人群构成的重要性：认知因素与信念预测虚假信息评估准确性

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虚假信息在社交媒体上泛滥，与疫苗犹豫等不良健康行为相关。众包可作为检测和阻止虚假信息传播的手段。然而，过去的研究未深入探讨个体特征——如认知因素和偏见——对众包工作者识别虚假信息准确性的预测作用。在我们的研究（n = 265）中，MTurk工作者和大学生评估了与COVID-19相关推文的真实性和情感立场，并回答了关于个人特征的多个问卷。结果支持众包用于评估与COVID-19大流行等持续性、政治敏感话题相关的虚假信息和内容立场（即情感）的可行性，然而与专家的一致性取决于人群的构成。具体而言，我们发现认知反射测试（CRT）得分高、尽责性高和对医学科学家信任度高的受访者与专家的一致性更高，而认知闭合需求（NFCC）高和政治立场保守的受访者与专家的一致性较低。我们还发现了招募平台之间的差异，因为数据显示大学生平均比MTurk工作者与专家的一致性更高，这很可能是因为每个平台参与者的整体特征差异。结果揭示了人群构成如何影响虚假信息和立场评估，并对未来的人群招募和筛选实践具有启示意义。