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Forschungsartikel
Dieses randomisierte faktorielle Experiment bewertete, wie Quellhinweise, Informationswahrheit und emotionaler Ton in simulierten katastrophenbezogenen Social-Media-Beiträgen die Risikowahrnehmung, Glaubwürdigkeitsurteile, Verifizierungsabsichten, Teilabsichten und aufgabenbasierte Verifikationsentscheidungen chinesischer Universitätsstudenten beeinflussen.
Katastrophenbezogene Informationen zirkulieren zunehmend über soziale Medien in Notfällen, aber begrenzte experimentelle Erkenntnisse haben untersucht, wie Universitätsstudenten solche Botschaften bewerten und überprüfen. Dieses randomisierte 2 × 2 × 2 fakuläre Experiment testete die Auswirkungen von Quellhinweis, Informationswahrheit und emotionalem Ton in simulierten katastrophenbezogenen Social-Media-Beiträgen unter chinesischen Universitätsstudenten. Insgesamt wurden 426 gültige Antworten analysiert. Irreführende Informationen und hochbedrohliche Formulierungen erhöhten das wahrgenommene Risiko, während Hinweise von offiziellen Quellen die wahrgenommene Glaubwürdigkeit und die Teilungsabsicht erhöhten. Die Verifizierungsintention war sensibler gegenüber irreführenden Inhalten und dringender Formulierung, aber das aufgabenbasierte Verifikationsverhalten zeigte eine klarere Verbindung zu Quellhinweisen als zu Wahrhaftigkeit oder Tonfall. Das Modell der binären Verifikationsgenauigkeit bot eine schwächere Unterstützung als der kontinuierliche Verhaltenswert. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Risikowahrnehmung, Glaubwürdigkeitsurteile, Absichten und Verifikationsentscheidungen im Kontext von Katastrophen-Fehlinformationen auseinandergehen können. Die Risikokommunikation auf dem Campus sollte daher konkrete Verifikationsroutinen betonen, anstatt sich nur auf Glaubwürdigkeitshinweise oder allgemeine Erinnerungen zu verlassen, Informationen vor dem Teilen zu überprüfen.
Soziale Medien sind zu einem wichtigen Kanal für katastrophenbezogene Kommunikation geworden, da sie eine schnelle Verbreitung von Alarmen, Augenzeugenberichten, Ressourceninformationen und öffentlichen Reaktionen im Notfall ermöglichen. Gleichzeitig schaffen die Geschwindigkeit und Offenheit der sozialen Medien Bedingungen, in denen ungenaue oder unverifizierte Katastropheninformationen zirkulieren können, bevor eine formelle Korrektur erfolgt. Jüngste Arbeiten zu Social-Media-Daten für das Katastrophenrisikomanagement haben festgestellt, dass soziale Plattformen Vorbereitung und Reaktion unterstützen können, ihre Nützlichkeit jedoch durch Bedenken hinsichtlich Datengenauigkeit, Fehlinformationen, Datenschutz und Verifizierung begrenztist.
Katastrophen-Fehlinformationen sind besonders folgenschwer, da sie beeinflussen können, wie Menschen Bedrohungen bewerten und unter Unsicherheit Schutzmaßnahmen treffen. Falsche oder übertriebene Behauptungen in Notfällen können Verwirrung erhöhen, Angst verstärken, die Aufmerksamkeit falsch lenken und das Vertrauen in die offizielle Kommunikation verringern. Eine aktuelle Überprüfung von katastrophenbezogenen Fehlinformationen berichtete, dass ungenaue Inhalte in sozialen Medien zu Panik, Ressourcenfehlzuweisung und einer geschwächten Notfallreaktion beitragen können, wenn Nutzer während schneller Ereignisse auf unverifizierte Informationen vertrauen2. Diese Risiken unterscheiden Katastrophen-Fehlinformationen von gewöhnlichen Online-Gerüchten. In Notfallsituationen können selbst kurze Verzögerungen bei der Verifizierung das öffentliche Verständnis und die Reaktion beeinträchtigen.
Bestehende Fehlinformationsforschung hat gezeigt, dass Fehlinformationen in sozialen Medien nicht auf ein Thema oder eine Plattform beschränkt sind. Sie entsteht oft dort, wo die Informationsnachfrage hoch ist, die Beweise unvollständig sind und die Nutzer motiviert sind, schnell zu teilen. Eine Überprüfung von Fehlinformationen in sozialen Medien identifizierte Katastrophen-, Gesundheits- und politische Kommunikation als Schlüsselbereiche, in denen falsche Informationen sozialen Schaden verursachen können3. Katastrophensettings sind besonders anfällig, da Nutzer sofortige Anweisungen einholen können, während offizielle Informationen noch aktualisiert werden. Unter diesen Bedingungen können sich Menschen auf sichtbare Hinweise wie die scheinbare Quelle, emotionale Formulierung, Repost-Volumen und wahrgenommene Plausibilität verlassen.
Forschungen zu Katastrophen-Desinformation haben auch die Rolle von Korrektur und Verifikation hervorgehoben. Studien zu Katastrophengerüchten und deren Korrekturen in den sozialen Medien zeigen, dass falsche Behauptungen sich durch vernetztes Teilen verbreiten können, bevor Korrekturen das gleiche Publikum erreichen4. Dies stellt eine praktische Herausforderung für die Notfallkommunikation dar: Nutzer müssen nicht nur zweifelhafte Inhalte erkennen, sondern auch wissen, wie sie sie vor der Weiterleitung überprüfen können. Für Universitätsstudierende ist diese Herausforderung relevant, da sie häufig soziale Medien nutzen und häufig Notfallinformationen über Peer-Gruppen, Campusnetzwerke und Kurzplattformen erhalten.
