Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Исследовательская статья

Восприятие рисков и проверка информации о стихийных бедствиях среди студентов китайских университетов, подвергшихся имитационным публикациям в социальных сетях

70 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/72160

⸱

4 августа 2026 г.

 , 
1Asia-Europe Institute, Universiti Malaya

В этой статье

Краткое содержание

Этот рандомизированный факторный эксперимент оценивал, как сигналы источника, достоверность информации и эмоциональный тон в смоделированных постах, связанных с катастрофами, влияют на восприятие рисков китайскими студентами, оценки достоверности, намерения верификации, намерения по обмену и выбор проверки, основанные на задачах.

Аннотация

Информация, связанная с катастрофами, всё чаще распространяется в социальных сетях во время чрезвычайных ситуаций, однако ограниченные экспериментальные данные изучали, как студенты университета оценивают и проверяют такие сообщения. Этот рандомизированный факториальный эксперимент 2 × 2 × 2 тестировал влияние сигнала источника, достоверности информации и эмоционального тона в смоделированных постах в социальных сетях, связанных с катастрофами, среди студентов китайских университетов. Всего было проанализировано 426 валидных ответов. Вводящая в заблуждение информация и формулировка с высокой степенью угрозы увеличивали воспринимаемый риск, тогда как официальные сигналы увеличивали воспринимаемую достоверность и намерения делиться. Намерение верификации было более чувствительным к вводящему в заблуждение содержанию и срочной формулировке, но поведение на основе задачи подтверждало более явную связь с сигналами источника, чем с достоверностью или тоном. Бинарная модель точности верификации обеспечивала более слабую поддержку, чем непрерывная поведенческая оценка. Эти результаты свидетельствуют о том, что восприятие риска, оценки достоверности, намерения и выбор в проверке могут расходиться в контексте дезинформации о катастрофах. Коммуникация о рисках кампуса должна делать акцент на конкретных процедурах верификации, а не полагаться только на признаки достоверности или общие напоминания о проверке информации перед её распространением.

Введение

Социальные сети стали важным каналом коммуникации, связанных с катастрофами, поскольку позволяют быстро распространять предупреждения, обновления очевидцев, информацию о ресурсах и общественное реагирование во время чрезвычайных ситуаций. В то же время скорость и открытость социальных сетей создают условия, при которых неточная или неподтверждённая информация о катастрофах может распространяться до того, как произойдёт формальное исправление. Недавние работы по данным социальных сетей для управления рисками стихийных бедствий отмечают, что социальные платформы могут поддерживать готовность и реагирование, но их полезность ограничена вопросами точности данных, дезинформации, конфиденциальности иверификации 1.

Дезинформация о стихийных бедствиях особенно важна, поскольку может влиять на то, как люди оценивают угрозы и выбирают защитные меры в условиях неопределённости. Ложные или преувеличенные заявления во время чрезвычайных ситуаций могут усилить путаницу, усилить тревогу, отвлекать внимание в сторону и снизить доверие к официальной коммуникации. Недавний обзор дезинформации, связанной с катастрофами, показал, что неточный контент в социальных сетях может способствовать панике, неправильному распределению ресурсов и ослаблению реагирования на чрезвычайные ситуации, когда пользователи полагаются на непроверенную информацию во время быстро развивающихся событий2. Эти риски отличают дезинформацию о катастрофах от обычных онлайн-слухов. В экстренных ситуациях даже короткие задержки в проверке могут повлиять на понимание и реакцию общественности.

Существующие исследования дезинформации показали, что дезинформация в социальных сетях не ограничивается одной темой или одной платформой. Она часто возникает там, где спрос на информацию высок, доказательства неполны, а пользователи мотивированы быстро делиться. Обзор дезинформации в социальных сетях выделил катастрофы, медицинскую и политическую коммуникацию как ключевые области, в которых ложная информация может причинять социальный вред3. Настройки чрезвычайных ситуаций особенно уязвимы, поскольку пользователи могут немедленно обратиться за советом, пока официальная информация ещё обновляется. В таких условиях люди могут полагаться на видимые сигналы, такие как очевидный источник, эмоциональная формулировка, объём репостов и предполагаемая правдоподобность.

