2024-06-04 06:50:54
Dans une étude récente publiée dans la revue Sciencedes chercheurs ont étudié l’impact de la désinformation de Facebook et du contenu sceptique à l’égard des vaccins sur les intentions de vaccination contre la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) aux États-Unis.
Leurs résultats indiquent que même si la désinformation signalée réduit les intentions de vaccination, l’exposition beaucoup plus grande à des contenus non signalés et sceptiques à l’égard des vaccins provenant de sources grand public a eu un impact significatif sur l’hésitation à la vaccination.
Étude: Quantifier l’impact de la désinformation et des contenus sceptiques à l’égard des vaccins sur Facebook. Crédit d’image : Conception accogliente/Shutterstock
Arrière-plan
Ces dernières années, la désinformation en ligne a attiré une attention considérable en raison de son préjudice perçu dans le monde réel, comme en témoignent des événements tels que le rejet des messages de santé publique pendant la pandémie de COVID-19.
Malgré des recherches approfondies sur la propagation et la psychologie de la désinformation, son impact causal direct sur des comportements tels que la vaccination reste sous-exploré.
Cette lacune est particulièrement cruciale en ce qui concerne la désinformation sur le vaccin contre la COVID-19, où des corrélations ont été trouvées entre l’exposition à la désinformation et des taux de vaccination plus faibles, mais la direction et la causalité de cette relation ne sont pas claires.
De plus, un contenu qui n’est pas factuellement inexact mais qui suscite un scepticisme à l’égard des vaccins pourrait contribuer de manière significative à l’hésitation à l’égard de la vaccination.
À propos de l’étude
Pour combler les lacunes existantes dans les connaissances, cette étude a introduit un cadre combinant des données expérimentales et des données d’exposition à Facebook pour quantifier l’impact causal de la désinformation signalée et du contenu sceptique à l’égard des vaccins non signalé sur les intentions de vaccination contre le COVID-19.
L’étude a exploré ces effets à l’aide de deux expériences d’enquête à grande échelle menées sur une plateforme en ligne impliquant 18 725 participants américains.
La première expérience comprenait 8 603 participants, chacun étant exposé soit à un poste de contrôle neutre, soit à l’une des 40 informations erronées sur les vaccins que les vérificateurs des faits avaient précédemment démystifiées.
L’impact sur les intentions de vaccination a été évalué avant et après l’exposition, les réponses étant combinées dans un indice de vaccination contre la COVID-19. L’effet de l’exposition sur les intentions de vaccination a été analysé à l’aide de méthodes statistiques et la signification des résultats a été déterminée à l’aide de la correction de Benjamini-Hochberg.
Dans la deuxième expérience, les chercheurs ont montré à 10 122 participants 90 articles Facebook hautement partagés sur les vaccins, représentant divers sujets et qualités de domaine.
Les méthodes pré- et post-exposition utilisées pour mesurer les intentions de vaccination étaient similaires à celles utilisées dans la première expérience. Les effets causals de chaque élément de contenu sur les intentions de vaccination ont été évalués. Une méta-régression à effets aléatoires a été réalisée en utilisant cinq caractéristiques principales (surprenant, plausible, favorable aux démocrates par rapport aux républicains, familier, nocif par rapport à utile pour la santé).
Pour examiner l’exposition au contenu lié aux vaccins sur Facebook, l’ensemble de données Social Science One, qui comprenait 13 206 liens sur le vaccin COVID-19 partagés publiquement au moins 100 fois sur Facebook au cours des trois premiers mois de 2021, a été utilisé.
Le crowdsourcing et l’apprentissage automatique ont été utilisés pour généraliser les résultats de l’enquête à cet ensemble de données. Des évaluateurs de foule ont été utilisés pour prédire l’effet des gros titres sur les intentions de vaccination. Ces prédictions ont été regroupées et utilisées dans une méta-régression à effets aléatoires pour estimer les effets du traitement pour l’ensemble des liens.
Résultats
Les informations erronées signalées ont reçu 8,7 millions de vues sur Facebook, ce qui représente 0,3 % de toutes les vues liées aux vaccins. Même si la désinformation signalée a eu un impact négatif important, elle a été éclipsée par le contenu plus répandu et sceptique à l’égard des vaccins, non signalé comme de la désinformation.
Les prédictions de l’apprentissage automatique utilisées pour générer des estimations d’impact à grande échelle suggèrent que les contenus sceptiques à l’égard des vaccins non signalés par les vérificateurs des faits avaient un effet négatif global beaucoup plus important que la désinformation signalée.
La première expérience a révélé que l’exposition à une seule information erronée sur les vaccins réduisait les intentions de vaccination de 1,5 point de pourcentage en moyenne.
Cet effet variait considérablement selon les différents éléments de désinformation, la désinformation la plus percutante réduisant les intentions de 3 points de pourcentage et les autres n’ayant aucun effet.
La deuxième expérience a révélé que la mesure dans laquelle les gros titres suggéraient que le vaccin était nocif pour la santé était le seul indicateur cohérent d’une diminution des intentions de vaccination. Dans l’ensemble, les fausses déclarations ont eu un effet plus négatif sur les intentions de vaccination, mais cela était principalement dû au fait qu’elles étaient plus susceptibles de suggérer un préjudice.
Plus précisément, une augmentation d’un point de la perception de la nocivité était associée à une réduction de 0,69 point de pourcentage des intentions de vaccination lorsqu’il s’agissait du seul prédicteur et de 0,49 point de pourcentage lorsque d’autres prédicteurs étaient inclus.
Conclusions
Dans l’ensemble, l’étude met en évidence l’impact substantiel des contenus sceptiques à l’égard des vaccins, en particulier ceux provenant de sources grand public, sur la réduction des intentions de vaccination par rapport à la désinformation signalée.
L’étude a introduit une méthode intégrant le crowdsourcing, l’apprentissage automatique et des données à grande échelle pour estimer les effets causals des médias sociaux sur les résultats sociétaux, en particulier l’hésitation à la vaccination.
Les résultats suggèrent que les contenus non signalés et sceptiques à l’égard des vaccins provenant des médias grand public ont considérablement réduit les intentions de vaccination de 2,3 points de pourcentage par utilisateur de Facebook. Cela indique que les interventions actuelles en matière de désinformation sont inadéquates pour un tel contenu.
Les points forts de l’étude incluent son approche nouvelle et ses contrôles robustes, tandis que ses limites impliquent des écarts temporels entre les sources de données et l’accent mis sur les intentions plutôt que sur le comportement réel.
Les recherches futures devraient explorer l’impact du contenu sans lien et traduire les résultats de l’enquête dans les contextes des médias sociaux. L’approche offre un cadre reproductible pour évaluer les impacts néfastes des contenus.
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