誤情報

2016年の英国のEU加盟国民投票で「離脱」が勝利したことを支持する看板。この看板の主張は、誤情報の一例であると広く考えられました。[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]

誤情報とは、不正確または誤解を招く情報である。[ 5 ] [ 6 ]誤情報は、特定の悪意の有無にかかわらず存在する可能性があるが、偽情報は意図的に欺瞞的であり、意図的に広められる。[ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]誤情報は通常、意図せずに拡散され、主に知識不足、誤り、または単なる誤解によって引き起こされ、これは偽情報とは対照的である。[ 12 ] [ 13 ]誤情報には、不正確、不完全、誤解を招く、または虚偽の情報に加えて、選択的または半分真実の情報が含まれる可能性がある。Facebook 、Instagram、Xなどのソーシャルメディアプラットフォームは、誤情報を含む情報が、他の通信媒体よりもはるかに迅速に投稿および共有できるように設計されています。[ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]

2024年1月、世界経済フォーラムは、内外の利害関係者によって広められ、「社会的・政治的な分断を広げる」誤情報と偽情報が、短期的に最も深刻な世界的リスクであると特定しました。[ 17 ]その理由は、誤情報がコミュニティ、政治、医療などに関する人々の信念に影響を与える可能性があるためです。[ 18 ] [ 19 ]研究によると、認知バイアス、感情的反応、社会力学、メディアリテラシーレベルなど、いくつかの要因が誤情報に対する感受性に影響を与える可能性があります。[ 20 ] [ 21 ] [ 22 ]

ユネスコやその他の監視組織の報告によると、誤情報や偽情報に対処するために作られた政策や法的措置は、状況によっては、ジャーナリズムの活動を制限し、政治的表現を制限するために適用される可能性がある。[ 23 ] [ 24 ] [ 25 ]一部の国では、誤情報対策法や政策がメディアの自由を制限するために使用されており、ジャーナリストや編集者が投獄される結果にさえなっている。[ 26 ] [ 27 ] 2025年のメディアの自由のランキングで最下位にランクされた国は、エリトリア、北朝鮮、中国、シリア、イラン、アフガニスタン、トルクメニスタン、ベトナム、ニカラグア、ロシア、エジプト、ミャンマー、ジブチ、アゼルバイジャン、ベラルーシ、キューバ、アラブ首長国連邦、パレスチナ、サウジアラビア、カンボジア、ベネズエラ、トルコ、パキスタンの順である。[ 28 ]

この用語が広く認知されるようになったのは1990年代半ばから2020年代初頭にかけてで、この用語が公衆のイデオロギー的影響力に与える影響が調査され始めた頃です。しかし、誤情報キャンペーン自体は数百年も前から存在していました。[ 29 ] [ 30 ]

用語

学者たちは、意図と影響の観点から、誤情報、偽情報、そしてマルインフォメーションを区別しています。誤情報は悪意なく公表された虚偽または不正確な情報であり、偽情報は誤解を招くことを目的として作成されています。[ 31 ]

誤情報とは、正しい情報が間違った、あるいは有害な文脈で使用されることであり、例えば、世論に影響を与えるために個人情報を選択的に公開することなどである。[ 32 ]

偽情報は、積極的に視聴者を欺こうとする個人または組織によって作成または拡散されます。 [ 10 ]偽情報は、直接的な危害を引き起こすだけでなく、信頼を損ない、互いに情報を効果的に伝達する能力を妨げることで間接的な危害を引き起こすこともあります。 [ 10 ]偽情報は、部分的または完全に捏造された情報、意図的に文脈から外れた情報、誇張された情報、重要な詳細が省略された情報で構成される場合があります。 [ 33 ]偽情報は、テキスト、音声、画像など、あらゆる媒体に現れる可能性があります。 [ 33 ]誰かが偽情報を共有する意図を見分けるのが難しいため、誤情報と偽情報の区別が曖昧になる場合があります。

誤情報とは、当初は真実だと思われていたものの、後に真実ではないことが判明した情報であり、検証可能な情報が不足している、あるいは科学的理解が変化している新たな状況にしばしば当てはまります。[ 34 ]例えば、乳児の睡眠姿勢に関する科学的ガイドラインは時間の経過とともに進化しており、[ 35 ]これらの変化は、新米の親にとって混乱の原因となる可能性があります。誤情報は、ニュースが展開される中で、疑わしい情報や検証されていない情報が情報のギャップを埋める際にもしばしば見られます。たとえ後に撤回されたとしても、誤った情報は行動や記憶に影響を与え続ける可能性があります。[ 36 ]

