Percezione del rischio e verifica delle informazioni sui disastri tra studenti universitari cinesi esposti a post simulati sui social media

Sommario

Questo esperimento fattoriale randomizzato ha valutato come i segnali delle sorgenti, la veridicità delle informazioni e il tono emotivo nei post sui social media simulati legati a disastri influenzino la percezione del rischio, i giudizi di credibilità, le intenzioni di verifica, le intenzioni di condivisione e le scelte di verifica basate su compiti degli studenti universitari cinesi.

Abstract

Le informazioni relative ai disastri circolano sempre più spesso sui social media durante le emergenze, ma le evidenze sperimentali limitate hanno esaminato come gli studenti universitari valutano e verificano tali messaggi. Questo esperimento fattoriale randomizzato 2 × 2 × 2 ha testato gli effetti del segnale della fonte, della veridicità dell'informazione e del tono emotivo nei post simulati sui social media relativi a disastri tra studenti universitari cinesi. Sono state analizzate in totale 426 risposte valide. Informazioni fuorvianti e formulazioni ad alto rischio aumentavano il rischio percepito, mentre indizi da fonti ufficiali aumentavano la credibilità percepita e l'intenzione di condivisione. L'intenzione di verifica era più sensibile a contenuti fuorvianti e formulazioni urgenti, ma il comportamento di verifica basato su compiti mostrava un'associazione più chiara con indizi di origine rispetto alla veridicità o al tono. Il modello di accuratezza della verifica binaria ha fornito un supporto più debole rispetto al punteggio comportamentale continuo. Questi risultati suggeriscono che la percezione del rischio, i giudizi di credibilità, le intenzioni e le scelte di verifica possono divergere nel contesto della disinformazione sui disastri. La comunicazione sul rischio nei campus dovrebbe quindi enfatizzare pratiche di verifica concrete, invece di affidarsi solo a segnali di credibilità o promemoria generali per verificare le informazioni prima di condividerle.

Introduzione

I social media sono diventati un canale importante per la comunicazione legata ai disastri perché permettono una rapida diffusione di allarme, aggiornamenti dei testimoni oculari, informazioni sulle risorse e risposte pubbliche durante le emergenze. Allo stesso tempo, la velocità e l'apertura dei social media creano condizioni in cui informazioni inaccurate o non verificate sui disastri possono circolare prima che avvenga una correzione formale. Recenti studi sui dati dei social media per la gestione del rischio di disastri hanno rilevato che le piattaforme social possono supportare la preparazione e la risposta, ma la loro utilità è limitata da preoccupazioni riguardanti l'accuratezza dei dati, la disinformazione, la privacy e^{la verifica 1}.

La disinformazione sui disastri è particolarmente significativa perché può influenzare il modo in cui le persone valutano le minacce e scelgono azioni protettive in caso di incertezza. Affermazioni false o esagerate durante le emergenze possono aumentare la confusione, intensificare l'ansia, distogliere l'attenzione e ridurre la fiducia nella comunicazione ufficiale. Una recente revisione della disinformazione legata ai disastri ha riportato che contenuti social inaccurati possono contribuire al panico, alla cattiva allocazione delle risorse e all'indebolimento della risposta alle emergenze quando gli utenti si affidano a informazioni non verificate durante eventi in rapido^{svolgimento 2}. Questi rischi rendono la disinformazione sui disastri diversa dalle voci online comuni. In contesti di emergenza, anche brevi ritardi nella verifica possono influire sulla comprensione e la risposta pubblica.

Le ricerche esistenti sulla disinformazione hanno dimostrato che la disinformazione sui social media non è limitata a un solo argomento o a una sola piattaforma. Spesso emerge dove la domanda di informazioni è alta, le prove sono incomplete e gli utenti sono motivati a condividere rapidamente. Una revisione della disinformazione sui social media ha identificato disastri, salute e comunicazione politica come ambiti chiave in cui informazioni false possono causare danni^{sociali 3}. Le impostazioni di disastro sono particolarmente vulnerabili perché gli utenti possono cercare una guida immediata mentre le informazioni ufficiali sono ancora in fase di aggiornamento. In queste condizioni, le persone possono fare affidamento su segnali visibili come la fonte apparente, la formulazione emotiva, il volume dei repost e la plausibilità percepita.