Chinesische Universitätsstudenten sind eine bedeutende Gruppe, um dieses Thema zu untersuchen. Jüngste Erkenntnisse von chinesischen Studenten zeigen, dass sie sich von Fehlinformationen in sozialen Medien bewusst sind, sich aber dennoch unsicher fühlen, wenn sie deren Glaubwürdigkeit beurteilen, und emotionales Unbehagen empfinden können, wenn sie mit falschen oder zweifelhaftenInformationen konfrontiert werden. Das bedeutet, dass Studierende nicht einfach passive Empfänger von Online-Inhalten sind. Sie bewerten, interpretieren und verbreiten manchmal Informationen weiter, doch ihre Verifizierungsentscheidungen können davon abhängen, wie die Botschaft formuliert ist und woher sie scheinbar kommt.
Die Risikowahrnehmung ist zentral für diesen Prozess. In Notfallsituationen kann wahrgenommenes Risiko beeinflussen, ob Einzelpersonen Informationen suchen, Behauptungen überprüfen, Gefahren vermeiden oder andere warnen. Eine aktuelle Metaanalyse fand einen positiven Zusammenhang zwischen Risikowahrnehmung und Verhalten bei der Informationssuche im Notfall, obwohl der Zusammenhang nicht groß war und je nach Notfalltyp6 variierte. Dies deutet darauf hin, dass die Risikowahrnehmung die Aufmerksamkeit auf Katastropheninformationen erhöhen kann, aber nicht automatisch zu einem genauen Verifikationsverhalten führt. Daher müssen Studien wahrgenommenes Risiko von tatsächlichen Informationsüberprüfungsmaßnahmen unterscheiden.
Die theoretische Grundlage für die Messung der Risikowahrnehmung stammt aus der breiteren Tradition der Risikowahrnehmung, die das Risikourteil als subjektive Bewertung von Gefahrenschwere, Wahrscheinlichkeit, Kontrollierbarkeit, Unsicherheit und potenziellen Konsequenzen betrachtet7. In einem katastrophenbezogenen Social-Media-Kontext können diese Urteile nicht nur durch den faktischen Inhalt der Botschaft, sondern auch durch emotionalen Ton und Quellenhinweise geprägt werden. Ein Hochrisiko-Beitrag kann die wahrgenommene Schwere erhöhen, selbst wenn der Inhalt unsicher ist. Eine offiziell wirkende Quelle kann die Glaubwürdigkeit erhöhen, selbst wenn Nutzer die Behauptung nicht unabhängig überprüft haben.
Die Glaubwürdigkeit der Quelle ist ein weiterer wichtiger Faktor bei der Online-Informationsbewertung. Frühere Forschungen zu Fake News und Informationsverifizierung haben gezeigt, dass Vertrauen, Medienglaubwürdigkeit und soziale Bindungen die Bereitschaft der Nutzer beeinflussen können, Informationen zu überprüfen oder zu teilen8. In der Katastrophenkommunikation können offizielle Katastrophenschutzquellen eine stärkere Autorität haben als von Peers geteilte Beiträge. Die Wirkung der Quellhinweise ist jedoch nicht immer unkompliziert. Eine glaubwürdige Quelle kann das Vertrauen und das Teilen erhöhen, aber sie kann auch den Verdacht verringern, wenn Nutzer annehmen, dass offiziell aussehende Informationen bereits verifiziert sind. Dies macht es notwendig zu testen, ob offizielle Hinweise das Verifikationsverhalten erhöhen, verringern oder hinsichtlich wahrgenommener Glaubwürdigkeit und Verifikationsabsicht unterschiedlich wirken.
Faktenprüfungsforschung legt außerdem nahe, dass Verifizierungsverhalten nicht als bloße Erweiterung des Glaubwürdigkeitsurteils behandelt werden sollte. Die Absicht der Faktenprüfung in sozialen Medien wurde mit Nachrichtenkompetenz und Vertrauen inInformationsquellen in Verbindung gebracht. Die Absicht zu verifizieren bedeutet jedoch nicht immer, dass Nutzer wissen, welche Verifizierungsmaßnahmen zuverlässig sind. In Katastrophenkontexten kann das Klicken auf Kommentare, das Nachfragen eines nicht näher genannten Freundes oder das Vorleiten vorher und später Nachprüfen für Nutzer als Reaktionsform erscheinen, aber diese Maßnahmen bieten nicht die gleiche Zuverlässigkeit wie das Überprüfen offizieller Notfallkanäle oder anerkannter Nachrichtenagenturen.
Diese Unterscheidung entspricht der umfassenderen Fehlinformationsforschung, die zeigt, dass Entscheidungen über Überzeugung, wahrgenommene Genauigkeit und das Teilen voneinander abweichen können. Menschen können Inhalte aus anderen Gründen als der Genauigkeit teilen, darunter soziale Relevanz, Dringlichkeit, Vertrautheit oder wahrgenommene Nützlichkeit10. Daher sollte eine Studie zur Überprüfung von Katastropheninformationen sowohl die selbstberichtete Verifizierungsintention als auch das aufgabenbasierte Verifikationsverhalten messen. Ohne diese Unterscheidung ist es schwer zu sagen, ob Studierende lediglich bereit sind, Informationen zu überprüfen, oder tatsächlich zuverlässige Verifizierungsmaßnahmen auswählen.
