Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł badawczy

Postrzeganie ryzyka i weryfikacja informacji o katastrofach wśród chińskich studentów uczelni wyższych eksponowanych na symulowane posty w mediach społecznościowych

109 wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/72160

⸱

4 sierpnia 2026

W tym artykule

Podsumowanie

To eksperyment czynnikowy losowy oceniał, w jaki sposób wskazówki źródłowe, prawdziwość informacji i ton emocjonalny w symulowanych postach w mediach społecznościowych związanych z katastrofami wpływają na postrzeganie ryzyka, osądy wiarygodności, zamiary weryfikacji, zamiary udostępniania i wybory weryfikacji oparte na zadaniach wśród chińskich studentów uczelni.

Streszczenie

Informacje związane z katastrofami coraz częściej krążą przez media społecznościowe podczas nagłych wypadków, ale ograniczone dowody eksperymentalne badały, jak studenci uniwersyteccy oceniają i weryfikują takie wiadomości. Ten zrandomyzowany eksperyment czynnikowy 2 × 2 × 2 badał wpływ sygnału źródła, prawdziwości informacji i tonu emocjonalnego na symulowane posty w mediach społecznościowych związane z katastrofami wśród chińskich studentów uniwersyteckich. Analizie poddano łącznie 426 ważnych odpowiedzi. Wprowadzające w błąd informacje i sformułowania o wysokim poziomie zagrożenia zwiększały postrzegane ryzyko, podczas gdy oficjalne sygnały źródła zwiększały postrzeganą wiarygodność i intencję udostępniania. Intencja weryfikacji była bardziej wrażliwa na wprowadzające w błąd treści i pilne sformułowania, ale zachowanie weryfikacyjne oparte na zadaniu wykazywało wyraźniejsze powiązanie z sygnałami źródła niż z prawdziwością lub tonem. Model dwumianowy dokładności weryfikacji zapewnił słabsze wsparcie niż ciągła ocena behawioralna. Te wyniki sugerują, że postrzeganie ryzyka, osądy wiarygodności, intencje i wybory weryfikacyjne mogą się różnić w kontekście dezinformacji dotyczących klęsk żywiołowych. Komunikacja ryzyka na kampusie powinna zatem kładć nacisk na konkretne procedury weryfikacyjne, a nie polegać tylko na wskazówkach dotyczących wiarygodności lub ogólnych przypomnieniach o sprawdzeniu informacji przed ich udostępnieniem.

Wprowadzenie

Media społeczne stały się ważnym kanałem komunikacji związanej z klęskami żywiołowymi, ponieważ umożliwiają szybkie rozpowszechnianie alertów, aktualizacji świadków zdarzeń, informacji o zasobach oraz reakcji publicznych w czasie nagłych zdarzeń. Jednocześnie szybkość i otwartość mediów społecznych stwarza warunki, w których niedokładne lub niezweryfikowane informacje o klęskach żywiołowych mogą krążyć przed oficjalnym skorygowaniem. Ostatnie prace dotyczące danych z mediów społecznych w zarządzaniu ryzykiem klęsk żywiołowych wskazują, że platformy społeczne mogą wspierać przygotowanie i reakcje, ale ich użyteczność jest ograniczona przez obawy dotyczące dokładności danych, dezinformacji, prywatności i weryfikacji1.

Dezinformacja związana z klęskami żywiołowymi jest szczególnie konsekwencyjna, ponieważ może wpływać na sposób, w jaki ludzie oceniają zagrożenia i wybierają działania ochronne w warunkach niepewności. Fałszywe lub przesadzone twierdzenia w czasie nagłych zdarzeń mogą zwiększyć zamieszanie, nasilić niepokój, źle kierować uwagę i zmniejszyć zaufanie do oficjalnej komunikacji. Niedawne przeglądy dotyczące dezinformacji związanej z klęskami żywiołowymi wskazują, że niedokładna treść w mediach społecznych może przyczyniać się do paniki, niewłaściwego przydzielania zasobów i osłabienia reakcji na nagłe wydarzenia, gdy użytkownicy polegają na niezweryfikowanych informacjach2. Te zagrożenia sprawiają, że dezinformacja związana z klęskami żywiołowymi różni się od zwykłych plotek internetowych. W kontekście nagłych zdarzeń nawet krótkie opóźnienia w weryfikacji mogą wpłynąć na zrozumienie i reakcję publiczną.