La ricerca sulla disinformazione dei disastri ha inoltre sottolineato il ruolo della correzione e della verifica. Gli studi sulle voci di disastri e le loro correzioni sui social media mostrano che affermazioni false possono diffondersi tramite condivisione in rete prima che le correzioni raggiungano lo stesso^{pubblico 4}. Questo crea una sfida pratica per la comunicazione d'emergenza: gli utenti devono non solo riconoscere contenuti dubbi, ma anche sapere come controllarli prima di inoltrare. Per gli studenti universitari, questa sfida è rilevante perché sono utenti frequenti dei social media e spesso ricevono informazioni relative alle emergenze tramite gruppi di pari, reti universitarie e piattaforme di brevi formati.

Gli studenti universitari cinesi rappresentano una popolazione significativa per esaminare questa questione. Evidenze recenti di studenti universitari cinesi indicano che sono consapevoli della disinformazione sui social media, ma possono comunque sentirsi incerti nel giudicarne la credibilità e provare disagio emotivo se esposti a informazioni false o^{dubbie 5}. Questo significa che gli studenti non sono semplicemente destinatari passivi di contenuti online. Valutano, interpretano e talvolta ridistribuiscono le informazioni, ma le loro scelte di verifica possono dipendere da come il messaggio viene inquadrato e da dove sembra provenire.

La percezione del rischio è centrale in questo processo. In contesti di emergenza, il rischio percepito può influenzare se le persone cercano informazioni, verificano le affermazioni, evitano i pericoli o avvertono gli altri. Una recente meta-analisi ha riscontrato un'associazione positiva tra percezione del rischio e comportamento di ricerca di informazioni in caso di emergenza, anche se la relazione non era ampia e variava tra i tipi di^{emergenza 6}. Ciò suggerisce che la percezione del rischio possa aumentare l'attenzione alle informazioni sui disastri, ma potrebbe non produrre automaticamente un comportamento di verifica accurato. Pertanto, gli studi devono distinguere il rischio percepito dalle reali azioni di controllo delle informazioni.

La base teorica per misurare la percezione del rischio deriva dalla più ampia tradizione della percezione del rischio, che considera il giudizio del rischio come una valutazione soggettiva della gravità del pericolo, probabilità, controllabilità, incertezza e potenziali^{conseguenze 7}. In un contesto di social media legato a disastri, questi giudizi possono essere plasmati non solo dal contenuto fattuale del messaggio, ma anche dal tono emotivo e dai segnali di origine. Un post ad alto rischio può aumentare la gravità percepita anche quando il contenuto è incerto. Una fonte che sembra ufficiale può aumentare la credibilità anche quando gli utenti non hanno verificato indipendentemente l'affermazione.

La credibilità della fonte è un altro fattore importante nella valutazione delle informazioni online. Ricerche precedenti sulle fake news e la verifica delle informazioni hanno dimostrato che fiducia, credibilità mediatica e legami sociali possono influenzare la disponibilità degli utenti a verificare o condividere informazioni⁸. Nella comunicazione sui disastri, le fonti ufficiali di gestione delle emergenze possono avere un'autorità più forte rispetto ai post peer-shared. Tuttavia, l'effetto dei segnali sorgente non è sempre semplice. Una fonte credibile può aumentare la fiducia e la condivisione, ma può anche ridurre i sospetti se gli utenti presumono che informazioni di apparenza ufficiale siano già verificate. Questo rende necessario testare se i segnali di fonti ufficiali aumentano il comportamento di verifica, lo riducano o agiscono in modo diverso in base alla credibilità percepita e all'intenzione di verifica.

La ricerca sul fact-checking suggerisce inoltre che il comportamento di verifica non dovrebbe essere trattato come una semplice estensione del giudizio di credibilità. L'intenzione di fact-checking sui social media è stata collegata all'alfabetizzazione giornalistica e alla fiducia nelle fonti^{di informazione 9}. Tuttavia, l'intenzione di verificare non significa sempre che gli utenti sappiano quali azioni di verifica sono affidabili. In contesti di disastro, cliccare sui commenti, chiedere a un amico non specificato o inoltrare prima e controllare dopo può apparire agli utenti come forme di risposta, ma queste azioni non offrono la stessa affidabilità che il controllo dei canali di emergenza ufficiali o dei media riconosciuti.

Questa distinzione è coerente con una più ampia ricerca sulla disinformazione che mostra che le decisioni di credenza, percepita accuratezza e condivisione possono divergere. Le persone possono condividere contenuti per motivi diversi dall'accuratezza, tra cui rilevanza sociale, urgenza, familiarità o percepita^{utilità 10}. Pertanto, uno studio sulla verifica delle informazioni sui disastri dovrebbe misurare sia l'intenzione di verifica auto-riportata sia il comportamento di verifica basato su compiti. Senza questa distinzione, è difficile sapere se gli studenti si limitino a esprimere la volontà di verificare le informazioni o a scegliere effettivamente azioni di verifica affidabili.