Исследования дезинформации о стихийных бедствиях также подчёркивали роль коррекции и проверки. Исследования слухов о катастрофах и их исправления в социальных сетях показывают, что ложные заявления могут распространяться через сетевой обмен до того, как исправления достигнут той жеаудитории 4. Это создаёт практическую сложность для экстренной коммуникации: пользователи должны не только распознавать сомнительный контент, но и уметь проверять его перед пересылкой. Для студентов университетов этот вызов актуален, поскольку они часто пользуются социальными сетями и часто получают информацию о чрезвычайных ситуациях через группы коллег, студенческие сети и короткие платформы.

Студенты китайских университетов — это значимая аудитория для изучения этой проблемы. Недавние данные китайских студентов колледжей свидетельствуют о том, что они осведомлены о дезинформации в социальных сетях, но при оценке её достоверности всё равно могут испытывать эмоциональный дискомфорт при контакте с ложной или сомнительнойинформацией 5. Это означает, что студенты не являются просто пассивными получателями онлайн-контента. Они оценивают, интерпретируют и иногда перераспределяют информацию, однако их варианты проверки могут зависеть от того, как подаётся сообщение и откуда оно кажется исходящим.

Восприятие риска является центральным элементом этого процесса. В экстренных ситуациях предполагаемый риск может влиять на то, будут ли люди искать информацию, проверять заявления, избегать опасностей или предупреждать других. Недавний мета-анализ выявил положительную связь между восприятием риска и поведением при поиске информации в экстренных ситуациях, хотя эта связь была небольшой и варьировалась между типамичрезвычайной ситуации 6. Это говорит о том, что восприятие риска может повышать внимание к информации о бедствиях, но не всегда автоматически обеспечивать точное поведение верификации. Поэтому исследованиям необходимо различать воспринимаемый риск от реальных действий по проверке информации.

Теоретическая основа измерения восприятия риска основана на более широкой традиции восприятия риска, которая рассматривает оценку оценки риска как субъективную оценку тяжести опасности, вероятности, управляемости, неопределённости и потенциальныхпоследствий 7. В контексте социальных сетей, связанных с катастрофой, эти суждения могут формироваться не только фактическим содержанием сообщения, но и эмоциональным тоном и сигналами источников. Пост с высокой угрозой может усилить воспринимаемую серьёзность даже при неопределённом содержании. Официальный вид источника может повысить доверие даже если пользователи не проверили утверждение самостоятельно.

Достоверность источника — ещё один важный фактор при онлайн-оценке информации. Предыдущие исследования фейковых новостей и проверки информации показали, что доверие, авторитет в СМИ и социальные связи могут формировать готовность пользователей проверять или делитьсяинформацией 8. В области коммуникации при чрезвычайных ситуациях официальные источники по управлению чрезвычайными ситуациями могут обладать более сильными полномочиями, чем публикации, которые совместно использовались. Однако эффект источниковых сигналов не всегда простой. Надёжный источник может повысить доверие и обмен информацией, но также снизить подозрения, если пользователи считают, что официальная информация уже проверена. Это делает необходимым проверять, усиливают ли официальные сигналы поведение при верификации, уменьшают его или действуют иначе в зависимости от предполагаемой достоверности и намерений верификации.

Исследования проверки фактов также показывают, что поведение верификации не должно рассматриваться как простое расширение суждения о достоверности. Намерение проверки фактов в социальных сетях связано с новостной грамотностью и доверием к источникам информации9. Однако намерение проверить не всегда означает, что пользователи знают, какие действия верификации надёжны. В случае катастроф клик по комментариям, запрос к неуказанному другу или первым пересылкой и проверка позже может показаться пользователям как форма ответа, но эти действия не обеспечивают такой же надёжности, как проверка официальных экстренных каналов или признанных новостных источников.

Это различие согласуется с более широкими исследованиями дезинформации, показывающими, что вера, воспринимаемая точность и решения о распространении могут расходиться. Люди могут делиться контентом по причинам, отличным от точности, включая социальную актуальность, срочность, знакомство или воспринимаемуюполезность 10. Поэтому исследование проверки информации о катастрофах должно измерять как самосообщаемое намерение верификации, так и поведение, основанное на задачах. Без этого различия трудно понять, выражают ли студенты просто готовность проверять информацию или действительно выбирают надёжные действия проверки.

