Нарушение критического восприятия в обществе: проблемы и перспективы
- Авторы: Шавлохова Е.С1,2, Кирячкова В.А1, Корнаухов С.А1
-
Учреждения:
- Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина
- Кубанский институт профессионального образования
- Выпуск: Том 8, № 5 (2025)
- Страницы: 197-205
- Раздел: СТАТЬИ
- URL: https://journals.rcsi.science/2658-3313/article/view/377594
- ID: 377594
Цитировать
Аннотация
в статье исследуется феномен нарушения критического восприятия в современном обществе. Целью является определение ключевых факторов, снижающих способность индивидов к критическому осмыслению информации, а также разработка перспективных мер по его восстановлению. Методологическую основу составили сравнительный контент-анализ медиадискурса 2019-2024 гг., социологический опрос (n = 1 784, 8 регионов РФ) и корреляционный анализ (Spearman ?). Выявлено три взаимосвязанных кластера факторов: когнитивная перегрузка, алгоритмическая персонализация и эрозия образовательных фильтров. Индекс критического восприятия в выборке снизился c 0,67 до 0,42 (2005 - 2024; p <0,01). Установлена сильная отрицательная корреляция (? = – 0,71) между уровнем персонализации медийной ленты и способностью респондентов распознавать манипулятивные сообщения. Научная новизна заключается в комплексной модели взаимодействия цифровой среды и когнитивных искажений, уточняющей динамику их влияния. Практическая значимость состоит в разработанной многоуровневой стратегии: институциональные регулятивы (факт-чекинг, прозрачность алгоритмов), образовательные программы медиа- и инфографрамотности, а также индивидуальные техники когнитивной саморегуляции. Перспективы дальнейших исследований связаны с эмпирической валидацией модели в межкультурном контексте и оценкой эффективности предложенных мер. Данное исследование важно тем, что существующие работы преимущественно описывают отдельные аспекты проблемы (например, фейковые новости или когнитивные искажения), оставляя без внимания их комплексное взаимодействие в динамике цифровой среды. Необходимо отметить то, что совокупный эффект когнитивной перегрузки, алгоритмической персонализации и эрозии образовательных фильтров статистически значимо (p <0,05) снижает способность индивидов к критическому анализу информации.
Об авторах
Е. С Шавлохова
Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина; Кубанский институт профессионального образования
В. А Кирячкова
Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина
С. А Корнаухов
Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина
Список литературы
- Левин Д.В., Смирнова А.П., Козлов А.В. Когнитивные искажения и медиапотребление молодёжи: эмпирический анализ // Вестник Московского университета. Сер. 18, Социология и политология. 2021. № 2. С. 73 – 92.
- Петров И.С. Эрозия критического восприятия в цифровой среде: роль школьного медиаобразования // Медиаобразование. 2023. № 1. С. 21 – 34.
- Паризер И. «Фильтр-пузырь»: Как интернет скрывает от вас важную информацию: пер. с англ. 2-е изд. Москва: Альпина Паблишер, 2015. 318 с.
- Суворов А. Н. Фейковые новости в российском медиадискурсе: тактики манипуляции и защита аудитории // Вопросы журналистики. 2020. № 5. С. 102 – 118.
- РосИндекс-Медиа. Панельные данные медиапотребления 2005-2024 гг. URL: [https://rosindexmedia.ru/data] (https://rosindexmedia.ru/data) (дата обращения: 01.03.2025)
- Pariser E. The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You. London: Penguin Press, 2011. 294 p.
- Sunstein C.R. Republic: Divided Democracy in the Age of Social Media. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2017. 376 p.
- Lewandowsky S., Ecker U.K.H., Cook J. Beyond misinformation: understanding and coping with the “post-truth” era // Journal of Applied Research in Memory and Cognition. 2017. Vol. 6. No. 4. P. 353 – 369.
- Pennycook G., Rand D.G. Lazy, not biased: susceptibility to partisan fake news is better explained by lack of reasoning than by motivated reasoning // Cognition. 2019. Vol. 188. P. 39 – 50.
- 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.
- 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.
- Tversky A., Kahneman D. Judgment under uncertainty: heuristics and biases // Science. 1974. Vol. 185. No. 4157. P. 1124 – 1131.
- Bakshy E., Messing S., Adamic L.A. Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook // Science. 2015. Vol. 348. No. 6239. P. 1130 – 1132.
- Bod? B. Personalised news: merging p
Дополнительные файлы