Obwohl bestehende Übersichten Fehlinformationsmechanismen und Erkennungsherausforderungen kartiert haben, besteht weiterhin Bedarf an kontrollierten experimentellen Belegen auf katastrophenbezogenen Social-Media-Posts unter chinesischen Universitätsstudenten. Allgemeine Bewertungen von Fake News, Desinformation und Fehlinformation haben die Schwierigkeit hervorgehoben, falsche Informationen zu identifizieren, da irreführende Inhalte oft wahrheitsgemäßen Inhalten ähneln und eine kontextuelle Überprüfung erfordern11. Allerdings ist weniger darüber bekannt, wie Quellhinweise, Informationswahrheit und emotionaler Ton gemeinsam die Risikowahrnehmung, Glaubwürdigkeitsurteile, Verifikationsabsichten, Teilabsichten und aufgabenbasiertes Verifikationsverhalten der Schüler im Katastrophenkontext prägen.
Um diese Lücke zu schließen, verwendete die vorliegende Studie ein randomisiertes Experiment mit 2 × 2 × 2 faktoriellen Faktoren. Chinesische Universitätsstudenten wurden mit einem simulierten katastrophenbezogenen Social-Media-Post konfrontiert, der je nach Quellhinweis, Informationswahrheit und emotionalem Ton variierte. Die Studie untersuchte, ob diese manipulierten Faktoren die Risikowahrnehmung, die wahrgenommene Glaubwürdigkeit, die Verifikationsabsicht, die Teilabsicht und das Verifikationsverhalten beeinflussten. Indem psychologische Absicht vom aufgabenbasierten Verifikationsverhalten getrennt wurden, zielte die Studie darauf ab, eine genauere Darstellung davon zu liefern, wie Universitätsstudierende katastrophenbezogene Informationen in sozialen Medien bewerten und darauf reagieren.
Das Experiment basierte auf der Annahme, dass Katastrophennachrichtenmerkmale mehrere Reaktionsschichten beeinflussen können, die nicht zwangsläufig zusammenwirken. Quellenhinweise sollten die wahrgenommene Glaubwürdigkeit am stärksten prägen, da verifizierte oder offiziell aussehende Berichte ein institutionelles Autoritätssignal liefern. Es wurde erwartet, dass die Wahrhaftigkeit von Informationen die Risikowahrnehmung und Glaubwürdigkeit beeinflusst, da irreführende Behauptungen oft Unsicherheiten, Übertreibungen oder unbegründete Bedrohungsaussagen enthalten. Der emotionale Ton sollte die Risikowahrnehmung und die Verifikationsabsicht erhöhen, indem er die wahrgenommene Dringlichkeit erhöht. Allerdings sollte das aufgabenbasierte Verifikationsverhalten nicht nur von wahrgenommenem Risiko oder Glaubwürdigkeit abhängen, sondern auch davon, ob die Teilnehmer konkrete, zuverlässige Kontrollmaßnahmen auswählten. Dementsprechend testete die Studie folgende Hypothesen: H1, Hinweise von offiziellen Quellen erhöhen die wahrgenommene Glaubwürdigkeit im Vergleich zu Peer-Source-Hinweisen; H2, irreführende Informationen erhöhen die Risikowahrnehmung und verringern die wahrgenommene Glaubwürdigkeit im Vergleich zu genauen Informationen; H3 erhöht die Formulierung mit hoher Bedrohung die Risikowahrnehmung und die Verifikationsabsicht im Vergleich zu neutraler Formulierung; H4, Quellhinweis, Informationswahrheit und emotionaler Ton können miteinander interagieren, sodass irreführende Hochrisikobeiträge, die Peer-Quellen zugeschrieben werden, die höchste Risikowahrnehmung erzeugen; und H5 zeigen Verifikationsintention und aufgabenbasiertes Verifikationsverhalten nur eine teilweise Konvergenz, da Absichtsbewertungen und Handlungsentscheidungen unterschiedliche Reaktionsprozesse widerspiegeln.
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Studiendesign
Vor jeder Rekrutierung oder Datenerhebung wurde das Studienprotokoll vom Forschungsethikkomitee der Universität von Malaya überprüft und genehmigt (Genehmigungs-ID: UUM20259910). Alle Verfahren, an denen menschliche Teilnehmer beteiligt waren, wurden gemäß institutionellen Anforderungen und der Erklärung von Helsinki durchgeführt. Die Teilnehmer gaben vor dem Ausfüllen des Fragebogens eine elektronische informierte Einwilligung ein, und es wurden keine personenbezogenen Informationen zur Analyse exportiert.
Diese Studie nutzte ein randomisiertes Online-Experiment zwischen Probanden zur Untersuchung der Risikowahrnehmung und der Verifizierung von Katastropheninformationen bei chinesischen Universitätsstudenten nach der Begegnung mit simulierten Social-Media-Beiträgen. Nach der reizbasierten Desinformationsforschung12 manipulierte das Design vordefinierte Informationshinweise, anstatt sich nur auf retrospektive, selbstberichtete Exposition zu verlassen. Das Experiment verwendete eine 2× 2 × 2 Fakultätsstruktur mit drei Faktoren: Quellhinweis, Informationswahrheit und emotionaler Ton. Die Zellen mit offizieller Quelle + irreführender Information stellten fiktive, offiziell aussehende oder nachgeahmte offizielle Posten dar, die ausschließlich für das Experiment geschaffen wurden; Sie repräsentierten keine echte Katastrophenschutzbehörde und gaben falsche Informationen heraus.
