Фейковые новости и их влияние на общество: примеры российских и китайских медиа

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

в статье исследуется феномен фейковых новостей и их влияние на общество на примере российских и китайских медиа. Актуальность темы обусловлена ростом дезинформации в цифровую эпоху и ее потенциальными социально-политическими последствиями. Цель работы – выявить специфику распространения фейковых новостей в России и Китае, оценить их воздействие на общественное мнение и наметить пути противодействия. Методология включает контент-анализ медиа, опросы аудитории, регрессионный анализ факторов доверия к информации. Эмпирическую базу составили выборки из 500 фейковых и 500 достоверных новостей в каждой стране за 2021-2023 гг., опросы 1000 респондентов. Результаты показали, что фейки составляют 15-20% новостного контента, вызывают рост поляризации мнений (коэффициент корреляции – 0,78) и снижение доверия к СМИ на 25%. Политическая ангажированность повышает веру в фейки на 30%. Намечены рекомендации по повышению медиаграмотности и ответственности медиа. Обсуждается необходимость баланса между свободой слова и противодействием дезинформации.

Об авторах

Цзытэн Лю

Хэбэйский геологический университет, Китай

Список литературы

  1. Allcott H., Gentzkow M. Social media and fake news in the 2016 election // Journal of Economic Perspectives. 2017. Vol. 31. No 2. P. 211 – 236.
  2. Bakir V., McStay A. Fake news and the economy of emotions: Problems, causes, solutions // Digital Journalism. 2018. Vol.?6. No?2. P.?154 – 175.
  3. Borges?Tiago M.T., Tiago F., Silva O., Guaita Mart?nez J.M. Fake news and its impact on social media and intellectual capital // Journal of Intellectual Capital. 2020. Vol. 21. No 6. P. 797 – 815.
  4. Bugorkova O. Ukraine conflict: Inside Russia's "Kremlin troll army" [Электронный ресурс] // BBC News. 2019. Режим доступа: https://www.bbc.com/news/world-europe-31962644 (дата обращения: 04.09.2024)
  5. Chua A.Y., Banerjee S. Intentions to trust and share online health rumors: An experiment with medical professionals // Computers in Human Behavior. 2018. Vol.?87. P. 1 – 9.
  6. Haciyakupoglu G., Hui J.Y., Suguna V.S., Leong D., Rahman M.F.B.A. Countering fake news: A survey of recent global initiatives. Singapore: Nanyang Technological University, 2018.
  7. Jang S.M., Kim J.K. Third person effects of fake news: Fake news regulation and media literacy interventions // Computers in Human Behavior. 2018. Vol.?80. P. 295 – 302.
  8. Lazer D.M.J., Baum M.A., Benkler Y., Berinsky A.J., Greenhill K.M., Menczer F. и др. The science of fake news // Science. 2018. Vol. 359. No 6380. P.?1094– 1 096.
  9. Nelson J.L., Taneja H. The small, disloyal fake news audience: The role of audience availability in fake news consumption // New Media & Society. 2018. Vol. 20. No 10. P. 3720 – 3737.
  10. Reilly I. F for Fake: Propaganda! Hoaxing! Hacking! Partisanship! and Activism! in the fake news ecology // The Journal of American Culture. 2018. Vol. 41. No 2. P. 139 – 152.
  11. Shu K., Wang S., Liu H. Beyond news contents: The role of social context for fake news detection // Proceedings of the Twelfth ACM International Conference on Web Search and Data Mining. 2019. P. 312 – 320.
  12. Tandoc E.C. Jr., Lim Z.W., Ling R. Defining "fake news": A typology of scholarly definitions // Digital Journalism. 2018. Vol. 6. No 2. P. 137 – 153.
  13. Vargo C.J., Guo L., Amazeen M.A. The agenda-setting power of fake news: A big data analysis of the online media landscape from 2014 to 2016 // New Media & Society. 2018. Vol.?20. No 5. P. 2028 – 2049.
  14. Wang P., Angarita R., Renna I. Is this the era of misinformation yet: Combining social bots and fake news to deceive the masses // Companion Proceedings of The Web Conference 2018. P.?1557 – 1561.
  15. Zhou X., Zafarani R. Fake news: A survey of research, detection methods, and opportunities [Электронный ресурс] // arXiv preprint arXiv:1812.00315. 2018. Режим доступа: https://arxiv.org/abs/1812.00315 (дата обращения: 04.09.2024)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).