Sebbene le revisioni esistenti abbiano mappato i meccanismi di disinformazione e le sfide di rilevamento, rimane necessario fornire prove sperimentali controllate sui post sui social media legati ai disastri tra studenti universitari cinesi. Le revisioni generali di fake news, disinformazione e disinformazione hanno evidenziato la difficoltà di identificare informazioni false, poiché i contenuti fuorvianti spesso assomigliano a contenuti veritieri e richiedono una verifica^{contestuale 11}. Tuttavia, si sa meno su come i segnali delle fonti, la veridicità delle informazioni e il tono emotivo influenzino insieme la percezione del rischio, i giudizi di credibilità, le intenzioni di verifica, le intenzioni di condivisione e il comportamento di verifica basato su compiti negli studenti in un contesto di disastro.

Per colmare questa lacuna, il presente studio ha utilizzato un esperimento fattoriale randomizzato 2 × 2 × 2. Gli studenti universitari cinesi sono stati esposti a un post simulato sui social media legato a un disastro che variava in base alla fonte, alla veridicità delle informazioni e al tono emotivo. Lo studio ha esaminato se questi fattori manipolati influenzassero la percezione del rischio, la credibilità percepita, l'intenzione di verifica, l'intenzione di condivisione e il comportamento di verifica. Separando l'intenzione psicologica dal comportamento di verifica basato su compiti, lo studio ha mirato a fornire una descrizione più precisa di come gli studenti universitari valutano e rispondono alle informazioni relative ai disastri sui social media.

L'esperimento si basava sull'assunzione che le caratteristiche del messaggio di disastro possano influenzare diversi strati di risposta che non necessariamente si muovono insieme. Si prevedeva che i segnali delle fonti influenzassero la credibilità percepita in modo più forte perché i resoconti verificati o con aspetto ufficiale forniscono un segnale di autorità istituzionale. La veridicità delle informazioni era prevista per influenzare la percezione del rischio e la credibilità perché le affermazioni fuorvianti spesso contengono incertezza, esagerazioni o affermazioni di minaccia non supportate. Il tono emotivo era previsto per aumentare la percezione del rischio e l'intenzione di verifica aumentando l'urgenza percepita. Tuttavia, il comportamento di verifica basato su compiti si prevedeva dipendesse non solo dal rischio o dalla credibilità percepita, ma anche dal fatto che i partecipanti avessero selezionato azioni di verifica concrete e affidabili. Di conseguenza, lo studio ha testato le seguenti ipotesi: H1, i segnali di fonti ufficiali aumenteranno la credibilità percepita rispetto ai segnali di fonti pari; H2, le informazioni fuorvianti aumenteranno la percezione del rischio e ridurranno la credibilità percepita rispetto alle informazioni accurate; H3, una formulazione ad alta minaccia aumenterà la percezione del rischio e l'intenzione di verifica rispetto a una formulazione neutra; H4, il segnale della fonte, la veridicità dell'informazione e il tono emotivo possono interagire, in modo che post fuorvianti ad alto rischio attribuiti a fonti pari producano la percezione del rischio più alto; e H5, intenzione di verifica e comportamento di verifica basato su compiti mostreranno solo una convergenza parziale perché le valutazioni dell'intenzione e le scelte d'azione riflettono processi di risposta diversi.

Protocollo

Progettazione dello studio

Prima di qualsiasi reclutamento o raccolta dati, il protocollo dello studio è stato esaminato e approvato dal Comitato Etico della Ricerca dell'Università della Malesia (ID di approvazione: UUM20259910). Tutte le procedure che coinvolgevano partecipanti umani erano condotte in conformità con i requisiti istituzionali e la Dichiarazione di Helsinki. I partecipanti hanno fornito il consenso informato elettronico prima di inserire il questionario e non sono state esportate informazioni personali identificabili per l'analisi.

