תוכן סקפטי לחיסון לא מסומן בפייסבוק גורם להססנות משמעותית לחיסון, כך מגלה מחקר

במחקר שפורסם לאחרונה בכתב העת מַדָעחוקרים חקרו את ההשפעה של מידע מוטעה בפייסבוק ותוכן סקפטי לחיסון על כוונות החיסון של מחלת הקורונה 2019 (COVID-19) בארצות הברית.

התוצאות שלהם מצביעות על כך שבעוד שמידע שגוי מסומן מפחית את כוונות החיסון, החשיפה הרבה יותר לתוכן סקפטי לא מסומן של חיסונים ממקורות מיינסטרים השפיעה באופן משמעותי על היסוס החיסונים.

מחקר: כימות ההשפעה של מידע מוטעה ותוכן סקפטי לחיסון על פייסבוק. קרדיט תמונה: Accogliente Design / Shutterstock

רקע כללי

בשנים האחרונות, מידע שגוי מקוון זכה לתשומת לב משמעותית בשל הנזק הנתפס שלו בעולם האמיתי, כפי שמעידים אירועים כמו דחיית הודעת בריאות הציבור במהלך מגיפת COVID-19.

למרות מחקר מקיף על התפשטות ופסיכולוגיה של מידע שגוי, ההשפעה הסיבתית הישירה שלו על התנהגויות כמו קליטת חיסון נותרה לא נחקרה.

פער זה חיוני במיוחד בנוגע למידע מוטעה על חיסוני COVID-19, שם נמצאו מתאמים בין חשיפה למידע שגוי ושיעורי חיסונים נמוכים יותר, אך הכיוון והסיבתיות של קשר זה אינם ברורים.

בנוסף, תוכן שאינו מדוייק עובדתית אך מעורר ספקנות לחיסון עשוי לתרום משמעותית להססנות חיסונים.

לגבי המחקר

בהתייחס לפערי הידע הקיימים, מחקר זה הציג מסגרת המשלבת נתונים ניסיוניים ונתוני חשיפה בפייסבוק כדי לכמת את ההשפעה הסיבתית של מידע שגוי מסומן ותוכן סקפטי לא מסומן על חיסון על כוונות חיסון נגד COVID-19.

המחקר בחן את ההשפעות הללו באמצעות שני ניסויי סקר רחבי היקף שנערכו בפלטפורמה מקוונת שכללה 18,725 משתתפים אמריקאים.

הניסוי הראשון כלל 8,603 משתתפים, שכל אחד מהם נחשף לנקודת בקרה ניטראלית או לאחת מ-40 פיסות של מידע שגוי על חיסונים שבודקי עובדות הפריכו בעבר.

ההשפעה על כוונות החיסון הוערכה לפני ואחרי החשיפה, עם תגובות משולבות למדד חיסון COVID-19. השפעת החשיפה על כוונות החיסון נותחה בשיטות סטטיסטיות, ומובהקות התוצאות נקבעה באמצעות תיקון בנימין-הוכברג.

בניסוי השני, החוקרים הראו ל-10,122 משתתפים 90 מאמרים הקשורים לחיסון משותפים מאוד מפייסבוק, המייצגים נושאים שונים ואיכויות תחום.

שיטות לפני ואחרי החשיפה ששימשו למדידת כוונות החיסון היו דומות לאלו ששימשו בניסוי הראשון. הוערכו ההשפעות הסיבתיות של כל חלק מהתוכן על כוונות החיסון. מטא-רגרסיה של אפקטים אקראיים נערכה תוך שימוש בחמש תכונות ברמת הכותרת (מפתיע, סביר, חיובי לדמוקרטים לעומת רפובליקנים, מוכר, מזיק לעומת מועיל לבריאות).

כדי לבחון חשיפה לתוכן הקשור לחיסון בפייסבוק, נעשה שימוש במערך הנתונים Social Science One, שכלל 13,206 קישורים על חיסון COVID-19 ששותפו בפומבי לפחות 100 פעמים בפייסבוק במהלך שלושת החודשים הראשונים של 2021.

מיקור המונים ולמידת מכונה הופעלו כדי להכליל את תוצאות הסקר למערך נתונים זה. נעשה שימוש בדירוג קהל כדי לחזות את השפעת הכותרות על כוונות החיסון. תחזיות אלו נצברו והשתמשו במטא-רגרסיה של אפקטים אקראי כדי להעריך את השפעות הטיפול עבור מערך הקישורים המלא.

ממצאים

מידע שגוי מסומן קיבל 8.7 מיליון צפיות בפייסבוק, המהווים 0.3% מכלל הצפיות הקשורות לחיסון. אמנם למידע שגוי שסומן הייתה השפעה שלילית משמעותית, אבל הוא הועיב על ידי התוכן הספקני הנרחב יותר של חיסונים שלא סומן כמידע שגוי.

תחזיות למידת מכונה ששימשו להפקת אומדני השפעה מוגדלים הצביעו על כך שלתוכן סקפטי לחיסון שלא סומן על ידי בודקי עובדות יש השפעה שלילית כוללת משמעותית הרבה יותר מאשר מידע מוטעה מסומן.

הניסוי הראשון מצא שחשיפה למידע שגוי יחיד על חיסון הפחיתה את כוונות החיסון בממוצע של 1.5 נקודות אחוז.

השפעה זו השתנתה באופן משמעותי בין חלקים שונים של מידע מוטעה, כאשר המידע השגוי המשפיע ביותר הפחית את הכוונות ב-3 נקודות אחוז ואחרים לא השפיעו.

הניסוי השני מצא כי המידה שבה כותרות העלו שהחיסון מזיק לבריאות היא המנבא העקבי היחיד לירידה בכוונות החיסון. בסך הכל, לטענות שווא הייתה השפעה שלילית יותר על כוונות החיסון, אבל זה היה בעיקר בגלל שהן נטו יותר לרמוז על נזק.

באופן ספציפי, עלייה של נקודה אחת בתפיסת המזיקות הייתה קשורה לירידה של 0.69 נקודות אחוז בכוונות החיסון כאשר זה היה המנבא היחיד ו-0.49 נקודות אחוז כאשר נכללו מנבאים אחרים.

מסקנות

בסך הכל, המחקר מדגיש את ההשפעה המשמעותית של תוכן סקפטי לחיסון, במיוחד ממקורות מיינסטרים, על הפחתת כוונות החיסון בהשוואה למידע שגוי מסומן.

המחקר הציג שיטה המשלבת מיקור המונים, למידת מכונה ונתונים בקנה מידה גדול כדי להעריך את ההשפעות הסיבתיות של המדיה החברתית על התוצאות החברתיות, במיוחד היסוס חיסונים.

הממצאים מצביעים על כך שתוכן לא מסומן, ספקני לחיסון ממדיה מיינסטרים הפחית משמעותית את כוונות החיסון ב-2.3 נקודות אחוז לכל משתמש פייסבוק. זה מצביע על כך שההתערבויות הנוכחיות של מידע מוטעה אינן מתאימות לתוכן כזה.

נקודות החוזק של המחקר כוללות את הגישה החדשנית שלו ובדיקות חזקות, בעוד שהמגבלות כוללות פערי תזמון בין מקורות נתונים והתמקדות בכוונות על פני התנהגות בפועל.

מחקר עתידי צריך לחקור את ההשפעה של תוכן שאינו קשור ולתרגם את תוצאות הסקר להקשרים של מדיה חברתית. הגישה מציעה מסגרת שניתן לשכפל להערכת השפעות תוכן מזיק.