Istniejące badania nad dezinformacją wykazały, że dezinformacja w mediach społecznych nie ogranicza się do jednego tematu ani jednej platformy. Często pojawia się tam, gdzie zapotrzebowanie na informacje jest wysokie, dowody są niekompletne, a użytkownicy są skłonni do szybkiej udostępniania informacji. Przegląd dezinformacji w mediach społecznych wskazuje, że klęski żywiołowe, zdrowie i komunikacja polityczna są kluczowymi dziedzinami, w których fałszywe informacje mogą wyrządzać szkodę społeczną3. Ustawienia związane z klęskami żywiołowymi są szczególnie podatne, ponieważ użytkownicy mogą szukać natychmiastowej pomocy, podczas gdy oficjalne informacje są nadal aktualizowane. W takich warunkach ludzie mogą polegać na widocznych wskazówkach, takich jak pozorna źródło, emocjonalne sformułowanie, objętość repostów i postrzegana wiarygodność.

Badania nad dezinformacją związaną z klęskami żywiołowymi kładą również nacisk na rolę korekcji i weryfikacji. Badania nad plotkami dotyczącymi klęsk żywiołowych i ich korektami w mediach społecznych pokazują, że fałszywe twierdzenia mogą rozprzestrzeniać się przez udostępnianie w sieci, zanim korekty dotrą do tej samej grupy odbiorców4. Stwarza to praktyczne wyzwanie dla komunikacji w nagłych wypadkach: użytkownicy muszą nie tylko rozpoznawać wątpliwe treści, ale też wiedzieć, jak je sprawdzić przed przesłaniem dalej. Dla studentów uczelni wyższych to wyzwanie jest istotne, ponieważ są oni częstymi użytkownikami mediów społecznych i często otrzymują informacje związane z nagłymi wypadkami przez grupy rówieśnicze, sieci kampusu i platformy krótkich form.

Chińscy studenci są istotną populacją do zbadania tego problemu. Ostatnie dowody pochodzące od chińskich studentów wskazują, że są świadomi dezinformacji w mediach społecznych, ale nadal mogą czuć się niepewni, kiedy oceniają ich wiarygodność i mogą odczuwać dyskomfort emocjonalny po ekspozycji na fałszywe lub wątpliwe informacje5. Oznacza to, że studenci nie są jedynie pasywnymi odbiorcami treści online. Oceniują, interpretują i czasem przekazują informacje, jednak ich wybór weryfikacji może zależeć od tego, jak przesłanie jest ujęte i skąd się zdaje, że pochodzi.

Percepcja ryzyka jest kluczowa w tym procesie. W sytuacjach nagłych, postrzegana ryzyka może wpływać na to, czy jednostki szukają informacji, weryfikują twierdzenia, unikają zagrożeń lub ostrzegają innych. Niedawna metaanaliza znalazła pozytywną korelację między percepcją ryzyka a zachowaniami związanymi z poszukiwaniem informacji w nagłych wypadkach, choć związek ten nie był duży i różnił się w zależności od rodzaju sytuacji awaryjnej6. Sugeruje to, że percepcja ryzyka może zwiększać uwagę na informacje dotyczące klęsk żywiołowych, ale nie musi automatycznie prowadzić do dokładnego zachowania weryfikacyjnego. Dlatego badania muszą odróżniać postrzeganą ryzyko od rzeczywistych działań związanych z weryfikacją informacji.

Teoretyczna podstawa pomiaru percepcji ryzyka pochodzi z szerszej tradycji percepcji ryzyka, która postrzega osąd ryzyka jako subiektywną ocenę powagi zagrożenia, prawdopodobieństwa, możliwości kontroli, niepewności i pot

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Projekt badawczy

Przed rozpoczęciem rekrutacji lub zbieraniem danych protokół badania został przejrzano i zatwierdzono przez Komitet Etyki Badań Uniwersytetu w Malakka (ID zatwierdzenia: UUM20259910). Wszystkie procedury dotyczące uczestników ludzkich przeprowadzono zgodnie z wymaganiami instytucjonalnymi i Deklaracją Helsińskich. Uczestnicy wyrazili pisemną zgodę na uczestnictwo w badaniu przed rozpoczęciem kwestionariusza, a żadne informacje umożliwiające identyfikację nie były eksportowane w celu analizy.

W badaniu zastosowano zrandomyzowany eksperyment online między grupami, aby zbadać percepcję ryzyka i weryfikację informacji o katastrofach wśród chińskich studentów po ekspozycji na symulowane posty w mediach społecznościowych. Zgodnie z badaniami opartymi na stymulach12, projekt wykorzystywał zadane elementy informacyjne zamiast polegać tylko na retrospektywnym samoopisie. Eksperyment użył struktury czynnikowej 2 × 2 × 2 z trzema czynnikami: wskazówka źródłowa, prawdziwość informacji i ton emocjonalny. Oficjalne źródło + wprowadzające w błąd informacje reprezentowały fikcyjne posty wyglądające na oficjalne lub podające się za oficjalne, stworzone wyłącznie na potrzeby eksperymentu; nie reprezentowały one prawdziwej agencji zarządzania kryzysowego wystawiającej fałszywe informacje.