噂は特定の情報源に帰属しない未検証の情報であり、真実か虚偽かのどちらかである。 [ 37 ]

これらの用語の定義は文化的背景によって異なる場合があります。[ 38 ]

歴史

初期の例としては、帝政期およびルネサンス期のイタリアで政敵間で広まった侮辱や中傷がパスキナードの形で挙げられます。[ 39 ]これらは、ローマのパスクイーノ広場としゃべる彫像にちなんで名付けられた、匿名で機知に富んだ詩です。革命前のフランスでは、「カナール」と呼ばれる印刷された広告に、読者に真剣に受け止めてもらうための彫刻が含まれることがありました。[ 40 ]

1587年の夏、ヨーロッパ大陸はスペイン無敵艦隊がイギリスと戦うために出航する知らせを心待ちにしていた。ローマのスペイン郵便局長とスペイン代理人は、スペインの勝利を報じ、教皇シクストゥス5世に上陸時に約束した100万ドゥカートを支払わせようとした。フランスでは、スペインとイギリスの大使が新聞で矛盾した報道を行い、パリ、プラハ、ヴェネツィアではスペインの勝利が誤って祝われた。スペインの敗北に関する確かな報告が主要都市に届き、広く信じられたのは8月下旬になってからだった。艦隊の残党は秋に帰国した。[ 41 ]

誤情報は歴史的に通信技術の進歩と結びついてきました。20世紀のマスメディア革命により、テレビ、ラジオ、新聞は信頼できる情報と誤情報の主要な伝達手段となりました。[ 42 ]戦時中のプロパガンダ、政治的な偽情報、企業の広報活動はしばしば国民の認識を形作り、時には経済的またはイデオロギー的なアジェンダを推進するために事実を歪曲することもありました。[ 43 ]テレビが普及したことにより、偽情報は数百万人に急速に拡散し、既存の偏見を強化し、修正を困難にしました。[ 44 ]これらの初期の傾向は、現代のデジタル誤情報の基盤を築き、現在ではインターネットネットワークを通じてさらに効率的に拡散しています。

アメリカで初めて大規模に拡散された偽情報「月の大嘘」の石版画

記録に残る最初の大規模な偽情報キャンペーンは、1835年にニューヨーク・ザ・サン紙に掲載された「大月の偽情報」である。一連の記事は、月面に生命が存在すると主張し、「人型のコウモリのような生き物や髭を生やした青いユニコーンのイラストまで添えて」いた。[ 45 ]短期間で大量のニュースを制作するという難しさから、事実誤認や間違いが生じる可能性がある。その一例が、 1948年にシカゴ・トリビューン紙が付けた悪名高い見出し「デューイ、トルーマンを破る」である。[ 46 ]

ソーシャルメディアプラットフォームは、誤情報を容易に拡散させてしまう。2016年の選挙後の調査では、ソーシャルメディアで誤情報を入手した人の多くが、それを事実だと信じていることが示唆されている。[ 47 ]誤情報がソーシャルメディアを通じて容易に拡散する具体的な理由は依然として不明である。2018年に行われたTwitterの研究では、正確な情報と比較して、誤情報ははるかに速く、遠くまで、深く、広く拡散することが判明した。[ 48 ]同様に、Facebookの調査研究でも、誤情報は事実情報よりもクリックされる可能性が高いことがわかった。

ハリー・S・トルーマンがシカゴ・トリビューンの不正確な見出しを表示している。これは誤情報の一例である。

さらに、インターネットの出現により、誤情報が広がる従来の方法も変化しました。[ 49 ] 2016年の米国大統領選挙では、誤情報がニュースメディア全体に占める割合がわずか6%であるにもかかわらず、「信頼できない」と判断されたウェブサイトのコンテンツがアメリカ人の最大40%に届きました。[ 50 ]誤情報は多くの健康危機の際に広まっています。[ 19 ] [ 38 ]例えば、2014～2016年のエボラ出血熱の流行時には、代替治療法に関する誤情報が広まりました。[ 51 ] [ 52 ] COVID-19パンデミックでは、健康リテラシーの一般的な欠如により、誤情報や偽情報の蔓延が悪化しました。[ 53 ]