Questo studio ha utilizzato un esperimento online randomizzato tra i soggetti per esaminare la percezione del rischio e la verifica delle informazioni sui disastri tra studenti universitari cinesi dopo l'esposizione a post simulati sui social media. A seguito della ricerca sulla disinformazione basata su^{stimoli 12}, il disegno ha manipolato segnali informativi predefiniti invece di affidarsi solo all'esposizione retrospettiva auto-riferita. L'esperimento ha utilizzato una struttura fattoriale 2 × 2 × 2 con tre fattori: indizio della fonte, veridicità dell'informazione e tono emotivo. Le cellule di fonti ufficiali + informazioni fuorvianti rappresentavano post fittiziari in stile ufficiale o impersonato, creati appositamente per l'esperimento; Non rappresentavano una vera agenzia di gestione delle emergenze che emette informazioni false.

La procedura di studio è mostrata nella Figura 1. I partecipanti hanno completato screening di idoneità, consenso informato elettronico, misure di base, assegnazione casuale, esposizione a un post simulato, valutazione post-esposizione, compito di verifica, debriefing e screening sulla qualità dei dati. Ogni partecipante ha visto un solo post per evitare effetti di apprendimento in diverse condizioni. La struttura fattoriale e le celle di randomizzazione sono presentate nella Tabella 1.

I partecipanti hanno prima completato lo screening dell'idoneità e il consenso informato elettronico, seguiti dalla misurazione di base, dall'assegnazione casuale a livello individuale a una delle otto celle sperimentali, dall'esposizione a un post simulato sui social media legato al disastro, dalla valutazione post-esposizione, da una verifica basata su compiti, dal debriefing immediato, dallo screening della qualità dei dati e dall'analisi statistica finale. Il flusso di lavoro mostra solo i passaggi procedurali e di screening e non presenta risultati empirici.

Partecipanti e reclutamento

I partecipanti erano studenti universitari o post-laurea a tempo pieno iscritti nelle università cinesi continentali. I criteri di idoneità erano età di 18 anni o più, iscrizione universitaria attuale, capacità di leggere un cinese semplificato e uso regolare di almeno una piattaforma social. I partecipanti sono stati esclusi se avevano meno di 18 anni, non erano attualmente iscritti come studenti universitari, avevano partecipato al test pilota, avevano inviato un questionario incompleto, non avevano superato l'item di controllo dell'attenzione, completato il questionario in un tempo irrealisticamente breve o mostravano risposte modellate tra le voci della scala.

Il reclutamento è stato condotto tramite gruppi di avviso universitari, canali di annuncio dei corsi e reti di associazioni studentesche. L'avviso di reclutamento descriveva lo studio come una ricerca sulla valutazione da parte degli studenti universitari delle informazioni online sui disastri. Non ha rivelato prima della partecipazione che alcuni post contenevano elementi fuorvianti, poiché la divulgazione anticipata avrebbe modificato il compito di verifica. L'uso di studenti universitari cinesi è stato giustificato perché questa popolazione si trova spesso ad incontrare disinformazione sui social media e riporta incertezza nel giudicare la credibilità^{online 13}.

Determinazione della dimensione del campione

La dimensione target del campione è stata stabilita prima della raccolta dei dati. Lo studio mirava a mantenere almeno 400 risposte valide, con circa 50 partecipanti in ciascuna delle otto cellule sperimentali. Questo target supportava confronti fattoriali, test di interazione e analisi di sensibilità dopo la rimozione delle risposte non valide. Circa 460 studenti sono stati invitati a presentare questionari incompleti, controlli di attenzione falliti e risposte di bassa qualità.

Dato che le associazioni tra percezione del rischio e comportamento di ricerca di informazioni in emergenza sono solitamente modeste nella^{dimensione 14}, lo studio ha mantenuto una dimensione cellulare sufficientemente grande da stabilizzare le stime dell'effetto principale e dell'interazione. Il bilanciamento di randomizzazione tra le otto celle è stato valutato utilizzando test chi-quadrato per le variabili di base categoriche e ANOVA unidirezionale per le variabili di base continue prima che i modelli primari fossero adattati.

La pianificazione di potenza e sensibilità è stata definita prima dell'analisi. Con un campione target trattenuto di almeno 400 partecipanti e otto cellule randomizzate, lo studio è stato adeguatamente alimentato per effetti principali da piccoli a moderati nei modelli fattoriali. Il progetto non era alimentato per formulare affermazioni di conferma solide su interazioni a tre, mediazione, moderazione o effetti di sottogruppo di regressione logistica. Pertanto, le analisi di interazione, mediazione, moderazione e verificazione-accuratezza binaria sono state trattate come secondarie o esplorative e interpretate dopo i modelli fattoriali primari.