Procedura badania jest przedstawiona na Rysunku 1. Uczestnicy wypełnili przesiewowe badanie kwalifikacji, pisemną zgodę na uczestnictwo, pomiar początkowy, losowe przypisanie, ekspozycję na jeden symulowany post, ocenę po ekspozycji, zadanie weryfikacyjne, debriefowanie i przesiewowe badanie jakości danych. Każdy uczestnik widział tylko jeden post, aby uniknąć efektów uczenia się między warunkami. Struktura czynnikowa i komórki randomizacji są przedstawione w Tabeli 1.

Uczestnicy najpierw wypełnili przesiewowe badanie kwalifikacji i pisemną zgodę na uczestnictwo, następnie zmierzyli zmienną bazową, przypisano ich losowo do jednej z ośmiu komórek eksperymentalnych, eksponowali się na jeden symulowany post dotyczący katastrof w mediach społecznościowych, ocenili się po ekspozycji, przeprowadzili zadanie weryfikacyjne oparte na zadaniu, natychmiastowe debriefowanie, przesiewowe badanie jakości danych i ostateczną analizę statystyczną. Przepływ pracy pokazuje tylko kroki proceduralne i przesiewowe i nie przedstawia empirycznych wyników.

Uczestnicy i rekrutacji

Uczestnikami byli pełnoetatowi studenci studiów licencjackich lub magisterskich zapisani na uniwersytety w Chinach kontynentalnych. Kryteria kwalifikacji to wiek 18 lat lub starszy, aktualna rejestracja na uniwersytecie, umiejętność czytania uproszczonego języka chińskiego i regularne używanie co najmniej jednej platformy mediów społecznościowych. Uczestników wykluczono, jeśli byli młodsi niż 18 lat, nie byli obecnie zapisani na uniwersytecie, wzięli udział w teście pilotażowym, wypełnili niekompletny kwestionariusz, nie przeszli kontroli uwagi, wypełnili kwestionariusz w nierealistycznie krótkim czasie lub wykazali wzorcowe odpowiedzi na poszczególne pozycje skali.

Rekrutację przeprowadzano za pośrednictwem grup powiadomień uniwersyteckich, kanałów ogłoszeń kursowych i sieci stowarzyszeń studenckich. Ogłoszenie rekrutacyjne opisywało badanie jako badanie oceny informacji o katastrofach online przez studentów uniwersytecki. Nie ujawniono przed uczestnictwem, że niektóre posty zawierają wprowadzające w błąd elementy, ponieważ wcześniejsze ujawnienie zmieniłoby zadanie weryfikacyjne. Stosowanie chińskich studentów uniwersyteckich było uzasadnione, ponieważ ta populacja często napotyka na dezinformacje w mediach społecznościowych i wyraża niepewność podczas oceny wiarygodności online13.

Określenie wielkości próby

Docelowa wielkość próby została ustalona przed zbieraniem danych. Badanie miało na celu uzyskanie co najmniej 400 ważnych odpowiedzi, z około 50 uczestnikami w każdej z ośmiu komórek eksperymentalnych. Ten cel wsparł porównania czynnikowe, testowanie interakcji i analizy wrażliwości po usunięciu nieważnych odpowiedzi. Około 460 studentów zostało zaproszonych, aby uwzględnić niekompletne kwestionariusze, nieudane kontrole uwagi i odpowiedzi o niskiej jakości.

Mając na uwadze, że skojarzenia między percepcją ryzyka a zachowaniem w poszukiwaniu informacji awaryjnych są zwykle niewielkie14, badanie zachowało wielkość komórki wystarczającą, aby ustabilizować estymacje głównego efektu i interakcji. Równowagę randomizacji między ośmioma komórkami oceniano za pomocą testów chi-kwadratowych dla zmiennych bazowych kategorialnych i jednokierunkowej analizy wariancji dla ciągłych zmiennych bazowych przed dopasowaniem głównych modeli.