Das Untersuchungsverfahren ist in Abbildung 1 dargestellt. Die Teilnehmer absolvierten ein Eignungsscreening, elektronische informierte Einwilligung, Baseline-Messungen, zufällige Zuweisung, Exposition gegenüber einem simulierten Post, Nachbelichtungsbewertung, Verifikationsaufgabe, Debriefing und Datenqualitätsprüfung. Jeder Teilnehmer sah nur einen Beitrag, um Lerneffekte über Bedingungen hinweg zu vermeiden. Die faktoriellen Struktur- und Randomisierungszellen sind in Tabelle 1 dargestellt.
Die Teilnehmer absolvierten zunächst ein Eignungsscreening und elektronische informierte Einwilligung, gefolgt von einer Basismessung, individueller Zufallszuweisung an eine von acht experimentellen Zellen, der Exposition gegenüber einem simulierten katastrophenbezogenen Social-Media-Post, einer Bewertung nach der Exposition, einer aufgabenbasierten Verifikationsbewertung, sofortiger Nachbesprechung, Datenqualitätsprüfung und abschließender statistischer Analyse. Der Workflow zeigt nur prozedurale und Screening-Schritte und präsentiert keine empirischen Ergebnisse.
Teilnehmer und Rekrutierung
Die Teilnehmer waren Vollzeit-Bachelor- oder Masterstudierende, die an Festland-chinesischen Universitäten eingeschrieben waren. Die Zulassungskriterien waren das Alter von 18 Jahren oder älter, die aktuelle Einschreibung an der Universität, die Fähigkeit, vereinfachtes Chinesisch zu lesen, und regelmäßige Nutzung mindestens einer Social-Media-Plattform. Teilnehmer wurden ausgeschlossen, wenn sie jünger als 18 Jahre waren, derzeit nicht als Universitätsstudenten eingeschrieben waren, am Pilottest teilgenommen, einen unvollständigen Fragebogen eingereicht, die Aufmerksamkeitsprüfung nicht bestanden hatten, den Fragebogen in unrealistisch kurzer Zeit ausgefüllt hatten oder über die Skalenfragen hinweg gemusterte Antworten zeigten.
Die Rekrutierung erfolgte über Universitätsausschreibungsgruppen, Kursankündigungskanäle und Netzwerke von Studierendenvereinigungen. Die Rekrutierungsanzeige beschrieb die Studie als Forschung zur Bewertung von Online-Katastropheninformationen durch Universitätsstudierende. Es wurde vor der Teilnahme nicht offengelegt, dass einige Beiträge irreführende Elemente enthielten, da eine vorherige Offenlegung die Verifikationsaufgabe verändern würde. Der Einsatz chinesischer Universitätsstudenten war gerechtfertigt, da diese Gruppe häufig auf Fehlinformationen in sozialen Medien stößt und Unsicherheit bei der Beurteilung der Online-Glaubwürdigkeitberichtet 13.
Bestimmung der Stichprobengröße
Die Zielstichprobengröße wurde vor der Datenerhebung festgelegt. Die Studie zielte darauf ab, mindestens 400 gültige Antworten zu behalten, mit etwa 50 Teilnehmern in jeder der acht experimentellen Zellen. Dieses Ziel unterstützte faktorielle Vergleiche, Interaktionstests und Sensitivitätsanalysen nach Entfernung ungültiger Antworten. Ungefähr 460 Schüler wurden eingeladen, unvollständige Fragebögen, fehlgeschlagene Aufmerksamkeitschecks und minderwertige Antworten zu akzeptieren.
Da die Zusammenhänge zwischen Risikowahrnehmung und Notfall-Informationssuchverhalten meist in Größe14 gering sind, behielt die Studie eine Zellgröße bei, die groß genug war, um Haupteffekt- und Interaktionsschätzungen zu stabilisieren. Das Randomisierungsgleichgewicht über die acht Zellen hinweg wurde mittels Chi-Quadrat-Tests für kategorische Baselinevariablen und Einweg-ANOVA für kontinuierliche Baseline-Variablen bewertet, bevor die Primärmodelle angepasst wurden.
Leistungs- und Sensibilitätsplanung wurden vor der Analyse definiert. Mit einer zielbetreuten Stichprobe von mindestens 400 Teilnehmern und acht randomisierten Zellen war die Studie ausreichend leistungsfähig für kleine bis moderate Haupteffekte in faktoriellen Modellen. Das Design war nicht in der Lage, starke bestätigende Behauptungen über dreifache Interaktionen, Mediation, Moderation oder logistische Regressions-Subgruppeneffekte aufzustellen. Daher wurden Interaktions-, Mediations-, Moderations- und binäre Verifikationsgenauigkeitsanalysen als sekundäre oder explorative Analysen behandelt und nach den primären faktoriellen Modellen interpretiert.
Versuchsmaterialien
Acht simulierte Social-Media-Beiträge wurden für das Design 2 × 2 × 2 erstellt. Jeder Beitrag beschrieb eine plausible katastrophenbezogene Situation, die für Universitätsstudierende relevant ist, darunter starker Regen, städtische Überschwemmungen, vorübergehende Verkehrsstörungen, Campus-Sicherheitserinnerungen oder kurzfristige Notfallvorsorge. Die Beiträge verwendeten ein Screenshot-ähnliches Layout wie öffentlich zugängliche chinesische Social-Media-Posts und enthielten eine Quellbezeichnung, Überschrift, kurzen Text, Zeitstempel, Engagement-Indikatoren und einfache Benutzeroberflächenelemente. Es wurden kein echter Katastrophenort, kein echtes Opfer, kein echtes Notfallereignis, keine offizielle Bekanntmachung oder eine identifizierbare öffentliche Stellenanzeige verwendet.