Хотя существующие обзоры выявили механизмы дезинформации и задачи обнаружения, среди китайских студентов университетов сохраняется необходимость в контролируемых экспериментальных доказательствах постов в социальных сетях, связанных с катастрофами. Общие обзоры фейковых новостей, дезинформации и дезинформации выявили сложность выявления ложной информации, поскольку вводящий в заблуждение контент часто напоминает правдивый контент и требует контекстнойпроверки 11. Однако мало известно о том, как сигналы источника, достоверность информации и эмоциональный тон вместе формируют восприятие риска студентами, оценки достоверности, намерения верификации, обмен намерениями и поведение проверки, основанное на задачах, в условиях катастрофы.

Для устранения этого пробела в настоящем исследовании использовался рандомизированный факториальный эксперимент 2 × 2 × 2. Студенты китайских университетов получили один смоделированный пост в социальных сетях, связанный с катастрофой, который варьировался по источнику, достоверности информации и эмоциональному тону. В исследовании изучалось, влияют ли эти манипулируемые факторы на восприятие риска, воспринимаемую достоверность, намерение верификации, намерения по обмену и поведение при верификации. Отделяя психологическое намерение от поведения верификации, основанного на задачах, исследование было направлено на более точное представление о том, как студенты университета оценивают и реагируют на информацию, связанную с катастрофами, в социальных сетях.

Эксперимент основывался на предположении, что признаки сообщения о катастрофе могут влиять на несколько уровней ответа, которые не обязательно перемещаются вместе. Ожидалось, что сигналы источников будут сильнее влиять на воспринимаемую достоверность, поскольку проверенные или официально выглядящие отчеты дают институциональный сигнал авторитета. Ожидалось, что достоверность информации будет влиять на восприятие риска и достоверность, поскольку вводящие в заблуждение заявления часто содержат неопределённость, преувеличение или необоснованные заявления о угрозах. Ожидалось, что эмоциональный тон повысит восприятие риска и намерение проверки, увеличивая воспринимаемую срочность. Однако ожидалось, что поведение верификации, основанное на задачах, будет зависеть не только от предполагаемого риска или достоверности, но и от того, выбрали ли участники конкретные, надёжные проверочные действия. Соответственно, исследование проверяло следующие гипотезы: H1 — официальные сигналы из источников повысят воспринимаемую достоверность по сравнению с подсказками от сверстных источников; H2, вводящая в заблуждение информация усилит восприятие риска и снижает воспринимаемую достоверность по сравнению с точной информацией; H3, формулировка с высоким уровнем угрозы повысит восприятие риска и намерение проверки по сравнению с нейтральными формулировками; H4, сигнал источника, достоверность информации и эмоциональный тон могут взаимодействовать так, что вводящие в заблуждение публикации с высоким риском, приписываемые односторонним источникам, создают восприятие наибольшего риска; и H5, намерение верификации и поведение верификации, основанное на задачах, будут демонстрировать лишь частичную сходимость, поскольку оценки намерений и выбор действий отражают разные процессы реакции.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Дизайн исследования

Перед любым набором или сбором данных протокол исследования был рассмотрен и утвержден Комитетом по этике исследований Университета Малайи (одобрение ID: UUM20259910). Все процедуры с участием людей-участников проводились в соответствии с институциональными требованиями и Хельсинкской декларацией. Участники предоставили электронное информированное согласие перед входом в анкету, и никакая личная идентификационная информация не экспортировалась для анализа.

В этом исследовании использовался рандомизированный онлайн-эксперимент между участниками для изучения восприятия рисков и проверки информации о катастрофах среди китайских университетов после воздействия имитированных публикаций в социальных сетях. После исследований дезинформации на основестимулов 12 дизайн манипулировал заранее определёнными информационными сигналами, а не полагался только на ретроспективное самосообщаемое воздействие. Эксперимент использовал факториальную структуру 2 × 2 × 2 с тремя факторами: сигнал источника, достоверность информации и эмоциональный тон. Ячейки официального источника + вводящей в заблуждение информации представляли собой вымышленные посты с официальным видом или имитация официального стиля, созданные исключительно для эксперимента; Они не представляли собой настоящее агентство по чрезвычайным ситуациям, распространяющее ложную информацию.