研究

誤情報の訂正方法に関する多くの研究は、ファクトチェックに焦点を当てています。[ 54 ]しかし、情報不足モデルは必ずしも誤情報への信念にうまく当てはまらないため、これは困難な場合があります。[ 55 ] [ 56 ]様々な研究者が、人々が誤情報の影響を受けやすくなる要因についても調査しています。[ 56 ]人々は、聞いているものや読んでいるものに感情的に結びついているため、誤情報を信じやすいのかもしれません。ソーシャルメディアは、いつでも社会に情報を容易に利用できるようにし、膨大な数の人々を一度に情報とともに結びつけています。[ 18 ]技術の進歩は、人々が情報を伝達する方法や誤情報が拡散する方法に影響を与えています。[ 54 ]今日、ソーシャルメディアプラットフォームは、情報を受け取り、最新情報を入手するための非常に人気のある方法であり、50%以上の人々がそれらに依存しています。[ 57 ]

原因

誤情報への信念に寄与する要因は、現在も研究が続けられている。[ 58 ]ショイフェレとクラウス によると、誤情報への信念は、個人、グループ、社会レベルに根ざしている。 [ 59 ]個人レベルでは、誤情報や偽情報を見分ける能力は個人によって異なり、他の個人的な信念、動機、感情によって、特定の誤情報を信じやすい傾向がある場合がある。[ 59 ]しかし、誤情報を信じる人は認知ヒューリスティックスをより多く使用し、情報処理に労力をあまりかけないという仮説の証拠は、複雑な結果を生み出している。[ 60 ] [ 61 ] [ 62 ]グループレベルでは、グループ内バイアスや、考え方が似ている人や似たような人と付き合う傾向が、エコーチェンバーや情報サイロを作り出し、誤情報への信念を生み出し強化する可能性がある。[ 59 ] [ 63 ]社会レベルでは、政治家や著名人などの公人が、マスメディアと同様に世論に不釣り合いな影響を与える可能性がある。[ 64 ]さらに、政治的二極化、経済格差、科学への信頼の低下、権威に対する認識の変化などの社会的傾向が、誤情報の影響に寄与している。[ 59 ]

偽情報は、オンラインプラットフォームの出現により、伝達速度が加速する中で、長年にわたって進化と拡大を遂げてきました。研究によると、偽情報は正確な事実よりも速い速度で拡散しており、これはある程度、感情的かつ扇情的に虚偽が提示されることが原因であることが示されています。[ 65 ]ソーシャルメディアによる情報の共有の容易さは、問題をさらに悪化させ、虚偽が暴かれた後でも、それを信じてしまうという蔓延を招いています。[ 66 ]これは、政治的二極化、国民の誤解、そして従来型メディアへの信頼の低下を引き起こします。[ 67 ]

歴史的に、人々は事実を伝えるためにジャーナリストや他の情報専門家に頼ってきました。[ 68 ]情報源の数と種類が増加するにつれて、一般大衆がその信頼性を評価することがより困難になっています。[ 69 ]ニュースメディアに関する消費者の選択肢の拡大により、消費者は自分の偏見に一致する可能性のあるニュースソースを選択できるようになり、その結果、誤った情報を受け取る可能性が高くなります。[ 70 ] 2017年、アメリカ人の47%が従来のニュースソースではなくソーシャルメディアを主要なニュースソースとして挙げました。[ 71 ]世論調査によると、アメリカ人はマスメディアを過去最低の割合で信頼しており、[ 72 ]米国の若者はソーシャルメディアと全国ニュース組織の情報を同程度信頼しています。[ 73 ] 24時間のニュースサイクルのペースでは、十分な事実確認が常に可能になるとは限らず、誤情報が拡散する可能性があります。[ 74 ]さらに、視聴者や読者にとって意見と報道の区別が不明確になる可能性がある。[ 75 ] [ 76 ]

誤情報のソースは非常に説得力があり、信頼できる正当なソースと似ているように見えることがあります。[ 77 ]例えば、ハイパーリンクで引用された誤情報は、読者の信頼を高めることがわかっています。これらのハイパーリンクが科学雑誌へのリンクである場合、信頼はさらに高まり、読者がソースをクリックして自分で調査しない場合はさらに高まります。[ 78 ] [ 79 ]研究では、誤った記述の横に関連画像があると、画像が実際に記述の証拠を提供していなくても、信憑性と共有可能性の両方が向上することも示されています。[ 80 ] [ 81 ]例えば、マカダミアナッツに関する誤った記述にマカダミアナッツのボウルの画像が添付されている場合、同じ記述で画像がない場合よりも信憑性が高いと評価される傾向があります。[ 80 ]