Die genauen Versionen enthielten intern konsistente Informationen und angemessene Schutzhinweise, wie das Überprüfen offizieller Updates, das Vermeiden von überfluteten Straßen und die Vorbereitung grundlegender Notwendigkeiten. Die irreführenden Versionen verwendeten übertriebene Bedrohungsbehauptungen, vage Zuschreibung, unbegründete Vorhersagen oder nicht überprüfbare Dringlichkeitsaussagen15. Die offiziell-Quelle-Bedingung verwendete eine fiktive verifizierte Notfall-Management-ähnliche Bezeichnung, während die Peer-Source-Bedingung ein gewöhnlich weitergeleitetes Studenten- oder Peer-Konto verwendete. Die Quellnamen, Orte, Zeitstempel, Einsatzindikatoren und Interface-Details waren fiktiv. Vollständige Textbeschreibungen aller acht Reize werden in Tabelle 2 bereitgestellt, damit Leser die Unabhängigkeit der Quelle, Wahrhaftigkeit und Tonmanipulationen beurteilen können.
Pilottests von Reizen
Ein Pilottest wurde mit 30 Universitätsstudenten durchgeführt, die die gleichen Zulassungskriterien erfüllten, aber nicht in das Hauptexperiment aufgenommen wurden. Die Teilnehmer bewerteten jeden Beitrag nach Realismus, emotionaler Intensität, Quellenglaubwürdigkeit, Formulierungsklarheit und wahrgenommener Genauigkeit mit 5-Punkte-Skalen. Sie gaben auch an, ob ein Beitrag sich offenbar auf ein echtes aktuelles Katastrophenereignis oder auf eine echte Regierungsankündigung bezog.
Pilottests wurden verwendet, um Realismus und Manipulationsklarheit zu überprüfen, anstatt irreführende Beiträge offensichtlich falsch darzustellen, da Fehlinformationen auch unter aufmerksamen Verarbeitungsbedingungen falsch eingeschätzt werden können16. Reize wurden überarbeitet, wenn die Formulierung unklar war, der emotionale Kontrast zu schwach, die Drohungsformulierungen übertrieben oder der Inhalt zu sehr einem realen Ereignis ähnelte.
Im Hauptfragebogen wurden drei Manipulations-Check-Elemente beibehalten. Die Teilnehmer gaben an, ob der Beitrag offenbar von einer offiziellen oder nicht-offiziellen Quelle stammte, ob er zutreffend oder zweifelhaft wirkte und wie emotional bedrohlich die Formulierung wirkte. Teilnehmer wurden nicht nur deshalb ausgeschlossen, weil sie die Wahrhaftigkeit eines Beitrags falsch eingeschätzt hatten, da Fehleinschätzung Teil des gemessenen Phänomens war. Ausschluss wurde nur angewendet, wenn eine fehlgeschlagene Manipulationserkennung zusammen mit ungültigem Reaktionsverhalten wie einer fehlgeschlagenen Aufmerksamkeitsprüfung oder gemusterten Antworten auftrat.
Experimentelles Verfahren
Das Experiment wurde vom 3. März 2026 bis zum 21. März 2026 über eine Online-Umfrageplattform durchgeführt, die per Smartphone oder Computer zugänglich war. Nach dem Öffnen des Links sahen die Teilnehmer eine elektronische Seite zur informierten Einwilligung, die den allgemeinen Zweck, die freiwillige Teilnahme, die geschätzte Fertigstellungszeit, Vertraulichkeitsvorschriften, mögliche leichte Unbehagen durch katastrophenbezogene Inhalte und das Recht auf Rückzug vor der Einreichung beschrieb. Die Teilnehmer bestätigten, dass sie mindestens 18 Jahre alt waren und erklärten sich bereit, teilzunehmen, bevor sie den Fragebogen ausfüllten.
Die Teilnehmer füllten zunächst Basismessungen aus, darunter demografische Merkmale, tägliche Nutzung sozialer Medien, frühere Katastrophenerfahrungen, wahrgenommene Informationskompetenz und allgemeines Vertrauen in offizielle Notfallinformationen. Die Plattform ordnete dann jedem Teilnehmer zufällig eine der acht experimentellen Zellen mithilfe eingebetteter individueller Randomisierung zu. Die Teilnehmer sahen sich einen simulierten Beitrag an und konnten nach Abschluss des Post-Exposure-Abschnitts nicht mehr zu vorherigen Seiten zurückkehren.
Unmittelbar nach der Exposition füllten die Teilnehmer Messgrößen zu wahrgenommenem Risiko, wahrgenommener Glaubwürdigkeit, emotionaler Reaktion, Verifikationsintention und Teilabsicht aus. Die Verifikationsaufgabe erforderte konkrete Verhaltensentscheidungen und nicht nur Absichtsbewertungen, da das Vertrauen junger Nutzer bei der Erkennung von Fehlinformationen nicht zwangsläufig in einer genauen Identifikation in realistischen digitalen Umgebungen übersetzt17. Die Teilnehmer wählten Verifizierungsmaßnahmen aus einer festen Liste, bevor sie zur Debriefing-Seite übergingen.
