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# 健康科学# 公衆衛生・グローバルヘルス

COVID-19の報告:エラーと信頼への影響

パンデミック中に報道のミスがどうやって世間の認識を形成したかを調べる。

Alyson Haslam, Q. Harshman, V. Prasad

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COVID報告の誤りCOVID報告の誤りた。パンデミック中に間違いが公の見方を形作っ
目次

COVID-19のパンデミックは情報の広まり方を変えたんだ。ニュース記者は迅速に更新を共有しなきゃいけなかったから、時々記事にミスが出ることがあったんだって。調査によると、新聞記事の約11%にはエラーがあるけど、そのうちのほんの一部しか修正されないんだ。多くのエラーは「低影響」と見なされてて、記事の主なポイントにはあまり影響しない。

昔は、ジャーナリストは一般的に中立的な情報源と見なされてたけど、最近の調査では、多くのジャーナリスト自身が厳格な中立性を信じてないことがわかったんだ。一般の人たちも、多くのニュース媒体には政治的な偏見があると感じてるみたい。それでも、ほとんどの人はニュース機関がバランスの取れた報道を期待してる。

報道のミスが深刻だったり、常に偏ってたりすると、誤情報の広がりにつながることがあるんだ。世界保健機関は、パンデミック中の正しい情報と間違った情報の混在を「インフォデミック」と呼んでて、この誤情報が害をもたらし、入院や死に至ることがあったと考えられてる。ソーシャルメディアは偽情報を広める原因としてしばしば責められて、伝統的なニュース媒体は、公共の健康ガイドラインを支える点ではより信頼されてた。

伝統的なニュースメディアの役割は、信頼できる健康情報を提供する上で重要なんだ。これらのメディアは誠実さが評判で、通常は厳格な編集基準を守ってる。政府の保健官と連携して、正確な公共の健康メッセージを効率的に共有するんだ。信頼される地位にあるから、特に敏感な話題や物議を醸す話題については、真実で偏りのない報道を目指さなきゃいけない。

伝統的なニュースソースが発表するほとんどの記事は知識が正しいけど、エラーも起こるし、通常は修正される。理想的には、良い報道はエラー率の面でどちらか一方に偏るべきじゃないんだ。

ニューヨーク・タイムズがCOVID-19の報道での修正にどう対応したかを理解するため、修正があった記事を調べてみた。COVID関連のトピック、例えば、感染者数、ワクチンの詳細、マスク政策、政府の反応に焦点を当てたんだ。COVIDに関連しない記事や英語以外のものは研究から外した。

調べた結果、COVID-19に言及した記事がたくさん見つかり、具体的な修正があったのはその中の少数だった。著者、発行日、修正日についての詳細を集めたし、死亡者数や感染者数、他の統計データの修正が必要な問題も記録した。

さらに詳しく見ると、多くの修正が人々が情報を理解する上であまり影響を与えなかったことがわかった。でも、COVID-19に関しては、記事のトーンが状況の深刻さを誇張することが多かったんだ。これは重要で、パンデミック中の誤情報に関する多くの議論はソーシャルメディアにフォーカスしてるけど、主流メディアは信頼できる真実の伝え手と見なされることが多い。

私たちが分析した修正は、特にCOVID-19に関する情報の提示方法に大きな変化をもたらすことが多かった。ほとんどの修正は、状況を過小評価したり過大評価したりしてた。この傾向は、エラーが起こった時、パンデミックに対する緊急感や深刻さを生む可能性が高いことを示唆してる。修正は、ある著者が状況を誇張したり軽視したりする傾向があったことを示してる。

さらに、たくさんの修正が迅速に行われた一方で、元の間違いを明確に説明しない修正もあった。こうした透明性の欠如が、一般の人々の間に不信感を生む可能性がある。

ニューヨーク・タイムズはパンデミックの数年前に編集プロセスに変更を加えて、記事の承認プロセスを早くすることを目指してた。その結果、全体的に修正の数はやや減少したけど、COVID-19に関する記事が通常掲載される前面セクションのエラーの影響は、公共の意見にもっと劇的に影響を与えたかもしれない。

私たちの分析の結果は、すべてのメディアソースに当てはまるわけじゃないことに注意が必要だ。一つの大きな新聞に焦点を当てたのは、広く読まれていて公共の見解に大きな影響を持つから。データ収集の方法がいくつかの潜在的なバイアスを導入したかもしれないけど、私たちの主な目標は、エラー率や修正の傾向を浮き彫りにすることだった。

私たちの発見によれば、COVID-19の修正は他のトピックの修正に比べて、状況を誇張する可能性が6倍高かった。これは、ミスが起こった時、より大きな懸念や恐れを引き起こす傾向があることを示してる。興味深いことに、個々のジャーナリストはエラーのパターンが異なり、ある人は影響を軽視し、他の人はよく誇張してた。

同時に、少数の記者が多数の修正に関与してたこともわかった。これは、いくつかのジャーナリストが公共に届く前にもっと注意深く報道する必要があることを示してる。

全体として、多くの修正が情報の理解に大きく影響を与えなかったけど、COVID-19関連の修正はしばしば重要な方法で認識を変えた。これは、危機的な時に、重要なトピックについて正確でバランスの取れた情報が人々に届けられることが不可欠だから、懸念を引き起こす。

結論として、エラーは特にパンデミックのような急速に動く危機の中でジャーナリズムの一部だけど、高い報道基準を維持することは重要だ。ニュース組織は、公共の信頼を維持するために、修正が迅速かつ明確に行われることを確保する責任がある。問題の報道のバランスを取ることは、その深刻さを誇張したり軽視したりせずに、聴衆が真実で役立つ情報を受け取るのを助けるだろう。

オリジナルソース

タイトル: An empirical cross-sectional analysis of the corrections in the New York Times COVID-19 coverage

概要: BackgroundTo examine the errors and corrections in the New York Times (NYT) and to assess if there is an imbalance towards overstating the pandemic severity, which may support more extreme restrictions or understating the severity. MethodsWe conducted a retrospective cross-sectional analysis of COVID-19 articles that had corrections made and reported in the NYT "corrections page". We categorized authors in a NYT COVID-19 article as a NYT reporter, NYT other, or independent author. We calculated the number and type of corrections by author type (NYT reporter, NYT other, and independent author) and number and percentage of corrections indicating an over- or under-statement of the COVID-19 situation. ResultsThere were 576 total corrections for the included 486 articles. Forty-three percent (n=245) corrections specifically pertained to COVID-19. Compared to corrections not pertaining to COVID-19, corrections pertaining to COVID-19 were less likely to be about spelling (0% vs 23.6%), locations (1.2% vs 16.3%), or title/degree (0% vs 10.6%), and more likely to be about a vaccine/vaccination (21.2% vs 0.3%), incidence/cases of conditions (12.2% vs 0.3%), or disease testing (7.8% vs 0.3%; p

著者: Alyson Haslam, Q. Harshman, V. Prasad

最終更新: 2024-08-08 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.08.02.24311424

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.08.02.24311424.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

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