科学研究を一般向けの報道に翻訳する際に、ニュアンスを平板化したり、研究結果をセンセーショナルに伝えたり、あるいは根拠の弱い部分に過度に重点を置いたりすると、混乱を招く可能性があります。例えば、研究者たちは、新聞は科学雑誌よりも観察研究や方法論の弱い研究を取り上げやすいことを発見しました。[ 82 ]派手な見出しは読者の注目を集めるかもしれませんが、必ずしも科学的研究結果を正確に反映しているわけではありません。[ 83 ]

人間の認知傾向も、誤情報を信じることに寄与する要因となり得る。ある研究では、誤情報の兆候を察知できるよう準備されていたとしても、政治的出来事に関する誤情報を提示されると、その出来事に関する個人の記憶が変化する可能性があることが明らかになった。[ 84 ]誤情報は、斬新に見えることや既存のステレオタイプを取り入れることで、魅力的に見えることもある。[ 85 ]

識別

研究により、誤情報を識別するために使用できる多くの戦略が生み出されており、その多くは共通の特徴を共有しています。一般的な推奨事項は、常識[ 86 ]を用いて、情報源または情報共有者が偏見や意図を持っているかどうかを確認することですが、これは必ずしも信頼できる戦略ではありません。[ 56 ]読者は、意図しない誤情報と不確かな証拠を、政治的または金銭的な動機による誤情報と区別する傾向があります。[ 87 ]誤情報の認識は政治的スペクトルによって異なり、右翼の読者は現実を隠そうとする試みをより懸念しています。[ 87 ]個人が誤情報を真実だと信じてしまうと、その影響を元に戻すことは困難です。[ 88 ]個人は特定の結論に達したいと望み、その結論を裏付ける情報を受け入れ、感情的に共鳴する情報を保持し共有する可能性が高くなります。[ 89 ]

SIFT法は4つの動きとも呼ばれ、信頼できる情報と信頼できない情報を区別するためによく教えられている方法です。[ 90 ]この方法では、まず読者に立ち止まり、読んでいるものや見ているものについて自問自答するように指示します。情報源を知っているか、信頼できるか？次に、情報源を調査する必要があります。情報源の関連する専門知識は何ですか、また、彼らには意図がありますか？3つ目に、読者は、問題についてコンセンサスがあるかどうかを理解するために、手元にある主張に関するよりよい報道や信頼できる報道を見つける必要があります。最後に、読者は、主張、引用、またはメディアを元の文脈までたどる必要があります。重要な情報が省略されていないか、元の情報源が疑わしいですか？

視覚的な誤情報は特に困難ですが、識別するための効果的な戦略がいくつかあります。[ 91 ]誤解を招くグラフやチャートは、データの提示方法を注意深く調べることで識別できます。たとえば、軸が切り詰められていたり、色の選択が適切でなかったりすると混乱を招く可能性があります。[ 92 ]逆画像検索を行うと、画像が元の文脈から外れて撮影されたかどうかを明らかにすることができます。[ 93 ]現在、 AI生成画像を識別するためのある程度信頼性の高い方法がいくつか存在しますが、[ 94 ] [ 95 ]技術の進歩に伴い、識別がより困難になる可能性があります。[ 96 ] [ 97 ]

個人の正式な教育水準とメディアリテラシーは、誤情報を見分ける能力と相関関係にあります。[ 98 ] [ 99 ]話題や情報の調査・提示のプロセスに精通している人、あるいは批判的評価スキルを持っている人は、誤情報を正しく見分ける可能性が高くなります。しかし、これらは必ずしも直接的な関係ではありません。全体的なリテラシーが高いことが、必ずしも誤情報を見分ける能力の向上につながるわけではありません。[ 100 ]文脈上の手がかりも、誤情報を見分ける能力に大きな影響を与える可能性があります。[ 101 ]

『サイバースペースにおける征服：国家安全保障と情報戦』の著者マーティン・リビッキ氏[ 102 ]は、読者は懐疑的になるべきだが、冷笑的になるべきではないと指摘している。読者は騙されやすく、読んだものすべてを疑うことなく信じるべきではないが、見たり読んだりしたものすべてが虚偽であると 妄想するべきでもない。