Процедура исследования показана на рисунке 1. Участники прошли скрининг на соответствие, электронное информированное согласие, исходные показатели, случайное распределение, контакт с одним симулированным постом, оценку после воздействия, задание по верификации, дебрифинг и скрининг качества данных. Каждый участник просмотрел только один пост, чтобы избежать влияния обучения в разных условиях. Факториальная структура и рандомизационные ячейки представлены в Таблице 1.

Сначала участники проходили скрининг на соответствие и электронное информированное согласие, затем исходное измерение, случайное распределение на индивидуальном уровне в одну из восьми экспериментальных ячеек, просмотр одного имитированного поста, связанного с бедствием, оценка после воздействия, верификационная оценка на основе заданий, немедленный брифинг, скрининг качества данных и итоговый статистический анализ. Рабочий процесс показывает только процедурные и отборочные шаги и не содержит эмпирических результатов.

Участники и набор участников

Участниками были студенты бакалавриата или магистратуры на дневном отделении, обучающиеся в университетах материкового Китая. Критерии допуска включали возраст 18 лет и старше, текущий уровень зачисления в университет, умение читать упрощённый китайский язык и регулярное использование хотя бы одной социальной сети. Участники исключались, если они были младше 18 лет, не обучались в университете, участвовали в пилотном тесте, подали неполный опросник, не смогли проверить внимание, заполнили анкету за нереалистично короткое время или показали шаблонные ответы по шкале.

Набор осуществлялся через университетские уведомительные группы, каналы объявления курсов и сети студенческих ассоциаций. В уведомлении о наборе исследование описывалось как исследование оценки онлайн-информации о бедствиях студентами университета. До участия не было указано, что некоторые публикации содержат вводящие в заблуждение элементы, поскольку предварительное раскрытие могло изменить задачу проверки. Использование китайских студентов университетов было оправдано, поскольку эта группа часто сталкивается с дезинформацией в социальных сетях и сообщает о неопределённости при оценке онлайн-достоверности13.

Определение размера выборки

Целевой размер выборки был установлен до начала сбора данных. Целью исследования было сохранение как минимум 400 действительных ответов, с примерно 50 участниками в каждой из восьми экспериментальных клеток. Эта цель поддерживала факторные сравнения, тестирование взаимодействия и анализ чувствительности после удаления некорректных ответов. Около 460 студентов были приглашены для неполных анкет, неудачных проверок внимания и низкого качества ответов.

Учитывая, что связи между восприятием риска и поведением поиска информации в экстренных ситуациях обычно скромны поразмеру 14, в исследовании был сохранит размер клетки, достаточно большой для стабилизации оценок основного эффекта и взаимодействия. Баланс рандомизации между восьмью ячейками оценивался с помощью хи-квадратных тестов для категориальных базовых переменных и одностороннего ANOVA для непрерывных базовых переменных до подборки первичных моделей.

Планирование мощности и чувствительности определялось до анализа. С целевым сохранившимся выборкой не менее 400 участников и восьмью рандомизированными клетками исследование было достаточно подготовлено для выявления основных эффектов от малых до умеренных в факторных моделях. Дизайн не был способен делать убедительные заявления о трёхсторонних взаимодействиях, медиации, модерации или влиянии подгрупп логистической регрессии. Поэтому анализ взаимодействия, опосредования, модерации и бинарной верификационной точности рассматривались как вторичные или исследовательские и интерпретировались после первичных факториальных моделей.

Экспериментальные материалы

Для дизайна 2 × 2 × 2 было создано восемь симулированных постов в социальных сетях. Каждый пост описывал правдоподобную ситуацию, связанную с катастрофой, актуальную для студентов университетов, включая сильные дожди, наводнения в городах, временные перебои в транспорте, напоминания о безопасности кампуса или краткосрочную готовность к чрезвычайным ситуациям. Публикации использовали макет в виде скриншотов, похожий на публичные публикации китайских социальных сетей, и содержали ярлык исходника, заголовок, краткий текст, временную метку, индикаторы вовлечённости и простые элементы интерфейса. Не использовалось ни одного реального места катастрофы, реального жертвы, реального чрезвычайного события, официального объявления или идентифицируемого сообщения в публичном агентстве.