Materiali sperimentali

Sono stati creati otto post simulati sui social media per il design 2 × 2 × 2. Ogni post descriveva una situazione plausibile legata a un disastro rilevante per gli studenti universitari, inclusi forti piogge, allagamenti urbani, interruzioni temporanee dei trasporti, promemoria sulla sicurezza del campus o preparazione a caso di emergenza a breve termine. I post utilizzavano un layout in stile screenshot simile a quello dei post cinesi sui social media pubblici e contenevano un'etichetta di sorgente, un titolo, un breve testo del corpo, timestamp, indicatori di coinvolgimento e semplici elementi di interfaccia. Non è stato utilizzato alcun luogo reale del disastro, vittima reale, evento di emergenza reale, annuncio ufficiale reale o post di agenzia pubblica identificabile.

Le versioni accurate contenevano informazioni internamente coerenti e consigli protettivi proporzionati, come il controllo degli aggiornamenti ufficiali, l'evitare strade allagate e la preparazione dei beni di prima necessità. Le versioni fuorvianti utilizzavano affermazioni di minaccia esagerate, attribuzioni vaghe, previsioni non supportate o affermazioni di urgenza non^{verificabili 15}. La condizione di fonte ufficiale utilizzava un'etichetta fittizia in stile gestione delle emergenze verificata, mentre la condizione di fonte tra pari utilizzava un normale account studentesco o pari inoltrato. I nomi delle origini, le località, i timestamp, gli indicatori di ingaggio e i dettagli dell'interfaccia erano di fantasia. Le descrizioni integrali di tutti e otto gli stimoli sono fornite nella Tabella 2 affinché i lettori possano valutare l'indipendenza della fonte, della veridicità e delle manipolazioni del tono.

Test pilota di stimoli

È stato condotto un test pilota con 30 studenti universitari che soddisfacevano gli stessi criteri di idoneità ma non erano inclusi nell'esperimento principale. I partecipanti hanno valutato ogni post in base a realismo, intensità emotiva, credibilità della fonte, chiarezza nel formulare e percezione di accuratezza utilizzando scale a 5 punti. Hanno anche indicato se qualche post sembrasse riferirsi a un recente evento di catastrofe reale o a un vero annuncio governativo.

I test pilota venivano utilizzati per verificare realismo e chiarezza della manipolazione piuttosto che per rendere evidentemente falsi post fuorvianti, poiché la disinformazione può comunque essere giudicata erroneamente anche in condizioni di elaborazione^{attenta 16}. Gli stimoli venivano rivisti quando la formulazione non era chiara, il contrasto emotivo troppo debole, la formulazione delle minacce eccessiva o il contenuto sembrava troppo simile a un evento reale.

Tre elementi di manipolazione-controllo sono stati mantenuti nel questionario principale. I partecipanti hanno individuato se il post sembrasse provenire da una fonte ufficiale o non ufficiale, se fosse accurato o dubbio, e quanto la formulazione fosse emotivamente minacciosa. I partecipanti non sono stati esclusi solo perché hanno giudicato male la veridicità di un post, poiché il giudizio errato faceva parte del fenomeno misurato. L'esclusione veniva applicata solo quando il riconoscimento di manipolazione fallita si verificava insieme a comportamenti di risposta invalidi, come un controllo di attenzione fallito o risposte con pattern.

Procedura sperimentale

L'esperimento è stato gestito tramite una piattaforma di sondaggio online accessibile tramite smartphone o computer dal 3 marzo 2026 al 21 marzo 2026. Dopo aver aperto il link, i partecipanti hanno consultato una pagina elettronica di consenso informato che descriveva lo scopo generale, la partecipazione volontaria, i tempi di completamento stimati, le procedure di riservatità, il possibile lieve disagio dovuto a contenuti legati al disastro e il diritto di ritirarsi prima della presentazione. I partecipanti hanno confermato di avere almeno 18 anni e hanno accettato di partecipare prima di inserire il questionario.

I partecipanti hanno prima completato le misure di base, tra cui caratteristiche demografiche, uso quotidiano dei social media, esperienze precedenti di disastri, percepita alfabetizzazione informativa e fiducia generale nelle informazioni ufficiali di emergenza. La piattaforma assegnava casualmente ogni partecipante a una delle otto celle sperimentali utilizzando randomizzazione a livello individuale incorporato. I partecipanti hanno visto un post simulato e non hanno potuto tornare alle pagine precedenti dopo aver completato la sezione post-esposizione.