Moc i planowanie wrażliwości zostały zdefiniowane przed analizą. Z docelową zarejestrowaną próbą co najmniej 400 uczestników i ośmioma randomizowanymi komórkami badanie miało wystarczającą moc dla małych do umiarkowanych głównych

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Charakterystyka uczestników i przydział do grup eksperymentalnych

Po weryfikacji kryteriów kwalifikacji, potwierdzeniu zgody, sprawdzeniu kompletności danych, przesiewowej ocenie uwagi oraz analizie jakości danych, do dalszej analizy zakwalifikowano 426 poprawnych odpowiedzi. Końcowa próba obejmowała 171 mężczyzn, 239 kobiet oraz 16 osób, które nie chciały podać płci. Średni wiek wynosił 21,01 lat (SD = 1,96). W próbie znalazło się 38 studentów studiów pierwszego stopnia oraz ...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

To eksperyment randomizowany zbadał, jak studenci uniwersyteccy w Chinach reagowali na symulowane posty związane z katastrofami w mediach społecznościowych, które różniły się pod względem sygnału źródła, wiarygodności informacji i tonu emocjonalnego. Wyniki wykazały trzy główne wzorce. Po pierwsze, wprowadzająca w błąd informacja o katastrofę i słownictwo o wysokim zagrożeniu zwiększało postrzegane ryzyko. Po drugie, sygnały źródeł oficjalnych zwiększały postrzeganą wiarygodność i zamiar udostępnienia. Po trzecie, zachow...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Podziękowania

Autorzy głęboko cenią chińskim studentom, którzy dobrowolnie wzięli udział w tym badaniu, ponieważ ich zaangażowanie w symulowane zadania w mediach społecznościowych było niezbędne dla tej prac. Z wdzięcznością wyrażamy również uznanie dla środowiska akademickiego i wsparcia udzielonych przez Instytut Azji i Europy na Uniwersytecie Malaya, co ułatwiło udane zakończenie tego projektu. Ponadto dziękujemy uczestnikom testu pilotażowego za ich cenne opinie na temat bodźców eksperymentalnych. To badanie nie otrzymało żadnego konkretnego grantu od agencji finansujących w sektorze publicznym, komercyjnym lub non-profit.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
IBM SPSS StatisticsIBM Corp.Wersja 27.0Przeprowadzenie statystyk opisowych, analizy niezawodności, testów t, testów chi-kwadrat, faktorowej analizy wariancji oraz ogólnych modeli liniowych
Platforma ankiety onlineWenjuanxing/Questionnaire Star lub równoważny system ankiety onlineSystem ankiety online; wersja nie dotyczyPrzeprowadzenie przesiewowej oceny kwalifikacji, elektronicznej zgody na udział, ankiety wstępnej, losowej przydziału, ekspozycji na bodźce, pomiarów po ekspozycji oraz zadania weryfikacyjnego
Oprogramowanie statystyczne RR Foundation for Statistical ComputingWersja 4.3Przeprowadzenie analizy statystycznej, weryfikacji robustności, regresji logistycznej oraz analizy wtórnej opartej na bootstrapie
Pliki składni/skoroszytów statystycznychWewnętrzneSkładnia SPSS/R i skoroszytDokumentacja kodowania zmiennych, zasad wyłączenia, budowy zbiorczych wyników oraz specyfikacji modelu
Szablony interfejsu w stylu obrazków bodźcówWewnętrzneFikcyjny układ postu w chińskich mediach społecznościowychPrzedstawienie symulowanych informacji o katastrofach w realistycznym formacie mediów społecznościowych bez używania prawdziwych zdarzeń katastrofalnych lub prawdziwych ogłoszeń rządowych

