Сетевой анализ заголовков новостей о пандемии COVID-19 позволяет предположить, что авторы фейковых сообщений стремились сосредоточить внимание читателей на негативной (часто непроверенной) информации о числе заразившихся, тяжело заболевших и умерших для достижения максимального числа прочтений. В отличие от них, авторы реальных новостей пытались осветить более широкий спектр тем: влияние пандемии на экономику, социальную сферу и помощь государства компаниям и гражданам в период кризиса.

Стажер-исследователь ANR-Lab ВШЭ Маргарита Жданкина представила на онлайн-семинаре Международной лаборатории прикладного сетевого анализа ВШЭ исследование «Сравнительный анализ тематик, освещаемых ложными и достоверными новостями, в контексте пандемии COVID-19», подготовленное совместно со стажерами-исследователями этой лаборатории Викторией Колесниковой, Дмитрием Рудёвым и Сергеем Романовым.

Маргарита Жданкина сообщила, что исследование в разведывательном формате проведено на основе базы данных, состоявшей из 3119 заголовков новостей, опубликованных с декабря 2019-го по июль 2020 года, когда в СМИ и социальных сетях отмечался пик интереса к пандемии. 2061 из них признан правдивым, а 1058 — фейковыми или частично фейковыми. По словам докладчицы, в базе не уточняются основания для маркировки новостей, в ней отсутствует указание на страну происхождения новости, однако изученная авторами исследования выборка новостей из базы данных подтвердила их отнесение к разным категориям.

Участник исследовательской группы Дмитрий Рудёв отметил: ложные новости (фейк-ньюз) в последние годы регулярно используются в политической и конкурентной борьбе для черного пиара и манипулирования общественным мнением. Это подрывает доверие к институту медиа и новостям в целом. Под фейк-ньюз чаще всего подразумевают намеренную дезинформацию, манипуляцию и искажение данных, которые распространяются не только через традиционные медиа, но и через социальные сети. При этом ненамеренные ошибки не считаются фейк-ньюз. Создание и тиражирование ложных новостей тесно связано с пропагандой, способной генерировать их для искажения действительности и манипулирования массовым сознанием. Однако пропаганда или недобросовестная конкуренция — не единственные причины возникновения фейк-ньюз. Нередко они появляются вследствие конспирологического сознания, стремления его носителей выдвинуть устраивающие их версии причин и развития событий.

Дмитрий Рудёв также отметил, что авторы новостей с помощью различных лексических приемов нередко смещают смысл и фокус заголовка. Эта необязательно злонамеренная авторская подача материала может искажать событие и становиться вариантом фейк-ньюз.

Фото: iStock

Маргарита Жданкина уточнила: анализ разделили на несколько этапов. Сначала были выделены наиболее употребляемые слова и часто освещаемые темы. Затем на базе этих слов были построены корреляционные сети, учитывавшие частоту использования определенных словосочетаний. Авторы доклада, разделив правдивые и ложные новости, обращали внимание не только на достоверность сообщаемых сведений, но и на тональность заголовков.

В заголовках наиболее популярными оказались слова «вирус», «коронавирус», COVID и названия мест происхождения болезни — Ухань и Китай. Наиболее часто в заголовках фейк-ньюз они употреблялись в сочетании со словами «болезнь», «заражение», «смерть», «больница», в более поздний период — «лекарства» и «вакцина». Их авторы часто недвусмысленно высказывают конспирологические версии происхождения и быстрого проникновения вируса. Также регулярно возникает связь между пандемией и экономическими проблемами.

Фейк-ньюз, добавила Маргарита Жданкина, концентрировались в заголовках на болезни, смертях и других негативных последствиях пандемии, поскольку они вызывали наибольший интерес.

В заголовках достоверных новостей также часто встречались слова «коронавирус», «вирус» и COVID, но, в отличие от фейк-ньюз, они не объединяются в единую постоянную сеть. Заголовки представлены более разнообразными словосочетаниями, отражающими более широкое и объективное освещение новостей. Докладчица сообщила, что, помимо упоминания уровня заболеваемости, показателей госпитализации и смертности, заголовки достоверных новостей часто содержат сообщения о ходе тестирования, мерах правительств по борьбе с распространением инфекции и помощи населению и компаниям, а также отдельным сегментам экономики во время вынужденного прекращения работы. Основная миссия достоверных новостей — освещение событий, а не кликбейт, подытожила Маргарита Жданкина.

Также авторы исследования применяли сентимент-анализ (изучение тональности текста), при котором лексикон заголовков разбивался на определенное количество категорий, что позволяло изучить, как та или иная эмоциональная окраска влияет на образование узлов и сетей. Метод показал, что заголовки ложных новостей содержат больше слов с негативной коннотацией, они смещены в сторону страха.

Маргарита Жданкина также отметила некоторые ограничения сентимент-анализа вследствие механического восприятия отдельных слов алгоритмом. Например, выражение «положительный тест на COVID» маркировалось в базе как позитивная новость. Авторы намерены в дальнейшем совершенствовать базу и дорабатывать переменные.

Младший научный сотрудник Международной лаборатории прикладного сетевого анализа Илья Карпов предложил авторам более детально изучить использованную ими базу данных и критерии отбора источников. Не исключено, что она создана путем отбора заголовков по ключевым словам и не в полной мере отражает обсуждение пандемии в медиа и социальных сетях.

Маргарита Жданкина и Дмитрий Рудёв поблагодарили Илью Карпова и других участников семинара за ценные замечания. Авторы намерены учесть их в дальнейшей работе. Они предполагают сформировать классификатор отличий заголовков ложных и достоверных новостей, изучить причину быстрого распространения и значительного доверия к фейковым сообщениям. По словам Маргариты Жданкиной, они хотели бы продолжить исследование, расширив базу данных с учетом типа новостного источника, распространения сообщения и географии его происхождения, использовать дополнительные методы анализа данных. Еще одно возможное направление работы — аналогичное исследование по российским данным.

Фото: iStock