Точные версии содержали внутренне согласованную информацию и соответствующие рекомендации по защите, такие как проверка официальных обновлений, избегание затопленных дорог и подготовка базовых необходимых вещей. Вводящие в заблуждение версии использовали преувеличенные заявления об угрозах, расплывчатые атрибуции, неподтверждённые прогнозы или непроверяемые заявления осрочности 15. Условие официального источника использовало вымышленную проверенную метку в стиле управления чрезвычайными ситуациями, тогда как условие «peer-source» использовало обычный переадресованный учётный запись студента или сверстников. Имена источников, местоположения, временные метки, индикаторы взаимодействия и детали интерфейса были вымышленными. Полные текстовые описания всех восьми стимулов приведены в Таблице 2 , чтобы читатели могли оценить независимость источника, достоверность и манипуляции с тоном.

Пилотное тестирование стимулов

Пилотный тест был проведён с участием 30 студентов университета, которые соответствовали тем же критериям, но не были включены в основной эксперимент. Участники оценивали каждый пост по реалистичности, эмоциональной интенсивности, авторитетности источника, ясности формулировок и воспринимаемой точности по пятибалльной шкале. Они также указали, отсылает ли какой-либо пост к реальному недавнему бедствию или к реальному заявлению правительства.

Пилотное тестирование использовалось для проверки реализма и ясности манипуляций, а не для того, чтобы сделать вводящие в заблуждение сообщения явно ложными, поскольку дезинформация всё равно может быть неправильно оценена даже при внимательнойобработке 16. Стимулы пересматривались, когда формулировка была неясна, эмоциональный контраст был слишком слабым, угроза была чрезмерной или содержание казалось слишком похожим на реальное событие.

В основной анкете сохранялись три пункта проверки манипуляций. Участники выяснили, появляется ли пост официальным или неофициальным источником, точным или сомнительным, и насколько эмоционально угрожающей выглядела эта формулировка. Участников исключали не только потому, что они ошибались в достоверности поста, поскольку ошибка была частью измеряемого явления. Исключение применялось только в случае неудачного распознавания манипуляций вместе с некорректным поведением реакции, таким как неудачная проверка внимания или шаблонные ответы.

Экспериментальная процедура

Эксперимент проводился через онлайн-платформу для опросов, доступную с смартфона или компьютера, с 3 марта 2026 года по 21 марта 2026 года. После открытия ссылки участники просматривали электронную страницу с информированным согласием, описывающей общую цель, добровольное участие, предполагаемое время завершения, процедуры конфиденциальности, возможный лёгкий дискомфорт от контента, связанного с катастрофами, и право отказаться до отправки. Участники подтвердили, что им не менее 18 лет, и согласились участвовать до подачи анкеты.

Участники сначала выполнили базовые показатели, включая демографические характеристики, ежедневное использование социальных сетей, предыдущий опыт бедствий, воспринимаемую информационную грамотность и общее доверие к официальной информации о чрезвычайных ситуациях. Затем платформа случайным образом назначила каждого участника в одну из восьми экспериментальных ячеек с использованием встроенной индивидуальной рандомизации. Участники просмотрели один смоделированный пост и не могли вернуться к предыдущим страницам после завершения раздела после экспозиции.

Сразу после экспозиции участники проходили измерения воспринимаемого риска, воспринимаемой достоверности, эмоциональной реакции, намерения верификации и намерения делиться. Задача верификации требовала конкретных поведенческих выборов, а не только оценок намерений, поскольку уверенность молодых пользователей в обнаружении дезинформации не обязательно приводит к точной идентификации в реалистичных цифровыхусловиях 17. Участники выбирали действия проверки из фиксированного списка перед переходом к странице для разбора.

