COVID-19 pandemiyası bizə nəinki qlobal sağlamlıq böhranı, həm də Ümumdünya Səhiyyə Təşkilatı (ÜST) tərəfindən media kanallarını su basmış həm dəqiq, həm də yalnış məlumatların böyük selini təsvir etmək üçün icad edilmiş bir infodemik termin verdi. İnsanlar həqiqəti uydurmadan ayırmaq üçün mübarizə apardıqları üçün bu məlumat ictimai anlayışı və pandemiyaya reaksiyanı çətinləşdirdi.

“International Journal of Advanced Media and Communication” jurnalında yazan tədqiqatçılar dezinformasiyanın yayılmasının izlənilməsi və azaldılmasına çox diqqət yetirildiyini, lakin məlumatın yayılmasına imkan verən mesajların və mənbələrin xüsusiyyətlərinə daha az diqqət yetirildiyini irəli sürürlər. Tədqiqat ədəbiyyatındakı bu boşluq, xüsusən böhran dövründə dezinformasiyaya qarşı daha yaxşı strategiyalar hazırlamağımıza təsir göstərir.

ABŞ-ın Viskonsin Universitetindən Ezgi Akar, Twitter mikrobloq platformasında bir vaxtlar xatırlandığı kimi, sosial media yeniləmələrinə, “Tweetlərə” baxıb. Bundan sonra Twitter “X” olaraq dəyişdirildi. Pandemiya zamanı Twitter məşhur şəkildə o səviyyəyə yüksəlmişdi ki, ictimai müzakirəni formalaşdıra bilən güclü bir vasitə idi və o zaman məlumatın və sosial qarşılıqlı əlaqənin yayılmasında və təəssüf ki, dezinformasiyanın yayılmasında mühüm rol oynadı. .

Tədqiqat müəyyən bir yeniləmənin məzmununun və mənbəyinin etibarlılığının onun sosial media platformasında və ondan kənarda yayılmasına və ya çatmasına necə kömək edə biləcəyini ortaya qoymağa ümid edirdi. Məqsəd, o dövrün xalq dilində tez-tez saxta xəbərlər adlandırılan yalan məlumatların yayılmasını azaltmaq üçün hansı amillərin təsir edə biləcəyini görmək olardı.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=188&slotname=8188791252&adk=1687169288&adf=1857921027&pi=t.ma~as.8188791252&w=750&abgtt=6&fwrn=4&lmt=1725353817&rafmt=11&format=750×188&url=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fnews%2F2024-09-perception-deception-crisis-characteristics-messages.html&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiNy4wLjAiLCJ4ODYiLCIiLCIxMjguMC42NjEzLjExNCIsbnVsbCwwLG51bGwsIjY0IixbWyJDaHJvbWl1bSIsIjEyOC4wLjY2MTMuMTE0Il0sWyJOb3Q7QT1CcmFuZCIsIjI0LjAuMC4wIl0sWyJHb29nbGUgQ2hyb21lIiwiMTI4LjAuNjYxMy4xMTQiXV0sMF0.&dt=1725353383790&bpp=1&bdt=1975&idt=688&shv=r20240828&mjsv=m202408280101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3D115dd7ab24f29971%3AT%3D1725350355%3ART%3D1725353517%3AS%3DALNI_Mb4HUkunVQ4SLlcQFYwSX7YcUGezQ&gpic=UID%3D00000ed2d67470b8%3AT%3D1725350355%3ART%3D1725350355%3AS%3DALNI_MaKBGicQZ1HLvpmn0jztfJx7BMFQA&eo_id_str=ID%3D938f1cb1871ca15e%3AT%3D1725350355%3ART%3D1725353517%3AS%3DAA-AfjaB5rAggLz7wStGWiH6QCPm&prev_fmts=0x0&nras=1&correlator=1720076302652&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1040&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=4&adx=447&ady=1947&biw=1903&bih=919&scr_x=0&scr_y=0&eid=44759876%2C44759927%2C44759842%2C31086552%2C31086590%2C31086638%2C95338229%2C95341533%2C95341662%2C31086139%2C95340285%2C95340844%2C95341515%2C95341519&oid=2&pvsid=797164564944217&tmod=994287644&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fsort%2Fdate%2F1d%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C919&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=0&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=M

Akarın modeli üç əsas nəzəri çərçivədən istifadə etdi: ifadələrin etibarlılığını araşdıran Undeutsch hipotezi; mesajın nə dərəcədə inandırıcı olmasına təsir edən müxtəlif aspektlərə baxan dörd faktorlu nəzəriyyə; və mənbənin qəbul edilən etibarlılığının məlumatın yayılmasına necə təsir etdiyini araşdıran mənbə etibarlılığı nəzəriyyəsi. Daha sonra nümunələri axtarmaq üçün həm doğru, həm də yalan olan tvitlərin verilənlər bazasını təhlil etmək üçün modeldən istifadə etdi.

Tədqiqatın nəticələri göstərir ki, yeniləmənin məzmunu – həddindən artıq hisslər, xarici bağlantılar və fotoşəkillər və videolar kimi mediadan istifadə kimi – yeniləmənin “bəyənilməsi” və ya paylaşılması “retweet” ehtimalına təsir göstərir. mənbənin etibarlılığı məlumatın nə qədər geniş yayılmasına daha çox təsir edir. Bu, məzmunun özü xüsusilə cəlbedici olmasa belə, istifadəçilərin etibarlı görünən mənbələrdən məzmunla daha çox məşğul olacağını göstərir.

Əlavə bir tapıntı, bütün böyük hərflərlə yazılan yeniləmələrin, doğru məlumatı təqdim etdikləri təqdirdə paylaşılma ehtimalı daha yüksəkdir. Adətən, bütün böyük hərflərlə yazılan mesajlar aqressiv, qışqırmağa bənzər və ya sadəlövh kimi qəbul edilir. Ancaq vacib və təcili mesaj halında “bütün hərflər” müəyyən vəziyyətlərdə tipik istifadəçi davranışını ləğv edir.

Ətraflı məlumat: Ezgi Akar, Bir infodemik maskanın açılması: hansı xüsusiyyətlər sosial mediada dezinformasiyaya səbəb olur, Beynəlxalq Qabaqcıl Media və Kommunikasiya Jurnalı (2024). DOI: 10.1504/IJAMC.2024.140646

Inderscience tərəfindən təmin edilmişdir