誤情報に対する感受性に影響を与える要因

人口統計学的、認知的、社会的、そして技術的な様々な要因が、個人の誤情報に対する感受性に影響を与える可能性があります。このセクションでは、年齢、政治的イデオロギー、そしてアルゴリズムが、虚偽の情報や誤解を招く情報に対する脆弱性にどのように影響するかを検証します。

年齢

研究によると、年齢は個人が誤情報を処理し、それにどのように反応するかにおいて重要な要因となる可能性があることが示唆されています。一部の研究者は、認知機能の低下により、高齢者は若年者よりも誤情報の影響を受けやすいと示唆しています。[ 103 ]他の研究では、これが要因である可能性はあるものの、問題は単に加齢や認知機能の低下を経験することよりも複雑であることがわかっています。認知機能の低下が顕著に見られる注目すべき領域の1つは、誤情報への繰り返しの曝露です。ある研究では、高齢者は繰り返し曝露された後、若年者よりも誤情報を信じる可能性が高いことがわかりました。これは錯覚的真実効果として知られています。[ 104 ]これは記憶力と分析的推論力の低下と関連しており、高齢者が真偽の情報を区別することをより困難にする可能性があります。[ 104 ]

2020年に実施された年齢と誤情報に関する調査では、社会の変化が高齢者の誤情報への感受性に寄与していると結論付けられています。高齢者の社会的ネットワークは縮小し、友人や家族への信頼度が高まっています。しかし、この信頼は誤ったものとなる可能性があります。友人や家族がオンラインで不正確または誤解を招く情報を共有する場合、高齢者は信頼できる人物から共有された情報であるため、それを真実だと思い込む可能性があります。また、研究によると、高齢者は若年層よりも欺瞞を受けやすいことが示されています。そのため、高齢者はクリックベイトや人々を欺こうとするオンラインコンテンツに特に影響を受けやすい可能性があります。[ 105 ]

高齢者が誤情報に影響を受けやすい理由としてよく挙げられるもう一つの説は、デジタルリテラシーの欠如である。ピュー研究所が2023年から米国成人を対象に実施した全国調査によると、65歳以上の成人の61%がスマートフォンを所有し、45%がソーシャルメディアを使用し、44%がタブレット端末を所有している。この3つの数字はいずれも過去10年間で増加しており、高齢者がオンラインで過ごす時間が増え、誤情報にさらされる可能性が高まっていることがわかる。[ 105 ]調査によると、高齢者はインターネット上のいたずらを見分けたり、広告記事と社説を区別したりするのに苦労することが多い。[ 105 ]これにより、高齢者はより過激なニュースソースにさらされることになり、誤った情報に基づく信念を正すという問題が複雑になっている。

これらの要因により、高齢者は他の年齢層よりも多くの誤情報を共有する傾向があり、この傾向はアメリカの人口が高齢化するにつれて増加する可能性があります。[ 105 ]

政治イデオロギーと確証バイアス

政治的イデオロギーは、個人が誤情報に遭遇し、それを処理し、反応する方法に大きな影響を与え、情報の消費パターンと認知処理の両方に影響を及ぼします。

2022年の研究では、動機づけられた推論、または確証バイアス（既存の信念を支持する情報を受け入れ、矛盾する見解を拒否する傾向）が、政治的所属に関係なく、情報処理に影響を与えることが示唆されています。[ 106 ]

この認知バイアスは、自分の見解に合致する誤情報が蔓延する環境を育み、エコーチェンバーを形成します。研究者たちは、党派性、エコーチェンバーの存在、誤情報への脆弱性の関係を調査し、右翼の党派性とオンラインでの誤情報の共有の間に強い相関関係があることを発見しました。[ 107 ]彼らはまた、左派のユーザーの間でも同様の傾向を発見しました。同様の研究で、右翼と左翼の党派は、個人が自分の思考や精神プロセスを意識的に認識していることを示すメタ認知的認識のレベルが同程度であることもわかっています。[ 108 ]参加者にニュースの見出しが真実か虚偽かを判断するよう依頼した研究では、民主党員と共和党員の両方が、自分が間違っているのではないかと時々疑うことを認めました。[ 108 ]

研究者らはまた、イデオロギーの過激さと誤情報に対する感受性との関係を調査し、政治的スペクトルの両側におけるイデオロギーの過激さが誤情報に対する感受性の高さを予測することを発見した。[ 109 ]この発見は確証バイアスと相まって、誤情報が蔓延するメディアエコシステムに貢献している。

アルