仍然很高,脸书在传播中继续发挥着特别重要的作用。在选举期间,虚假新闻网站收到的Facebook订婚数量几乎与我们样本中的38个主要新闻网站一样多。即使在大选后大幅下降之后,脸书上虚假新闻网站的签约量仍然平均每月7000万卢布。我们的证据受制于许多重要的注意事项,必须谨慎解释。对于互动中的原始趋势,这一点尤其正确。虽然我们试图使我们的虚假故事数据库尽可能全面,但它可能还远未完成,许多因素可能会产生随时间变化的选择性偏差。Facebook业务量的大幅下降可能部分反映了对本可以在我们的抽样期内进入或获得人气的网站的抽样不足,以及虚假信息制作人通过更改域名来逃避Facebook的检测。这也可能反映出随着时间的推移,对高度党派政治内容的需求发生了变化,如果不努力消除信息,这种变化就会存在,并且可能在未来发生逆转,例如在未来选举的准备阶段。我们认为,将Facebook与推特共享进行比较,可能会提供更多信息。
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2022-6-14 02:30:22
如果这些平台的设计及其用户的行为随着时间的推移保持稳定,我们可能会预期样本选择偏差或需求变化会产生类似的比例效应,而Facebook与推特共享的比例大致保持不变。例如,我们可能期望生产者更改do main名称以逃避检测,从而在我们测量的两个pl at表单上的交互中产生类似的decline。事实上,2016年末之前,Facebook的活动和推特分享了相似的趋势,而我们的数据中,非虚假新闻网站的趋势也很相似,但选举之后,虚假新闻网站的趋势出现了明显的分歧,这表明一些因素减缓了Facebook上错误信息的相对传播。Facebook在大选后做出的一系列政策和算法改变似乎是一个有计划的候选人。然而,即使是对这些平台的相对比较也只是一种暗示。FaceBook和TWitter都对其平台进行了更改,因此,这一衡量标准最多只能反映前者与后者的相对影响。Facebook上的约会会影响推特上的共享,反之亦然。在我们的数据库中选择故事可能出于各种原因,不同的故事类型可能会在一个或另一个平台上共享,而且这种选择可能会随着时间的推移而变化。需求变化不必对两个平台产生相同的比例效应。其中一些因素可能会减弱脸书推特比率的变化,导致你的结果保守,但其他因素可能会随着时间的推移而产生明显的下降。在附录中,我们表明,我们的定性结果提供了一组稳健性检查,旨在部分解决潜在的样本选择偏差。
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