Key points are not available for this paper at this time.
الأهمية يستهلك الكثير من الناس الأخبار عبر وسائل التواصل الاجتماعي. لذلك، من المرغوب تقليل تعرض مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي لمحتوى الأخبار منخفض الجودة. أحد التدخلات الممكنة هو أن تظهر خوارزميات تصنيف وسائل التواصل الاجتماعي محتوى أقل نسبيًا من المصادر التي يعتبرها المستخدمون غير موثوقة. ولكن هل تقييمات العامة مؤشرات موثوقة للجودة، أم أنها تتأثر بالتحيز الحزبي أو نقص المعلومات؟ وربما بصفة مفاجئة، نجد أن العامة - في المتوسط - جيدون جدًا في التمييز بين المصادر ذات الجودة المنخفضة والعالية. تشير هذه النتائج إلى أن دمج تقييمات الثقة للجمهور في خوارزميات تصنيف وسائل التواصل الاجتماعي قد يكون تدخلاً فعالاً ضد المعلومات المضللة، الأخبار المزيفة، ومحتوى الأخبار ذو التحيز السياسي الكبير.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Gordon Pennycook
David G. Rand
Proceedings of the National Academy of Sciences
Massachusetts Institute of Technology
University of Regina
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
درس بينيكوك وزملاؤه (Mon,) هذا السؤال.
www.synapsesocial.com/papers/695d593413292fa9df0b4f7a — DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1806781116
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: