探索发布时刻的轻量级干预以减少社交媒体上错误信息的分享

当社交媒体用户在不考虑内容真实性的情况下分享内容时，他们可能在无意中传播错误信息。在本工作中，我们研究了轻量级干预的设计，以在用户分享信息时促使其评估信息的准确性。此类评估可能首先阻止用户发布错误信息，并且他们的评估也可为旨在自行评估这些帖子的好友提供有用指导。为支持轻量级评估，我们首先开发了人们相信或不相信某新闻声称的原因的分类法；该分类法产生了一个可在发布时使用的检查清单。我们进行了评估，证明该检查清单是对人们自由回答理由的准确且全面的概括。在第二项实验中，我们研究了三种行为助推——1）指示标题是否准确的复选框，2）通过检查清单标记帖子准确的原因（来自我们的分类法），以及3）提供标题准确与否的自由文本理由——对用户在社会媒体上分享该标题意图的影响。通过对1668名参与者的实验，我们发现提供准确性评估和理由均减少了虚假内容的分享。它们也减少了真实内容的分享，但程度较轻，从而使得所分享内容中虚假内容的比例总体下降。我们的发现对设计利用用户贡献的更丰富内容可信度信号的社交媒体和新闻分享平台具有启示意义。此外，我们经过验证的分类法可被平台和研究人员用作比自由回答更简便地收集理由的方式。