[論文レビュー] The COVID-19 Infodemic: Twitter versus Facebook
本研究では、SNSデータからのリンクおよび動画分析を用いて、TwitterとFacebookにおける低信頼性のCOVID-19関連情報の拡散を比較した。誤情報の供給源および不審なYouTube動画の間でプラットフォーム間で非対称な普及が見られ、少数の検証済み「スーパースプレッダー」が拡散を主導しており、一貫した共有行動の証拠も示された。これは、インフォデミックに対処するためのクロスプラットフォームのデータアクセスと社会的レベルの対策の必要性を強調している。
The global spread of the novel coronavirus is affected by the spread of related misinformation -- the so-called COVID-19 Infodemic -- that makes populations more vulnerable to the disease through resistance to mitigation efforts. Here we analyze the prevalence and diffusion of links to low-credibility content about the pandemic across two major social media platforms, Twitter and Facebook. We characterize cross-platform similarities and differences in popular sources, diffusion patterns, influencers, coordination, and automation. Comparing the two platforms, we find divergence among the prevalence of popular low-credibility sources and suspicious videos. A minority of accounts and pages exert a strong influence on each platform. These misinformation "superspreaders" are often associated with the low-credibility sources and tend to be verified by the platforms. On both platforms, there is evidence of coordinated sharing of Infodemic content. The overt nature of this manipulation points to the need for societal-level solutions in addition to mitigation strategies within the platforms. However, we highlight limits imposed by inconsistent data-access policies on our capability to study harmful manipulations of information ecosystems.
研究の動機と目的
- TwitterとFacebookにおける低信頼性のCOVID-19関連情報の普及度と拡散パターンを調査すること。
- 両プラットフォームにおける誤情報拡散に寄与する影響力のあるアカウントを特定し、検証済みユーザーの役割を評価すること。
- 特にTwitterとFacebookの比較において、低信頼性コンテンツの共有に一貫した行動や自動化の兆候があるかを同定すること。
- プラットフォーム固有のデータアクセス制限が、インフォデミック研究および政策立案に与える影響を評価すること。
- 有害な健康関連誤情報の拡散を抑制するためのプラットフォームレベルおよび社会的レベルの戦略を提言すること。
提案手法
- TwitterのDecahoseおよびFacebookのCrowdTangleを用いてSNSデータを収集し、COVID-19関連のキーワードを含む投稿に焦点を当てた。
- 事前に作成された低信頼性サイトドメインのコロナスにリンクを照合することで、低信頼性コンテンツを特定した。
- YouTubeの動画が公式に禁止されたり、一般公開されていなかったりするかどうかを基準に、不審なYouTube動画をマークした。
- 公衆の関心と相関するかを評価するために、低信頼性および高信頼性の情報源における共有頻度の時間的傾向を追跡した。
- 類似した共有行動を示すアカウントのクラスタを特定することで、一貫した共有行動のパターンを検出するためのユーザーの行動を分析した。
- 低信頼性の情報源と関連するアカウントや検証済みアカウントの影響力を評価し、情報拡散に与える影響を分析した。
実験結果
リサーチクエスチョン
- RQ1TwitterとFacebookにおける低信頼性コンテンツの普及度はどの程度で、その共有パターンは時間経過とともにどのように変化しているか？
- RQ2同じ低信頼性の供給源や不審なYouTube動画が、両プラットフォームでほぼ同等の量で共有されているか？
- RQ3少数の影響力のあるアカウント、特に検証済みアカウントが、各プラットフォームで誤情報拡散を主導している程度はどの程度か？
- RQ4低信頼性コンテンツの共有に一貫した行動や不正な行動の兆候があるか、またその特徴がTwitterとFacebookでどのように異なるか？
- RQ5プラットフォーム固有のデータアクセスポリシーおよびサンプリングバイアスが、誤情報拡散のクロスプラットフォーム比較の信頼性と公平性に与える影響は？
主な発見
- 低信頼性の供給源および不審なYouTube動画は、TwitterとFacebookの間で非対称的に普及しており、一部の供給源が1つのプラットフォームで支配的である一方で、もう一方では活発でない傾向が見られた。
- 少数のアカウント（特に検証済みアカウント）が、両プラットフォームで顕著に高い影響力を発揮しており、誤情報の『スーパースプレッダー』として機能していた。
- Facebookでは、低信頼性対高信頼性コンテンツの比率がTwitterに比べて低く、誤情報の抑止にやや効果的だった可能性があるが、これはデータアクセスバイアスに起因する制限がある。
- 不審なYouTube動画はFacebookでより多く見られ、これはコンテンツの再利用に伴う新しい動画IDの付与や、YouTubeでの早期削除が要因で、Facebookユーザーがそれらを共有する前に削除されている可能性がある。
- 両プラットフォームで一貫した共有行動が検出され、システム的な操作の兆候が示された。複数のアカウント間で同期された投稿パターンが確認された。
- プラットフォームのアーキテクチャやユーザーの属性に差があっても、公衆の関心が高まった時期に両プラットフォームで誤情報の共有量が同時に増加した。これは、孤立したボット活動ではなく、共通の外部要因によるものであり、外部要因の影響が強いことを示唆している。
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