Am Ende des Fragebogens erhielten alle Teilnehmer eine sofortige Nachbesprechung. Auf der Seite wurde angegeben, dass der Beitrag zu Forschungszwecken erstellt wurde, wies darauf hin, dass einige Versionen irreführende Elemente enthalten, und erinnerte die Teilnehmer daran, katastrophenbezogene Behauptungen vor dem Teilen über offizielle Katastrophenschutzkanäle zu überprüfen. Die Teilnehmer wurden außerdem angewiesen, kein Stimulusmaterial außerhalb der Studie zu kopieren, zu speichern oder weiterzuleiten.
Maßnahmen
Die Risikowahrnehmung wurde mit fünf Punkten gemessen, die wahrgenommene Schwere und Wahrscheinlichkeit, persönliche Relevanz, Auswirkungen auf Campus oder Gemeinschaft sowie Vorsichtsbedarf abdeckten. Diese Punkte spiegelten die etablierte Auffassung von Risikowahrnehmung als subjektives Urteil wider, das wahrgenommene Konsequenzen, Unsicherheit und Kontrollierbarkeit beinhaltet18. Die Antworten wurden auf einer 5-Punkte-Likert-Skala von 1 = stark widersprechend bis 5 = stark übereinstimmend. Höhere Werte deuteten auf ein höheres wahrgenommenes Risiko hin.
Die wahrgenommene Glaubwürdigkeit wurde anhand von vier Punkten gemessen, die bewerteten, ob der Beitrag glaubwürdig, genau, vertrauenswürdig und vertrauenswürdig wirkte. Die Verifizierungsintention wurde mit vier Punkten gemessen, die die Bereitschaft bewerteten, offizielle Kanäle zu überprüfen, nach unterstützenden Beweisen zu suchen, mehrere Quellen zu vergleichen und die Weiterleitung vor der Bestätigung zu verzögern. Die Teilintention wurde anhand von drei Punkten gemessen, die die Bereitschaft bewerteten, erneut zu posten, an Klassenkameraden weiterzuleiten oder andere basierend auf dem Beitrag zu erinnern. Die Absicht zur Faktenprüfung wurde als eigenständiges Konstrukt behandelt, da frühere Social-Media-Forschungen sie mit Nachrichtenkompetenz und Vertrauensentscheidungen verknüpfen.19.
Die Informationskompetenz wurde vor der Exposition gemessen, wobei sechs Aufgaben die Quellenbewertung, das Abgleichen von Gewohnheiten, das Erkennen irreführender Überschriften, das Bewusstsein für emotionale Formulierungen, die Unterscheidung zwischen offiziellen und nicht-offiziellen Informationen sowie die Bereitschaft, autoritative Quellen zu konsultieren, abdeckten. Frühere Katastrophenerfahrungen wurden anhand von zwei Punkten gemessen, die persönliche Erfahrungen mit Naturkatastrophen oder Notfallstörungen sowie frühere Online-Suchen nach katastrophenbezogenen Informationen betreffen. Das allgemeine Vertrauen in offizielle Notfallinformationen wurde an drei Punkten gemessen.
Das Verifizierungsverhalten wurde anhand einer aufgabenbasierten Mehrfachantwortregel bewertet. Die Teilnehmer konnten eine von acht Aktionen wählen: eine offizielle Notfallmanagement-Website überprüfen, ein verifiziertes Regierungskonto durchsuchen, die Behauptung mit anerkannten Nachrichtenquellen vergleichen, die Notfallbenachrichtigungsseite der Universität prüfen, einen nicht näher genannten Freund fragen, nur Kommentare lesen, zuerst weiterleiten und später prüfen oder nichts tun20. Die ersten vier Aktionen wurden als zuverlässige Verifikationsaktionen kodiert und erhielten jeweils einen Punkt; die letzten vier Aktionen wurden als passive, unzuverlässige oder vorzeitige Austauschantworten kodiert und erhielten null Punkte. Der Score für kontinuierliches Verifizierungsverhalten reichte daher von 0 bis 4. Eine binäre Verifikationsgenauigkeitsvariable wurde als 1 kodiert, wenn ein Teilnehmer mindestens eine zuverlässige Verifikationsaktion auswählte und vor der Verifizierung keine Weiterleitung wählte. Variablendefinitionen, Itemnummern, Codierungsregeln und Punktekonstruktion sind in Tabelle 3 dargestellt.
Datenqualitätskontrolle
Die Qualitätskontrolle der Daten wurde vor der statistischen Analyse abgeschlossen. Von 460 eingereichten oder initiierten Antworten wurden 34 ausgeschlossen, 426 wurden zur Analyse zurückgehalten. Die Ausschlusssequenz wurde im Voraus festgelegt: Altersverweigerung, Nicht-Schüler-Status, unvollständiger Fragebogen, Teilnahme am Pilottest, nicht bestandene Aufmerksamkeitskontrolle, unrealistisch kurze Abschlusszeit und gemusterte Antwort. Die Abschlusszeit galt als unrealistisch kurz, wenn sie weniger als ein Drittel der mittleren Abschlusszeit betrug. Gerade Antworten wurden nur entfernt, wenn sie zusammen mit fehlgeschlagenen Aufmerksamkeitschecks oder unrealistisch kurzen Abschlusszeiten auftraten.