В конце анкеты все участники получили немедленный брифинг. На странице было указано, что пост создан в исследовательских целях, отмечено, что некоторые версии содержат вводящие в заблуждение элементы, и напомнили участникам проверить заявления, связанные с катастрофами, через официальные каналы управления чрезвычайными ситуациями перед тем, как делиться. Участникам также было рекомендовано не копировать, сохранять и не передавать стимулирующий материал за пределами исследования.

Меры

Восприятие риска измерялось пятью пунктами, охватывающими воспринимаемую тяжесть, вероятность, личную значимость, влияние на кампус или сообщество, а также необходимость предосторожности. Эти пункты отражали устоявшееся представление о восприятии риска как субъективного суждения, включающем воспринимаемые последствия, неопределённость иуправляемость 18. Ответы фиксировались по 5-балльной шкале Ликерта от 1 = категорически несогласен до 5 = полностью согласен. Более высокие показатели указывали на более высокий предполагаемый риск.

Воспринимаемая достоверность оценивалась четырьмя пунктами, оценивающими, кажется ли пост правдоподобным, точным, заслуживающим доверия и заслуживает ли опоры. Намерение верификации измерялось четырьмя пунктами: готовность проверять официальные каналы, искать подтверждающие доказательства, сравнивать несколько источников и задерживать пересылку перед подтверждением. Намерение поделиться измерялось тремя пунктами: готовность к повторному посту, пересылку одноклассникам или напоминание другим на основе поста. Намерение проверки фактов рассматривалось как отдельная конструкция, поскольку предыдущие исследования в социальных сетях связывали его с новостной грамотностью и доверительнымисуждения 19.

Информационная грамотность измерялась перед знакомством с шестью пунктами, включающими оценку источников, перекрёстную проверку привычек, распознавание вводящих в заблуждение заголовков, осознание эмоционального оформления, умение различать официальную и неофициальную информацию и готовность обращаться к авторитетным источникам. Предыдущий опыт бедствий измерялся двумя пунктами о личном опыте стихийных бедствий или сбоев в чрезвычайных ситуациях и предыдущим онлайн-поиском информации, связанной с катастрофами. Общее доверие к официальной информации о чрезвычайных ситуациях измерялось тремя пунктами.

Поведение верификации оценивалось с помощью правила многоответного ответа, основанного на задачах. Участники могли выбрать любое из восьми действий: проверить официальный сайт по управлению чрезвычайными ситуациями, найти подтверждённый государственный аккаунт, сравнить заявление с признанными новостными изданиями, проверить страницу университетского уведомления о чрезвычайных ситуациях, спросить неуказанного друга, прочитать только комментарии, сначала пересылать и проверить позже, или ничего не делать20. Первые четыре действия были закодированы как надёжные проверки, и каждое получало по одному баллу; последние четыре действия были закодированы как пассивные, ненадёжные или преждевременные ответы и получили ноль очков. Таким образом, показатель поведения при непрерывной верификации варьировался от 0 до 4. Бинарная переменная точности верификации кодировалась как 1, если участник выбрал хотя бы одно надёжное действие проверки и не выбрал пересылку до проверки. Определения переменных, номера элементов, правила кодирования и построение баллов приведены в таблице 3.

Контроль качества данных

Контроль качества данных проводился до статистического анализа. Из 460 поданных или инициированных ответов 34 были исключены, а 426 остались для анализа. Последовательность исключения фиксировалась заранее: возрастная непригодность, статус не студента, неполный опросник, участие в пилотном тесте, непроваленный контроль внимания, нереалистично короткое время завершения и шаблонный ответ. Время завершения считалось нереалистично коротким, если оно составляло менее трети медианного времени завершения. Прямолинейные ответы удалялись только при появлении вместе с неудачными проверками внимания или нереалистично коротким временем завершения.

Дублирующие или подозрительные публикации проверялись с использованием неидентифицирующих индикаторов опроса, включая повторяющиеся паттерны ответов и аномальное время подачи. Для анализа не экспортировались имена, идентификационные номера учеников, номера телефонов, имена аккаунтов в социальных сетях, изображения лиц, точное местоположение, IP-адреса или идентификаторы устройств. Случаи с отсутствующими значениями первичных переменных исхода были исключены из основного анализа. Поскольку анкета требовала завершения основных экспериментальных заданий до подачи, ожидалось, что недостаток первичных переменных будет минимальным. Критерии отбора и операционные определения приведены в таблице 4.

