从 TikTok 到 Telegram：错误与完美 misinformation 干预的跨平台效能与用户接受度

文献标题

From TikTok to Telegram: Cross-Platform Efficacy and User Acceptance of Erroneous and Flawless Misinformation Interventions

出版信息

• 主题领域: 不同条件下跨平台虚假信息干预的评估。
• 关键词: 虚假信息, 社交媒体, 干预, 跨平台, TikTok, Telegram, X, 用户接受度, 事实核查, 准确性。

背景与问题

• 问题/挑战: 虚假信息干预通常在理想条件下进行评估，但现实系统容易出现错误，例如误报和漏报，这削弱了其有效性和用户信任。
• 重要性: 解决虚假信息问题对于减少社交媒体上误导性内容带来的危害至关重要，尤其是在平台越来越依赖自动化或社区驱动干预的情况下。
• 动机与相关研究: 以往研究主要关注基于文本的虚假信息和特定平台的干预，且多在理想条件下进行。对于跨模态（如视频、语音）和跨平台（如TikTok, Telegram, X）的干预稳健性，以及干预错误对效果的影响，尚缺乏深入理解。

解决方案

• 提出的方法: 通过一项大规模在线实验，评估五种虚假信息干预措施（预防性干预、准确性提示、社区注释、事实核查、指标）在三个平台（TikTok, Telegram, X）上的表现，分别在无误和有误条件下进行测试。
• 创新点:
  1. 对不同模态的虚假信息干预措施进行跨平台评估。
  2. 分析干预错误对有效性和用户感知的影响。
  3. 比较各种干预措施的用户接受度指标（如有用性、烦扰感）。
  4. 提供干预措施在平台和模态间稳健性的洞察。
• 过程和关键技术:
  • 进行了一项包含1,004名美国参与者的在线实验。
  • 参与者接触了18条社交媒体帖子（9条虚假信息，9条准确信息），部分帖子附有干预措施，部分没有。
  • 干预措施在无误和有误条件下均进行了测试。
  • 统计分析采用累积链接混合模型（CLMMs）和序数逻辑回归评估有效性和用户接受度。

结果

• 具体发现:
  • 事实核查和指标显著降低了虚假信息的感知准确性，而社区注释效果较弱。
  • 预防性干预和准确性提示对准确性评分或分享意图没有显著影响。
  • 干预中的错误使其降低虚假信息准确性评分的效果完全丧失。
• 相较基线的优势:
  • 无误的事实核查和指标在降低虚假信息准确性评分方面优于其他干预措施和对照组。
  • 社区注释显示出一定效果，但不如事实核查和指标显著。
• 实验/评估:
  • 平台: TikTok（视频）、Telegram（语音）、X（图文）。
  • 指标: 准确性评分、分享意图、感知有用性和烦扰感。
  • 发现跨平台和模态一致，表明干预措施具有稳健性。
• 局限性与未来工作:
  • 将误报和漏报合并为单一类别；未来研究应区分这些效应。
  • 模拟的错误率高于现实系统；需要更现实的建模。
  • 跨平台内容转换可能无法完全再现真实环境。
  • 未来研究应将信任作为用户接受度的一个维度，并在真实世界环境中评估干预措施。

总结

本研究评估了五种虚假信息干预措施（预防性干预、准确性提示、社区注释、事实核查、指标）在三个平台（TikTok, Telegram, X）上的有效性和用户接受度，分别在无误和有误条件下进行测试。事实核查和指标在降低虚假信息感知准确性方面最为有效，而干预中的错误严重削弱了其效果。用户对提供透明且整合信息的干预措施（如事实核查和社区注释）的接受度较高，但这些措施也被评价为更令人烦扰。研究结果强调了设计准确且值得信赖的干预措施的重要性，并展示了其在平台和模态间的稳健性，为在真实社交媒体环境中应对虚假信息提供了宝贵的见解。