Bibliografia

  1. Erokhin D, Komendantova N. Social media data for disaster risk management and research. Int J Disaster Risk Reduct. 2024;114:104980.
  2. Hilberts S, Abdalla M, Mittermaier M. The impact of misinformation on social media in the context of natural disasters: Narrative review. JMIR Infodemiol. 2025;5:e70413.
  3. Mathew SK, Zhang Y, Ma L, Chen J. The disaster of misinformation: A review of research in social media. Int J Disaster Risk Reduct. 2022;79:103157.
  4. Zhai W, Peng ZR, Zhou X. Disaster misinformation and its corrections on social media: Spatiotemporal proximity, social network, and sentiment contagion. Ann Am Assoc Geogr. 2024;114(2):408-435.
  5. Jiang B, Wang D. Perception of misinformation on social media among Chinese college students. Front Psychol. 2024;15:1416792.
  6. Gong W, Huang Y, Zhang H. Impact of risk perception on emergency information seeking behavior: A meta-analysis. Front Psychol. 2025;16:1646584.
  7. Slovic P. Perception of risk. Science. 1987;236(4799):280-285.
  8. Majerczak P, Strzelecki A, Urbanek A, Kusa R. Trust, media credibility, social ties, and the intention to share towards information verification in an age of fake news. Behav Sci. 2022;12(2):51.
  9. Kožuh I, Čakš P. Social media fact-checking: The effects of news literacy and news trust on the intent to verify health-related information. Healthcare. 2023;11(20):2796.
  10. Pennycook G, Rand DG. The psychology of fake news. Trends Cogn Sci. 2021;25(5):388-402.
  11. Aïmeur E, Amri S, Brassard G. Fake news, disinformation and misinformation in social media: A review. Soc Netw Anal Min. 2023;13:30.
  12. Pennycook G, Rand DG. Lazy, not biased: Susceptibility to partisan fake news is better explained by lack of reasoning than by motivated reasoning. Cognition. 2019;188:39-50.
  13. Kops M, Schaewitz L, Krämer NC. Young people and false information: A scoping review of responses, influential factors, consequences, and prevention programs. Comput Hum Behav. 2025;168:108653.
  14. U.S. Department of Homeland Security. Countering false information on social media in disasters and emergencies. Department of Homeland Security; 2018: https://www.dhs.gov/sites/default/files/publications/SMWG_Countering-False-Info-Social-Media-Disasters-Emergencies_Mar2018-508.pdf.
  15. Posetti J, et al. Journalism, Fake News & Disinformation: Handbook for Journalism Education and Training. UNESCO; 2018: https://www.unesco.org/en/articles/journalism-fake-news-disinformation.
  16. Vosoughi S, Roy D, Aral S. The spread of true and false news online. Science. 2018;359(6380):1146-1151.
  17. Dallo I, Marti M, Burkhalter A, Bostrom A. Impact of misinformation on social media on risk perception and emergency response. Int J Disaster Risk Reduct. 2023;95:103860.
  18. Tran T, Valecha R, Rad P, Rao HR. An investigation of misinformation harms related to social media during humanitarian crises. Inf Syst Front. 2021;23(4):931-939.
  19. Prike T, et al. Source credibility information and social norms improve social-media sharing decisions. Sci Rep. 2024;14:7066.
  20. Komendantova N, Erokhin D, Barić S, Patt A. Analyzing the use of fact-checking tools in disaster-risk communication. Sci Rep. 2025;15:19069.
  21. Chao F, Sun Y, Zhang Y. Effect of source credibility on sharing debunking information on social media. Inf Process Manag. 2024;61(4):103700.
  22. Jiang L, Liu Y, Zhang J. Emergency response and risk communication effects of social media use in public health emergencies. Int J Environ Res Public Health. 2021;18(20):10942.
  23. Lewandowsky S, Ecker UKH, Cook J. Beyond misinformation: Understanding and coping with the "post-truth" era. J Appl Res Mem Cogn. 2017;6(4):353-369.
  24. Lewandowsky S, Ecker UKH, Seifert CM, Schwarz N, et al. Misinformation and its correction: Continued influence and successful debiasing. Psychol Sci Public Interest. 2012;13(3):106-131.
  25. Ecker UKH, et al. The psychological drivers of misinformation belief and its resistance to correction. Nat Rev Psychol. 2022;1(1):13-29.
  26. Guess AM, et al. A digital media literacy intervention increases discernment between mainstream and false news in the United States and India. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020;117(27):15536-15545.
  27. Roozenbeek J, van der Linden S. Fake news game confers psychological resistance against online misinformation. Palgrave Commun. 2019;5:65.
  28. van der Linden S, Leiserowitz A, Rosenthal S, Maibach E. Inoculating the public against misinformation about climate change. Glob Chall. 2017;1(2):1600008.
  29. Tandoc EC Jr, Lim ZW, Ling R. Defining "fake news": A typology of scholarly definitions. Digit Journal. 2018;6(2):137-153.
  30. Lazer DMJ, et al. The science of fake news. Science. 2018;359(6380):1094-1096.
  31. Wardle C, Derakhshan H. Information disorder: Toward an interdisciplinary framework for research and policy making. 2017: 162317GBR.
  32. OECD. The use of social media in risk and crisis communication. OECD; 2013: https://www.oecd.org/en/publications/the-use-of-social-media-in-risk-and-crisis-communication_5k3v01fskp9s-en.html.
  33. Veil SR, Buehner T, Palenchar MJ. A work-in-process literature review: Incorporating social media in risk and crisis communication. J Conting Crisis Manag. 2011;19(2):110-122.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Tagi

BehaviorNumer 234Numer 234Pusta wartośćNumerDezinformacja o katastrofachwiarygodność źródła