Distinguere i fatti sul COVID-19 dalla disinformazione

La pandemia di COVID-19 ha portato un sacco di informazioni sui social media. Mentre alcune di queste informazioni erano accurate, molte erano fuorvianti o addirittura false. Questo ha creato una situazione in cui la gente faceva fatica a capire cosa fosse vero e cosa no. In questo contesto, è diventato importante scoprire di più su come le informazioni accurate su COVID-19 si differenziano dalla disinformazione. Per farlo, è stato condotto un grande studio che ha esaminato oltre 242 milioni di tweet.

#Scopo dello Studio

L'obiettivo principale di questo studio era capire le differenze tra informazioni accurate su COVID-19 e disinformazione. Questo è stato fatto analizzando vari aspetti dei tweet. Lo studio ha cercato di rispondere a tre domande principali:

1. Quali sono le differenze nei temi e nel linguaggio tra informazioni accurate e disinformazione?
2. Su quali tipi di disinformazione si sono concentrate le piattaforme social?
3. Come si diffonde la disinformazione rispetto alle informazioni accurate?

#Raccolta Dati

I ricercatori hanno raccolto tweet relativi a COVID-19 da Twitter. Hanno escluso i retweet e le risposte, concentrandosi su tweet originali. Questo approccio ha portato a un totale di circa 6,7 milioni di tweet per l'analisi. Per identificare la disinformazione in questi tweet, è stato sviluppato un sistema di classificazione speciale.

#Sistema di Classificazione

Il sistema di classificazione usato nello studio si basava su evidenze. Comportava il confronto dei tweet con affermazioni di disinformazione note. I ricercatori hanno creato un dataset di addestramento per aiutare il sistema di classificazione a migliorare nel tempo. Hanno scoperto che questi nuovi dati di addestramento rendevano la classificazione più accurata, ottenendo punteggi migliori rispetto ai metodi precedenti.

#Analisi dei Dati

Dopo aver identificato i tweet come disinformazione o informazioni accurate, i ricercatori hanno analizzato le differenze tra i due gruppi. Hanno esaminato cinque aree:

1. Distribuzione dei Temi: Hanno confrontato quali temi erano più comuni nei tweet di disinformazione rispetto a quelli accurati.
2. Potere di Diffusione: Hanno esaminato quanto velocemente e ampiamente si diffondeva la disinformazione rispetto alle informazioni accurate.
3. Tasso di Cancellazione: Hanno monitorato quanti tweet venivano cancellati, indicando la loro ricezione sulla piattaforma.
4. Uso delle Parole: Hanno studiato i tipi di parole usate nei tweet per vedere come variava il linguaggio tra disinformazione e tweet fattuali.
5. Contenuto Emotivo: Hanno analizzato le emozioni espresse nei tweet per capire meglio il loro impatto.

#Risultati

#Distribuzione dei Temi

I temi trattati nei tweet di disinformazione erano notevolmente diversi rispetto a quelli nei tweet accurati. La disinformazione si concentrava spesso su argomenti come teorie del complotto, che costituivano circa un terzo di tutti i tweet di disinformazione. Al contrario, i tweet accurati tendevano a discutere attori importanti, l'impatto del virus sulle comunità e le azioni intraprese dalle autorità pubbliche.

#Potere di Diffusione

La disinformazione si diffondeva molto più rapidamente e efficacemente rispetto alle informazioni accurate. Ad esempio, i tweet di disinformazione avevano una diffusione media di circa 64,5 volte nelle prime 36 ore dopo la pubblicazione. I tweet accurati avevano un coinvolgimento molto minore, con una diffusione media di circa 34,8 nello stesso periodo. Questa tendenza dimostrava che la disinformazione non solo raggiungeva più persone, ma risuonava anche con loro in modo più forte.

#Tasso di Cancellazione

I tweet di disinformazione affrontavano anche più scrutinio. Più del 40% dei tweet di disinformazione diventava non disponibile in seguito, spesso a causa di sospensioni degli account. Questo era un netto contrasto rispetto ai tweet accurati, dove solo circa l'8,8% veniva cancellato. Questo suggerisce che le piattaforme social hanno preso più misure contro la disinformazione.

#Uso del Linguaggio

Lo studio ha trovato differenze significative nel linguaggio usato nei tweet di disinformazione rispetto a quelli accurati. La disinformazione includeva comunemente frasi legate a teorie del complotto e false indicazioni mediche. I tweet accurati generalmente usavano un linguaggio più semplice e affidabile. Questa differenza nella scelta delle parole evidenziava come la disinformazione tendesse a provocare e ingannare piuttosto che informare.

#Contenuto Emotivo

I tweet di disinformazione tendevano anche a esprimere più emozioni negative. Temi come rabbia e paura erano più presenti nella disinformazione rispetto ai tweet fattuali, che spesso contenevano toni emotivi più positivi o neutrali. Questo aspetto emotivo probabilmente contribuiva al potere di diffusione della disinformazione, poiché i tweet carichi emotivamente vengono spesso condivisi più ampiamente.

#Conclusione

I risultati di questo studio rivelano chiari contrasti tra informazioni accurate su COVID-19 e disinformazione. Capire queste differenze è fondamentale per combattere la disinformazione, specialmente durante una crisi di salute pubblica. La ricerca mostra che mentre la disinformazione può diffondersi rapidamente ed efficacemente, le piattaforme social stanno cercando attivamente di gestirla. Concentrandosi sui temi, il linguaggio e il contenuto emotivo dei tweet, i ricercatori possono sviluppare strategie per incoraggiare la condivisione di informazioni accurate.

I prossimi passi potrebbero coinvolgere il miglioramento dei sistemi di classificazione e lo sviluppo di modi migliori per informare il pubblico su fonti di informazioni credibili. Questo è fondamentale in un'epoca in cui la disinformazione può diffondersi con solo pochi clic. Gli utenti dei social media dovrebbero essere più attrezzati per riconoscere, evitare e segnalare affermazioni false, portando a una comunità complessivamente più informata.

La ricerca sottolinea la necessità di sforzi continui per monitorare i social media e educare le persone sui pericoli della disinformazione, specialmente riguardo a temi di salute come COVID-19.