Маркеры фейковой информации в новостях о COVID-19

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность исследования обусловлена интересом современной лингвистики к феномену фейка, необходимостью его комплексного осмысления и описания. Целью работы является изучение распространения фейковой информации в условиях пандемии COVID-19, а также создание классификации маркеров фейковой информации на основе исследования И.А. Стернина и А.М. Шестериной. Для анализа фейков создана база данных «Фейковые новости в социальных сетях и СМИ», материалом послужили 252 интернеттекста, содержащие ложные высказывания о COVID-19 с января 2020 г. по февраль 2022 г. Тексты собраны методом сплошной выборки, источниками для сбора материала послужили социальные сети и сайты СМИ. Все фрагменты разделены на шесть групп по содержанию: «Вакцинация» (32 %), «Теории заговора» (20 %), «Международные новости» (18 %), «Панические сообщения и предупреждения» (14 %), «Псевдомедицинские советы» (9 %), «Сообщения о подтверждѐнных случаях/смертях» (7 %). Дополнительно рассмотрено распространение фейков в каждом году. В приведѐнных фрагментах фейков выявлены следующие группы типовых маркеров фейковой информации: Формальные маркеры, Содержательные маркеры, Лексические маркеры, Прагматические маркеры, Источники информации, Аргументация. К каждому маркеру подобраны примеры из базы данных. 

Об авторах

В. В. Биткова

ФГАОУ «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»

Автор, ответственный за переписку.
Email: lera.bitkova2016@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3144-9607

лаборант-исследователь научно-образовательного центра «Цифровая гуманитаристика»

620002, Российская Федерация, г. Екатеринбург, ул. Мира, 19

Список литературы

  1. Allcott H., Gentzkow M. Social media and fake news in the 2016 election // Journal of Economic Perspectives. 2017. Vol. 31 (2). P. 211-236. https://doi.org/10.1257/jep.31.2.211
  2. Lazer D.M., Baum M.A., Benkler Y. The science of fake news // Science. 2018. Vol. 359 (6380). P. 10941096. https://doi.org/10.1126/science.aao2998
  3. Tandoc Jr. E.C., Lim Z.W., Ling R. Defining “Fake News” // Digital Journalism. 2018. Vol. 6 (2). P. 137153. https://doi.org/10.1080/21670811.2017.1360143
  4. Tandoc Jr. E.C., Thomas R.J., Bishop L. What is (Fake) News? Analyzing News Values (and More) in Fake Stories // Media and Communication. 2021. Vol. 9 (1). P. 110-119. https://doi.org/10.17645/mac.v9i1.3331
  5. Vosoughi S., Roy D., Aral S. The Spread of True and False News Online // Science. 2018. Vol. 359 (6380). P. 1146-1151. https://doi.org/10.1126/science.aap9559
  6. Egelhofer J.L., Lecheler S. Fake news as a two-dimensional phenomenon: a framework and research agenda // Annals of the International Communication Association. 2019. Vol. 43 (2). P. 97-116. https://doi.org/10.1080/23808985.2019.1602782
  7. Карасик В.И. Фактоиды как лингвокультурное явление // Политическая лингвистика. 2017. № 3 (63). С. 21-30. https://elibrary.ru/zdmbfx
  8. Зуйкина К.Л., Соколова Д.В. Специфика контента российских фейковых новостей в Интернете и на телевидении // Вестник Московского университета. Серия 10: Журналистика. 2019. № 4. С. 3-22. https://doi.org/10.30547/vestnik.journ.4.2019.322, https://elibrary.ru/xccerj
  9. Molina M.D., Sundar S.S., Le D. “Fake News” Is Not Simply False Information: A Concept Explication and Taxonomy of Online Content // American Behavioral Scientist. 2021. Vol. 65 (2). P. 180-212. https://doi.org/10.1177/0002764219878224
  10. Bakir V., McStay A. Fake news and the economy of emotions // Digital Journalism. 2018. Vol. 6 (2). P. 154175. https://doi.org/10.1080/21670811.2017.1345645
  11. Martel C., Pennycook G., Rand D.G. Reliance on emotion promotes belief in fake news // Cognitive Research Principles and Implications. 2020. Vol. 5 (1). P. 47. https://doi.org/10.1186/s41235-020-00252-3
  12. Heath C. Do People Prefer to Pass along Good or Bad News? Valence and Relevance of News as Predictors of Transmission Propensity // Organizational Behavior and Human Decision Processes. 1996. Vol. 68 (2). P. 79-94. https://doi.org/10.1006/obhd.1996.0091
  13. Vorderer P., Klimmt C., Ritterfeld U. Enjoyment: At the Heart of Media Entertainment // Communication Theory. 2004. Vol. 14 (4). P. 388-408. https://doi.org/10.1111/j.1468-2885.2004.tb00321.x
  14. Duffy A.,Tandoc E., Ling R. Too Good to Be True, Too Good Not to Share: The Social Utility of Fake News // Information, Communication & Society. 2019. Vol. 23 (13). P. 1-15. https://doi.org/10.1080/1369118X.2019.1623904
  15. Bright J. The Social News Gap: How News Reading and News Sharing Diverge // Journal of Communication. 2016. Vol. 66 (3). P. 343-365. https://doi.org/10.1111/jcom.12232
  16. Marwick A.E. Why Do People Share Fake News? A Sociotechnical Model of Media Effects // Georgetown Law Technology Review. 2018. Vol. 2 (474). P. 474-512. URL: https://georgetownlawtechreview.org/wpcontent/uploads/2018/07/2.2-Marwick-pp-474-512.pdf
  17. Суходолов А.П., Бычкова А.М. «Фейковые новости» как феномен современного медиапространства: понятия, виды, назначение, меры противодействия // Вопросы теории и практики журналистики. 2017. Т. 6. № 2. С. 143-169. https://doi.org/10.17150/2308-6203.2017.6(2).143-169, https://elibrary.ru/xsetyb
  18. Архипова А.С., Радченко Д.А., Козлова И.В., Пейгин Б.С., Гаврилова М.В., Петров Н.В. Пути российской инфодемии: от WhatsApp до Следственного комитета // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2020. № 6. С. 231-265. https://doi.org/10.14515/monitoring.2020.6.1778, https://elibrary.ru/gwigpr
  19. Стернин И.А., Шестерина А.М. Маркеры фейка в медиатекстах. Воронеж: ООО «Изд-во РИТМ», 2021. 60 с. URL: https://www.vsu.ru/ru/university/structure/communi-cate/pdf/monographs/markers2.pdf
  20. Панченко Н.Н. Фейк-новость в аспекте достоверности // Теоретические и прикладные аспекты изучения речевой деятельности. 2013. Т. 8. № 1. С. 164-169. https://elibrary.ru/qcdasf
  21. Brennen J.S., Simon F.M., Nielsen R.K. Beyond (Mis)Representation: Visuals in COVID-19 Misinformation // The International Journal of Press/Politics. 2021. Vol. 6 (1). P. 277-299. https://doi.org/10.1177/1940161220964780

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».