Doppelte oder verdächtige Einreichungen wurden anhand nicht identifizierender Umfrageindikatoren geprüft, einschließlich wiederholter Antwortmuster und ungewöhnlicher Einreichungszeit. Es wurden keine Namen, Schüleridentifikationsnummern, Telefonnummern, Social-Media-Kontonamen, Gesichtsbilder, genaue Standorte, IP-Adressen oder Gerätekennungen zur Analyse exportiert. Fälle mit fehlenden Werten bei primären Endpunktsvariablen wurden aus der Hauptanalyse ausgeschlossen. Da der Fragebogen das Ausfüllen der Kernaufgaben vor der Einreichung erforderte, wurde erwartet, dass die Fehlfunktionen bei primären Variablen minimal ausfallen. Die Screening-Kriterien und betrieblichen Definitionen sind in Tabelle 4 aufgeführt.
Ethische Überlegungen
Die Studie verwendete begrenzte Verschleierung nur wegen des Vorhandenseins irreführender Elemente in einigen Beiträgen. Es verbarg nicht das allgemeine Thema, die Art der Aufgaben, die freiwillige Natur, Vertraulichkeitsverfahren oder mögliche leichte Unannehmlichkeiten. Diese Tarnung war notwendig, um die Gültigkeit der Verifikationsaufgabe zu wahren, und wurde von einer sofortigen Nachbefragung gefolgt. Die katastrophenbezogenen Materialien vermieden reale Orte, reale Opfer, echte Notfälle, grafische Bilder und echte Regierungsankündigungen, da unverantwortlicher Umgang mit Notfall-Fehlinformationen Angst verstärken und eine angemessene öffentliche Reaktion beeinträchtigenkann 21.
Der anonymisierte Datensatz enthielt nur Forschungsvariablen und zufällig generierte Teilnehmercodes. Roh-Umfrageexporte, geprüfte Analysedaten, Codebuchdateien, Stimulusmaterialien und statistische Syntax wurden separat auf einem passwortgeschützten Computer gespeichert, der nur für das Forschungsteam zugänglich war. Es wurden keine personenbezogenen Informationen exportiert, analysiert oder geteilt.
Statistische Analyse
Die statistische Analyse wurde mit IBM SPSS Statistics Version 27.0 und R Version 4.3 durchgeführt. Kontinuierliche Variablen wurden als Mittelwerte und Standardabweichungen zusammengefasst. Kategoriale Variablen wurden als Häufigkeiten und Prozentsätze zusammengefasst. Die interne Konsistenz von Mehrfach-Item-Skalen wurde mit Cronbachs Alpha bewertet, wobei α ≥ 0,70 als akzeptabel für die Analyse auf Gruppenebene angesehen wurde.
Vor der Hypothesenprüfung wurden Manipulationsprüfungen untersucht. Unabhängige Stichproben-T-Tests verglichen die wahrgenommene emotionale Intensität zwischen neutralen und Hochrisikobedingungen. Chi-Quadrat-Tests untersuchten die Erkennung von offiziellen gegenüber Peer-Quellhinweisen. Wahrgenommene Genauigkeitsbewertungen wurden zwischen genauen und irreführenden Beiträgen verglichen. Die Randomisierungsbilanz wurde über die acht experimentellen Zellen hinweg untersucht, bevor die Ergebnismodelle angepasst wurden.
Die Hauptergebnisse waren Risikowahrnehmung, wahrgenommene Glaubwürdigkeit, Verifikationsabsicht, Teilungsabsicht und der kontinuierliche aufgabenbasierte Verifikationsverhaltensscore. Die binäre Verifikationsgenauigkeitsvariable, Interaktionsterme jenseits der geplanten zweiseitigen Kontraste, Vermittlungs-, Moderations- und Robustheitsmodelle wurden als sekundäre oder explorative Modelle behandelt. Faktorielle ANOVA und allgemeine lineare Modelle wurden für kontinuierliche primäre Ergebnisse verwendet. Zwei- und Dreifach-Interaktionsbegriffe wurden einbezogen, um zu untersuchen, ob die Wirkung der Informationswahrheit je nach Quelle, Hinweis oder emotionalem Ton variierte. Logistische Regression wurde zur binären Verifikationsgenauigkeit verwendet, wobei Odds Ratios und 95%-Konfidenzintervalle gemeldet wurden.
Mediations- und Moderationsmodelle wurden als sekundäre Analysen behandelt. Die wahrgenommene Glaubwürdigkeit wurde als Vermittler zwischen Quellhinweis und Verifikationsintention getestet. Die Risikowahrnehmung wurde als Vermittler zwischen emotionalem Ton und geteilter Absicht getestet. Informationskompetenz wurde als Moderator des Zusammenhangs zwischen wahrgenommener Glaubwürdigkeit und Teilintention getestet. Da Fehlinformationsantworten durch kognitive Bewertung, Vertrauensbeurteilung und Austauschmotivation und nicht nur durch die Genauigkeit der Botschaft22 geprägt sind, wurden diese Modelle nach den primären faktoriellen Modellen interpretiert. Indirekte Effekte wurden anhand von 5.000 Bootstrap-Reproben geschätzt.
Die Robustheitsprüfungen wurden in drei Schritten durchgeführt. Erstens wurden die primären Modelle wiederholt, nachdem Teilnehmer ausgeschlossen wurden, die einen Manipulationscheck nicht bestanden hatten. Zweitens wurden die Modelle auf Geschlecht, Bildungsniveau, tägliche Nutzung sozialer Medien, frühere Katastrophenerfahrungen und das Grundvertrauen in offizielle Notfallinformationen angepasst. Drittens wurde das Verifikationsverhalten sowohl als kontinuierlicher Wert als auch als binäre Genauigkeitsvariable analysiert. Die statistische Signifikans für primäre Endpunkte wurde auf p < 0,05 festgelegt. Sekundäranalysen wurden anhand der Effektrichtung, Konfidenzintervallen und der Konsistenz mit den Primärmodellen interpretiert, anstatt nur anhand von marginalen p-Werten. Die Effektgrößen wurden als partielle Anzahlrate quadriert, Cohens d, standardisierte Koeffizienten oder Odds-Ratios je nach Modelltyp angegeben.