Этические соображения

В исследовании использовалось ограниченное сокрытие только для наличия вводящих в заблуждение элементов в некоторых публикациях. Он не скрывал общую тему, тип задачи, добровольный характер, процедуры конфиденциальности или возможный лёгкий дискомфорт. Это сокрытие было необходимо для сохранения достоверности проверки и сопровождалось немедленным допросом. Материалы, связанные с катастрофами, избегали реальных мест, реальных жертв, реальных случаев чрезвычайной ситуации, графических изображений и реальных правительственных объявлений, поскольку безответственное обращение с экстренной дезинформацией может повысить тревогу и помешать адекватному общественномуреагированию 21.

Анонимизированный набор данных содержал только исследовательские переменные и случайно сгенерированные коды участников. Исходные экспорты опросов, отфильтрованные аналитические данные, файлы кодовой книги, стимулирующие материалы и статистический синтаксис хранились отдельно на компьютере с защитой паролем, доступном только исследовательской группе. Никакая личная информация не экспортировалась, не анализировалась или не распространялась.

Статистический анализ

Статистический анализ проводился с использованием версий IBM SPSS Statistics версии 27.0 и R версии 4.3. Непрерывные переменные суммировались как средние и стандартные отклонения. Категориальные переменные суммировались как частоты и проценты. Внутренняя согласованность многоэлементных шкал оценивалась с помощью альфа-модели Кронбаха, при этом α ≥ 0,70 считалось приемлемым для группового анализа.

Перед тестированием гипотез проверялись проверки манипуляций. Тесты с независимыми выборками сравнивали воспринимаемую эмоциональную интенсивность между нейтральными и опасными состояниями. Хи-квадратные тесты изучали распознавание официальных и одноклассных сигналов источника. Оценки точности сравнивались между точными и вводящими в заблуждение сообщениями. Рандомизационный баланс был изучен в восьми экспериментальных клетках перед подбором моделей исхода.

Основными результатами были восприятие риска, воспринимаемая достоверность, намерение верификации, намерение делиться и показатель поведения при непрерывной верификации, основанной на задачах. Переменная точности бинарной верификации, термины взаимодействия, выходящие за рамки планируемых двусторонних контрастов, медиации, модерации и модели устойчивости рассматривались как вторичные или исследовательские. Для непрерывных первичных результатов использовались факториальные ANOVA и общие линейные модели. Были включены термины двустороннего и трёхстороннего взаимодействия для изучения того, изменяется ли влияние достоверности информации в зависимости от источника, сигнала или эмоционального оттенка. Логистическая регрессия была использована для бинарной точности верификации, при этом соотношения шансов и 95% доверительные интервалы были зафиксированы.

Модели медиации и модерации рассматривались как вторичные анализы. Воспринимаемая достоверность проверялась как посредник между сигналом источника и намерением верификации. Восприятие риска тестировалось как посредник между эмоциональным тоном и намерением. Информационная грамотность была проверена как модератор связи между воспринимаемой достоверностью и намерениями обмена. Поскольку ответы на дезинформацию формируются когнитивной оценкой, доверительным суждением и мотивацией обмена, а не только точностью сообщения22, эти модели интерпретировались по основу основных факториальных моделей. Косвенные эффекты были оценены с использованием 5 000 bootstrap resamples.

Проверки прочности проводились в три этапа. Во-первых, первичные модели повторялись после исключения участников, не сдавших ни одного задания проверки манипуляций. Во-вторых, модели были скорректированы с учётом пола, уровня образования, ежедневного использования социальных сетей, предыдущего опыта бедствий и базового доверия к официальной информации о чрезвычайных ситуациях. В-третьих, поведение верификации анализировалось как как непрерывная оценка, так и как бинарная переменная точности. Статистическая значимость для первичных результатов была установлена на уровне p < 0,05. Вторичные анализы интерпретировались по направлению эффекта, доверительным интервалам и согласованности с первичными моделями, а не только по предельным p-значениям. Размеры эффектов описывались как частичный квадрат eta в квадрате, коэффициенты Коэна, стандартизированные коэффициенты или коэффициенты шансов в зависимости от типа модели.

Управление данными и воспроизводимость

Анонимизированный аналитический набор данных содержал одну строку на каждого участника и один столбец на переменную. Он включал код участников, экспериментальное состояние, демографические переменные, исходные показатели, элементы проверки манипуляций, результаты после воздействия, индикаторы поведения верификации, составные оценки и флаги исключения. Коды участников генерировались случайным образом и не были связаны с идентификацией ученика.

Составные оценки рассчитывались путем усреднения допустимых элементов в каждой шкале после подтверждения направления задания. Более высокие показатели стабильно указывали на более высокий уровень измеренной конструкции. Обратное кодирование применялось только по требованию формулировки элементов. Журнал очистки данных фиксировал все исключения, решения по перекодировке, вычисления композитных баллов и спецификации моделей. Пакет воспроизводимости включал анонимизированный аналитический набор данных, кодовую книгу, описания стимулов, журнал скрининга и статистический синтаксис. Прозрачная документация проектирования стимулов, рандомизации, правил исключения, процедур оценки и синтаксиса анализа поддерживалась для поддержки воспроизводимости в исследованиях дезинформации и коммуникации рисков23.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Характеристики участников и распределение экспериментов

После скрининга на соответствие, подтверждения согласия, завершения проверки, проверки внимания и проверки качества данных для анализа было сохранено 426 действительных ответов. В итоговую выборку вошли 171 мужчина, 239 женщин и 16 участников, которые предпочли не сообщать гендер. Средний возраст составлял 21,01 года (SD = 1,96). Выборка включала 388 студентов бакалавриата и 38 аспирантов...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Этот рандомизированный эксперимент изучал, как китайские студенты университетов реагировали на смоделированные публикации в социальных сетях, связанные с катастрофами, которые варьировались по источнику, достоверности информации и эмоциональному тону. Результаты показали три основных закономерности. Во-первых, вводящая в заблуждение информация о бедствиях и формулировка с высоким уровнем угрозы увеличивали воспринимаемый риск. Во-вторых, официальные сигналы от источников повышали восприн...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторам нечего раскрывать.

Благодарности

Авторы глубоко ценят китайских студентов университетов, добровольно принявших участие в этом исследовании, поскольку их вовлечённость в имитируемые задачи в социальных сетях была ключевой для этого исследования. Мы также с благодарностью выражаем признательность за академическую среду и поддержку, оказанные Институтом Азии-Европы при Университете Малайи, которые способствовали успешному завершению этого проекта. Кроме того, мы благодарим участников пилотного теста за их ценную обратную связь по экспериментальным стимулам. Это исследование не получило конкретных грантов от фондов в государственном, коммерческом или некоммерческом секторе.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
IBM SPSS StatisticsIBM Corp.Версия 27.0Проводить описательную статистику, анализ надежности, t-тесты, хи-квадрат тесты, факторный анализ дисперсии и общие линейные модели
Онлайн-платформа для опросовWenjuanxing/Questionnaire Star или аналогичная онлайн-система для опросовОнлайн-система для опросов; версия не применимаОсуществлять проверку соответствия условиям, электронное информированное согласие, базовый опрос, случайное назначение, воздействие стимула, измерения после воздействия и проверочную задачу
Статистическое программное обеспечение RR Foundation for Statistical ComputingВерсия 4.3Проводить статистический анализ, проверку устойчивости, логистическую регрессию и вторичный анализ на основе бутстрапа
Файлы статистического синтаксиса/кодбукаВнутренняя разработкаСинтаксис SPSS/R и кодбукДокументирование кодирования переменных, правил исключения, построения суммарных оценок и спецификаций модели
Шаблоны интерфейса в стиле скриншотов стимулаВнутренняя разработкаФиктивный макет поста в китайских социальных сетяхПредставление симулируемой информации о катастрофах в реалистичном формате социальных сетей без использования реальных событий катастроф или реальных заявлений правительства

Ссылки

  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.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

234234
Свяжитесь с нами
Рекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия эксплуатации

Политика

Авторские права © 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.