Immediatamente dopo l'esposizione, i partecipanti hanno completato misure di rischio percepito, credibilità percepita, risposta emotiva, intenzione di verifica e intenzione di condivisione. Il compito di verifica richiedeva scelte comportamentali concrete piuttosto che solo valutazioni di intenzione, perché la fiducia dei giovani utenti nel rilevare la disinformazione non si traduce necessariamente in un'identificazione accurata in ambienti digitali^{realistici 17}. I partecipanti selezionavano le azioni di verifica da un elenco fisso prima di procedere alla pagina del debriefing.

Al termine del questionario, tutti i partecipanti hanno ricevuto un immediato debriefing. La pagina affermava che il post era stato creato a scopo di ricerca, osservava che alcune versioni contenevano elementi fuorvianti e ricordava ai partecipanti di verificare le affermazioni relative ai disastri tramite canali ufficiali di gestione delle emergenze prima di condividere. Ai partecipanti è stato inoltre istruito a non copiare, salvare o inoltrare alcun materiale stimolante al di fuori dello studio.

Misure

La percezione del rischio è stata misurata con cinque elementi che coprono la gravità percepita, la probabilità, la rilevanza personale, l'impatto nel campus o nella comunità e la necessità di precauzione. Questi elementi riflettevano la visione consolidata della percezione del rischio come giudizio soggettivo che coinvolge conseguenze percepite, incertezza e controllabilità¹⁸. Le risposte sono state registrate su una scala di Likert a 5 punti da 1 = fortemente in disaccordo a 5 = fortemente d'accordo. Punteggi più alti indicavano un rischio percepito più elevato.

La credibilità percepita è stata misurata con quattro elementi che valutavano se il post apparisse credibile, accurato, affidabile e degno di affidamento. L'intenzione di verifica è stata misurata con quattro elementi: la disponibilità a controllare i canali ufficiali, la ricerca di prove a supporto, il confronto di più fonti e il ritardo dell'inoltro prima della conferma. La condivisione dell'intenzione è stata misurata con tre elementi che valutavano la disponibilità a ripostare, inoltrare ai compagni o ricordare agli altri in base al post. L'intenzione di fact-checking è stata trattata come una costruzione separata perché ricerche precedenti sui social media la collegano alla formazione giornalistica e ai giudizi^{di fiducia 19}.

La alfabetizzazione informativa è stata misurata prima dell'esposizione con sei elementi che riguardavano la valutazione delle fonti, il controllo incrociato delle abitudini, il riconoscimento di titoli fuorvianti, la consapevolezza dell'inquadratura emotiva, la capacità di distinguere informazioni ufficiali da non ufficiali e la disponibilità a consultare fonti autorevoli. L'esperienza precedente con disastri è stata misurata con due elementi: l'esperienza personale di disastri naturali o interruzioni di emergenza e ricerche online precedenti di informazioni relative ai disastri. La fiducia generale nelle informazioni ufficiali di emergenza è stata misurata con tre elementi.

Il comportamento di verifica è stato valutato utilizzando una regola di risposta multipla basata su compiti. I partecipanti potevano selezionare una qualsiasi delle otto azioni: controllare un sito ufficiale di gestione delle emergenze, cercare un account governativo verificato, confrontare la richiesta con testate giornalistiche riconosciute, controllare la pagina dell'avviso di emergenza dell'università, chiedere a un amico non specificato, leggere solo commenti, inoltrare prima e controllare dopo, oppure non fare^{nulla 20}. Le prime quattro azioni erano codificate come azioni di verifica affidabili, e ciascuna riceveva un punto; le ultime quattro azioni sono state codificate come risposte passive, inaffidabili o a condivisione prematura e hanno ricevuto zero punti. Il punteggio del comportamento di verifica continua, quindi, variava da 0 a 4. Una variabile binaria di accuratezza della verifica veniva codificata come 1 quando un partecipante selezionava almeno un'azione di verifica affidabile e non selezionava inoltro prima della verifica. Le definizioni delle variabili, i numeri di elemento, le regole di codifica e la costruzione dei punteggi sono fornite nella Tabella 3.

Controllo qualità dei dati

Il controllo qualità dei dati è stato completato prima dell'analisi statistica. Delle 460 risposte presentate o iniziate, 34 sono state escluse e 426 sono state trattenute per l'analisi. La sequenza di esclusione è stata fissata in anticipo: inidoneità per età, status di non studente, questionario incompleto, partecipazione al test pilota, fallimento del controllo dell'attenzione, tempo di completamento irrealisticamente breve e risposta schematica. Il tempo di completamento era considerato irrealisticamente breve se era inferiore a un terzo del tempo mediano di completamento. Le risposte linearie venivano rimosse solo quando apparivano insieme a controlli di attenzione falliti o tempi di completamento irrealisticamente brevi.

