用于监测在线 COVID-19 错误信息的哨点节点方法
社会与信息网络
2021-12-03 v1
摘要
理解不同在线社区如何接触 COVID-19 错误信息，对公共卫生响应至关重要，因为局限于小型孤立用户群体的错误信息，与被跨越众多不同社区的大量人群所消费的错误信息，所构成的公共卫生风险不同。此处我们采用纵向方法，借助网络科学工具研究 Twitter 上的 COVID-19 错误信息。我们的方法以适度的数据需求与计算资源，提供了考察错误信息传播广度的手段。我们识别出讨论 COVID-19 的不同 Twitter 社区中有影响力的账号，并自 2020 年 7 月至 2021 年 1 月纵向跟踪这些“哨点节点”。我们根据关联媒体偏好评分刻画哨点节点，并使用标准化相似度评分考察社区内部与社区之间推文的一致性。我们发现媒体偏好与哨点节点传播的错误信息量高度相关。对耸动性错误话题的接触主要局限于一个包含有影响力阴谋论账号的哨点节点簇，而有关 COVID-19 严重性的错误信息则在多个社区中引发广泛接触。我们的结果表明，淡化 COVID-19 严重性的错误信息对公共卫生响应尤为值得关注。
引用
@article{arxiv.2112.01379,
title = {Sentinel node approach to monitoring online COVID-19 misinformation},
author = {Matthew T. Osborne and Samuel S. Malloy and Erik C. Nisbet and Robert M. Bond and Joseph H. Tien},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.01379},
year = {2021}
}