[论文解读] Infodemics on Youtube: Reliability of Content and Echo Chambers on COVID-19

Niccolò Di Marco, Matteo Cinelli+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2021

Misinformation and Its Impacts参考文献 35被引用 2

一句话总结

本研究分析了在新冠疫情期间，来自68个政治倾向各异且事实核查评分不同的YouTube频道发布的13,000个视频中超过200万次用户互动。通过信息论度量方法，研究证明了在政治倾向和内容可靠性两个维度上均形成了回音室结构，且这些结构无法通过随机用户互动模式复现，表明信息消费中存在非随机、结构性的极化现象。

ABSTRACT

Social media radically changed how information is consumed and reported. Moreover, social networks elicited a disintermediated access to an unprecedented amount of content. The world health organization (WHO) coined the term infodemics to identify the information overabundance during an epidemic. Indeed, the spread of inaccurate and misleading information may alter behaviors and complicate crisis management and health responses. This paper addresses information diffusion during the COVID-19 pandemic period with a massive data analysis on YouTube. First, we analyze more than 2M users' engagement in 13000 videos released by 68 different YouTube channels, with different political bias and fact-checking indexes. We then investigate the relationship between each user's political preference and her/his consumption of questionable/reliable information. Our results, quantified using information theory measures, provide evidence for the existence of echo chambers across two dimensions represented by the political bias and by the trustworthiness of information channels. Finally, we observe that the echo chamber structure cannot be reproduced after properly randomizing the users' interaction patterns.

研究动机与目标

• 调查政治倾向与信息可靠性如何塑造YouTube平台在新冠疫情期间的用户互动模式。
• 评估是否存在回音室现象——即用户倾向于消费与其政治观点和感知可信度一致的信息。
• 确定观察到的回音室结构是否具有统计显著性，或是否可由随机互动模式解释。
• 量化用户政治偏好与其对可靠与可疑信息消费之间关系的强度。

提出的方法

• 收集并分析了来自68个YouTube频道的13,000个视频中超过200万条用户互动事件（点赞、评论、观看次数），这些频道具有已知的政治倾向和事实核查评分。
• 根据政治倾向（左派、中立、右派）和第三方事实核查指数对频道进行分类。
• 应用信息论度量方法——特别是熵和互信息——以量化信息传播结构与用户聚类特征。
• 构建用户互动网络，并将实际观察到的回音室模式与随机用户互动数据生成的模式进行比较，以检验其统计显著性。
• 使用用户政治偏好与内容可靠性之间的互信息，检测内容消费中非随机的对齐现象。

实验结果

研究问题

• RQ1 在新冠疫情期间，YouTube用户在多大程度上消费与其政治偏好相符的信息？
• RQ2 信息来源的可靠性在用户的内容消费中与政治偏倚之间存在何种关联？
• RQ3 YouTube平台上的回音室结构是否具有结构性显著性，还是仅仅是随机用户行为的产物？
• RQ4 通过随机用户互动模式能否复现观察到的回音室结构？

主要发现

• YouTube上存在显著的回音室效应，用户倾向于与自身政治倾向及信息源可信度相符的内容进行互动。
• 用户政治偏好与内容可靠性之间的对齐具有统计非随机性，互信息度量显示即使在随机化后该值仍保持较高水平。
• 当用户互动模式被随机化后，回音室结构无法复现，表明观察到的聚类并非偶然结果，而是真实的行为模式体现。
• 研究发现，政治倾向更强且事实核查评分更低的频道仍吸引了大量互动，表明虚假信息在政治一致的网络中传播效率较高。
• 信息论度量显示，当同时考虑政治倾向与内容可靠性时，用户互动模式更具可预测性，表明存在双维回音室结构。
• 结果表明，平台算法可能通过推广与用户现有政治倾向和信任偏好一致的内容，加剧了信息极化。