Le invii duplicati o sospetti sono stati controllati utilizzando indicatori di indagine non identificanti, inclusi schemi di risposta ripetuti e tempi di presentazione anomali. Non sono stati esportati nomi, numeri di identificazione degli studenti, numeri di telefono, nomi di account social, immagini facciali, località precise, indirizzi IP o identificatori di dispositivi per l'analisi. I casi con valori mancanti sulle variabili di esito primarie sono stati esclusi dall'analisi principale. Poiché il questionario richiedeva il completamento degli elementi sperimentali principali prima della sottomissione, si prevedeva che la mancanza nelle variabili primarie fosse minima. I criteri di screening e le definizioni operative sono elencati nella Tabella 4.

Considerazioni etiche

Lo studio ha utilizzato un occultamento limitato solo per la presenza di elementi fuorvianti in alcuni post. Non ha nascosto l'argomento generale, il tipo di compito, la natura volontaria, le procedure di riservatezza o il possibile lieve disagio. Questo occultamento era necessario per preservare la validità del compito di verifica ed è stato seguito da un immediato debriefing. I materiali relativi ai disastri hanno evitato luoghi reali, vittime reali, casi di emergenza reali, immagini esplicite e annunci governativi reali perché la gestione irresponsabile della disinformazione d'emergenza può aumentare l'ansia e interferire con una risposta pubblica^{appropriata 21}.

Il dataset anonimizzato conteneva solo variabili di ricerca e codici partecipanti generati casualmente. Le esportazioni grezze di indagini, dati analitici selezionati, file di codebook, materiali di stimolo e sintassi statistica venivano archiviati separatamente su un computer protetto da password accessibile solo al team di ricerca. Non sono state esportate, analizzate o condivise informazioni personali identificabili.

Analisi statistica

L'analisi statistica è stata condotta utilizzando IBM SPSS Statistics versione 27.0 e R versione 4.3. Le variabili continue sono state riassunte come medie e deviazioni standard. Le variabili categoriche sono state riassunte come frequenze e percentuali. La consistenza interna delle scale multi-item è stata valutata utilizzando l'alpha di Cronbach, con α ≥ 0,70 considerata accettabile per l'analisi a livello di gruppo.

Prima del test delle ipotesi, venivano esaminati i controlli di manipolazione. I test t a campioni indipendenti hanno confrontato l'intensità emotiva percepita tra condizioni neutrali e ad alto rischio. I test chi-quadrato hanno esaminato il riconoscimento degli indizi ufficiali rispetto a quelli di fonti pari. Le valutazioni di accuratezza percepite sono state confrontate tra post accurati e fuorvianti. Il bilanciamento randomizzato è stato esaminato tra le otto cellule sperimentali prima che venissero applicati i modelli di risultato.

Gli esiti primari sono stati percezione del rischio, credibilità percepita, intenzione di verifica, intenzione di condivisione e il punteggio continuo del comportamento di verifica basato su compiti. La variabile di accuratezza della verifica binaria, i termini di interazione oltre i contrasti bidirezionali pianificati, i modelli di mediazione, moderazione e robustezza sono stati trattati come secondari o esplorativi. Per risultati primari continui venivano utilizzati modelli FATORIALI ANOVA e lineari generali. Sono stati inclusi termini di interazione bidirezionale e tridirezionale per esaminare se l'effetto della veridicità dell'informazione variasse in base al segnale della fonte o al tono emotivo. La regressione logistica è stata utilizzata per la precisione della verifica binaria, con odds ratio e intervalli di confidenza al 95% riportati.

I modelli di mediazione e moderazione sono stati trattati come analisi secondarie. La credibilità percepita è stata testata come mediatore tra il segnale della fonte e l'intenzione di verifica. La percezione del rischio è stata testata come mediatore tra il tono emotivo e la condivisione dell'intenzione. La alfabetizzazione informativa è stata testata come moderatore dell'associazione tra credibilità percepita e condivisione dell'intenzione. Poiché le risposte alla disinformazione sono modellate dalla valutazione cognitiva, dal giudizio di fiducia e dalla condivisione della motivazione piuttosto che dalla sola accuratezza^{del messaggio,} questi modelli sono stati interpretati secondo i modelli fattoriali primari. Gli effetti indiretti sono stati stimati utilizzando 5.000 ricampionamenti bootstrap.

I controlli di robustezza sono stati condotti in tre fasi. Per prima cosa, i modelli primari sono stati ripetuti dopo aver escluso i partecipanti che non hanno fallito alcun item di manipolazione-controllo. In secondo luogo, i modelli sono stati aggiustati in base a genere, livello di istruzione, uso quotidiano dei social media, esperienze precedenti di disastri e fiducia di base nelle informazioni ufficiali di emergenza. In terzo luogo, il comportamento di verifica è stato analizzato sia come punteggio continuo sia come variabile binaria di accuratezza. La significatività statistica per gli esiti primari è stata fissata a p < 0,05. Le analisi secondarie sono state interpretate in base alla direzione dell'effetto, agli intervalli di confidenza e alla coerenza con i modelli primari, piuttosto che solo tramite i p-valori marginali. Le dimensioni degli effetti sono state riportate come eta quadrato parziale, d di Cohen, coefficienti standardizzati o rapporti di probabilità a seconda del tipo di modello.

Gestione dei dati e riproducibilità

Il dataset analitico anonimizzato conteneva una riga per ogni partecipante e una colonna per ogni variabile. Includeva il codice dei partecipanti, la condizione sperimentale, variabili demografiche, misure di base, elementi di manipolazione-controllo, risultati post-esposizione, indicatori comportamentali di verifica, punteggi compositi e flag di esclusione. I codici dei partecipanti sono stati generati casualmente e non collegati all'identità dello studente.

I punteggi compositi sono stati calcolati facendo la media degli item validi all'interno di ogni scala dopo aver confermato la direzione degli item. Punteggi più alti indicavano costantemente livelli più alti del costrutto misurato. La codifica inversa veniva applicata solo quando richiesto dalla formulazione dell'item. Il registro di pulizia dei dati documentava tutte le esclusioni, le decisioni di ricodifica, i calcoli del punteggio composito e le specifiche del modello. Il pacchetto di riproducibilità includeva il dataset analitico anonimizzato, il codebook, le descrizioni degli stimoli, il registro di screening e la sintassi statistica. È stata mantenuta una documentazione trasparente della progettazione degli stimoli, della randomizzazione, delle regole di esclusione, delle procedure di punteggio e della sintassi dell'analisi per supportare la riproducibilità nella ricerca sulla disinformazione e nella comunicazione^{del rischio 23}.

Risultati

Caratteristiche dei partecipanti e allocazione sperimentale

Dopo lo screening di idoneità, la conferma del consenso, i controlli di completamento, lo screening di attenzione e la revisione della qualità dei dati, sono state trattenute 426 risposte valide per l'analisi. Il campione finale includeva 171 partecipanti maschi, 239 donne e 16 partecipanti che preferivano non dichiarare il genere. L'età media era di 21,01 anni (SD = 1,96). Il campion...

Discussione

Questo esperimento randomizzato ha esaminato come gli studenti universitari cinesi hanno risposto a post simulati sui social media legati a disastri, che variavano in base al segnale della fonte, alla veridicità delle informazioni e al tono emotivo. I risultati hanno mostrato tre schemi principali. Innanzitutto, informazioni fuorvianti sui disastri e formulazioni ad alto rischio aumentavano il rischio percepito. In secondo luogo, i segnali delle fonti ufficiali aumentavano la percepita c...

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo

Nome	Azienda	Numero di catalogo	Commenti
IBM SPSS Statistics	IBM Corp.	Versione 27.0	Condurre statistiche descrittive, analisi dell'affidabilità, test t, test chi-quadro, ANOVA fattoriale e modelli lineari generali
Piattaforma di sondaggi online	Wenjuanxing/Questionnaire Star o sistema di sondaggi online equivalente	Sistema di sondaggi online; versione non applicabile	Gestire lo screening di idoneità, il consenso informato elettronico, il questionario di base, l'assegnazione casuale, l'esposizione agli stimoli, le misure post-esposizione e il compito di verifica
Software statistico R	R Foundation for Statistical Computing	Versione 4.3	Effettuare analisi statistiche, controlli di robustezza, regressione logistica e analisi secondarie basate sul bootstrap
File di sintassi statistica/codebook	In-house	Sintassi SPSS/R e codebook	Documentare la codifica delle variabili, le regole di esclusione, la costruzione dei punteggi compositi e le specifiche dei modelli
Modelli di interfaccia stile screenshot degli stimoli	In-house	Layout di post sui social media cinesi fittizi	Presentare informazioni simulate su disastri in un formato realistico dei social media senza utilizzare eventi di disastro reali o annunci governativi reali