Datenmanagement und Reproduzierbarkeit
Der anonymisierte analytische Datensatz enthielt eine Zeile pro Teilnehmer und eine Spalte pro Variable. Sie umfasste Teilnehmercode, experimentelle Bedingung, demografische Variablen, Baseline-Messungen, Manipulationsprüfelemente, Ergebnisse nach der Exposition, Verifizierungsverhaltensindikatoren, zusammengesetzte Werte und Ausschlussflaggen. Die Teilnehmercodes wurden zufällig generiert und waren nicht mit der Identität der Studierenden verknüpft.
Die zusammengesetzten Werte wurden berechnet, indem gültige Items innerhalb jeder Skala nach Bestätigung der Artikelrichtung gemittelt wurden. Höhere Werte zeigten durchweg höhere Werte des gemessenen Konstrukts an. Reverse-Codierung wurde nur angewendet, wenn es durch die Artikelformulierung erforderlich war. Das Datenreinigungsprotokoll dokumentierte alle Ausschlüsse, Neukodierungsentscheidungen, Composite-Score-Berechnungen und Modellspezifikationen. Das Reproduzierbarkeitspaket enthielt den anonymisierten analytischen Datensatz, das Codebuch, Reizbeschreibungen, das Screening-Protokoll und die statistische Syntax. Eine transparente Dokumentation von Stimulusdesign, Randomisierung, Ausschlussregeln, Bewertungsverfahren und Analysesyntax wurde aufrechterhalten, um die Reproduzierbarkeit in der Forschung zur Fehlinformation und Risikokommunikationzu unterstützen 23.
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Teilnehmercharakteristika und experimentelle Zuteilung
Nach Eignungsprüfung, Einwilligungsbestätigung, Abschlussprüfungen, Aufmerksamkeitsprüfung und Datenqualitätsprüfung wurden 426 gültige Antworten für die Analyse gespeichert. Die endgültige Stichprobe umfasste 171 männliche, 239 weibliche Teilnehmer und 16 Teilnehmer, die es vorzogen, kein Geschlecht anzugeben. Das Durchschnittsalter betrug 21,01 Jahre (SD = 1,96). Die Stichprobe umfasste ...
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Dieses randomisierte Experiment untersuchte, wie chinesische Universitätsstudenten auf simulierte, katastrophenbezogene Social-Media-Beiträge reagierten, die je nach Quellhinweis, Informationswahrheit und emotionalem Ton variierten. Die Ergebnisse zeigten drei Hauptmuster. Erstens erhöhten irreführende Katastropheninformationen und hochbedrohliche Formulierungen das wahrgenommene Risiko. Zweitens erhöhten Hinweise von offiziellen Quellen die wahrgenommene Glaubwürdigkeit und die gemeinsa...
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Die Autoren haben nichts offenzulegen.
Die Autoren schätzen die chinesischen Universitätsstudenten, die freiwillig an dieser Studie teilgenommen haben, sehr, da ihr Engagement in den simulierten Social-Media-Aufgaben für diese Forschung unerlässlich war. Wir würdigen auch dankbar das akademische Umfeld und die Unterstützung des Asia-Europe Institute an der Universität von Malaya, die den erfolgreichen Abschluss dieses Projekts ermöglichten. Darüber hinaus danken wir den Teilnehmern des Pilottests für ihr wertvolles Feedback zu den experimentellen Reizen. Diese Forschung erhielt keine spezifischen Fördermittel von Förderstellen aus öffentlichen, kommerziellen oder gemeinnützigen Sektoren.
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| Name | Unternehmen | Katalognummer | Kommentare |
|---|---|---|---|
| IBM SPSS Statistics | IBM Corp. | Version 27.0 | Durchführen von deskriptiver Statistik, Reliabilitätsanalyse, t-Tests, Chi-Quadrat-Tests, faktorielle ANOVA und allgemeine lineare Modelle |
| Online-Umfrage-Plattform | Wenjuanxing/Questionnaire Star oder entsprechendes Online-Umfrage-System | Online-Umfrage-System; Version nicht anwendbar | Durchführen von Eignungsüberprüfungen, elektronischer informierter Einwilligung, Basisfragebogen, zufällige Zuweisung, Reizexposition, Maßnahmen nach Exposition und Verifizierungsaufgabe |
| R statistische Software | R Foundation for Statistical Computing | Version 4.3 | Durchführen von statistischen Analysen, Robustheitsüberprüfungen, logistischer Regression und Bootstrap-basierten Sekundäranalysen |
| Statistische Syntax-/Codebuch-Dateien | Intern | SPSS/R-Syntax und Codebuch | Dokumentierung von Variablencodierung, Ausschlussregeln, Konstruktion von zusammengesetzten Scores und Modellspezifikationen |
| Stimulus-Screenshot-Style-Interface-Vorlagen | Intern | Fiktives Layout für chinesische Social-Media-Beiträge | Präsentation simulierter Katastropheninformationen in einem realistischen Social-Media-Format ohne Verwendung echter Katastrophenereignisse oder echter Regierungsankündigungen |
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