Лучшие научные рекомендации проиграли битву в начале пандемии COVID-19

В недавнем исследовании, опубликованном в журнале Science Advances , исследователи использовали математическую модель, чтобы показать, как широкая общественность отклонялась от передового научного руководства в начале пандемии коронавирусной болезни 2019 (COVID-19).

Они эмпирически сопоставили и количественно проанализировали сеть отправителей и получателей рекомендаций по COVID-19 среди онлайн-сообществ Facebook, доминирующей платформы социальных сетей во всем мире. Примечательно, что у Facebook более трех миллиардов активных пользователей почти в 156 странах.

Фон

Недоверие к руководствам, основанным на наилучших доступных научных данных, достигло опасного уровня. В период максимальной неопределенности и социального дистанцирования до вакцинации COVID-19 2020 многие люди обращались в свои онлайн-сообщества за рекомендациями о том, как избежать заражения, и предлагали лекарства. Скачок числа пользователей социальных сетей на 13,2% в 2020 году увеличил общее количество пользователей до колоссальных 4,2 миллиарда, что соответствует 53,6% населения мира. Все эти люди присоединились к социальным сетям, чтобы искать информацию о том, как защитить себя и своих близких от гнева COVID-19.

К сожалению, существует огромная вероятность того, что эти участники в конечном итоге столкнутся с руководством, которое не является самой лучшей наукой, что, в свою очередь, приведет к смерти из-за отказа от масок или употребления отбеливателя. Он поднял вопрос о том, кто излучает и получает указания и как вмешиваться в текущие и будущие кризисы помимо COVID-19 (например, оспа обезьян или дезинформация об изменении климата).

Узел и ссылка представляют собой страницу Facebook и страницу, рекомендующую другую страницу соответственно. Каждая страница объединяет людей вокруг какого-то общего интереса, и ее анализ не требует доступа к личной информации. Участник страницы, просто упоминающий другую страницу, не работает. Но когда ссылка со страницы Facebook рекомендует другую страницу всем ее членам, они автоматически получают доступ к свежему контенту, т. е. к тому, как создается сеть отправитель-получатель.

Хотя не все участники обязательно обращают внимание на такой контент, недавнее экспериментальное и теоретическое исследование показало, что только 25% участников могут склонить интернет-сообщество к альтернативной точке зрения.

Об исследовании

В настоящем исследовании исследователи вручную провели поиск по страницам Facebook, созданным в 2018 и 2019 годах, используя ключевые слова и фразы, связанные с вакцинами против COVID-19, и проверили свои выводы с помощью человеческого кодирования и компьютерных фильтров. Затем они проиндексировали связи этих страниц с другими страницами Facebook. Наконец, два независимых исследователя классифицировали каждый идентифицированный узел (или страницу Facebook) как нейтральный, сторонник или противник вакцинации, просматривая его сообщения, раздел «О нас» и самоописанную категорию.

Gaia Herbs, Гриб рейши, 40 веганских капсул

Gaia Herbs, Гриб рейши, 40 веганских капсул

Про-страница содержала контент, пропагандирующий лучшие научные рекомендации; анти-страница, напротив, выступала против этого руководства, а нейтральная страница имела ссылки на уровне сообщества с сообществами про/анти. Страницы для родителей, например, считаются нейтральными, поскольку они посвящены таким темам, как образование детей, домашние животные и экологически чистые продукты.

Чтобы сделать исходные страницы Facebook как можно более разнообразными, исследователи повторили процесс ручной идентификации этих страниц, размещенных на разных языках, в разных географических точках и с менеджерами из самых разных стран. Кроме того, исследователи разработали математическую модель, имитирующую коллективную динамику этих сообществ Facebook. Результаты этой модели могут быть проверены вручную с использованием стандартного исчисления.

Результаты исследования

Методология классификации исследования позволила получить список из 1356 связанных между собой страниц Facebook, насчитывающих 86,7 миллиона человек. Анализ данных с декабря 2019 года по август 2020 года показал, что первоначальные разговоры о руководстве по COVID-19 начались в основном среди 501 антисообщества, состоящего из 7,5 миллионов человек, задолго до официального объявления пандемии в марте 2020 года.

Примечательно, что насчитывалось 211 провакцинальных сообществ и 644 нейтральных сообщества, насчитывающих 13 и 66,2 миллиона человек соответственно. Чаще всего менеджеры находились в США, Канаде, Великобритании, Австралии, Италии и Франции.

Почти семь миллионов человек подверглись воздействию исключительно рекомендаций по COVID-19 от непрофессиональных сообществ, а 5,40 миллиона человек подверглись обоим. Этот дисбаланс был хуже для людей в родительских (нейтральных) сообществах: 1,10 миллиона человек подвергались исключительно наставлениям по COVID-19 от непрофессиональных сообществ. После случайного удаления до 15% ссылок, связанных с COVID-19, из всей сети, чтобы имитировать пропущенные ссылки Facebook, исследователи все же обнаружили, что их выводы и выводы были надежными.   

Выводы     

В целом, антисообщества стали доминировать в разговоре до официального объявления о пандемии COVID-19, а нейтральные сообщества (например, родительские) впоследствии сблизились с экстремальными сообществами и, следовательно, стали сильно подвержены их контенту.

Таким образом, родительские сообщества начали получать рекомендации по COVID-19 от антисообществ еще в январе 2020 года, после чего они даже начали добавлять свои рекомендации в разговор. И наоборот, лучшие научные рекомендации от профессиональных сообществ оставались низкими на протяжении всего периода исследования.

Комбинация сетевого картирования и модели показала больше возможных подходов к изменению диалога, чем простое удаление всех экстремальных элементов из системы. Удаление всех крайних элементов может быть даже не самым подходящим решением. Это может показаться жестким, противоречащим идее открытого участия и скомпрометировавшим бизнес-модель максимизации числа пользователей.

Тем не менее, модель исследования может решить вопрос дезинформации в Интернете в более общем плане, помимо COVID-19 и вакцинации. Это также может помочь предсказать поведение в переломный момент и реакцию на системном уровне на вмешательство в будущих кризисах.

Похожие статьи

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked with *

ИССЛЕДОВАНИЯ

ПОЛЕЗНЫЕ СТАТЬИ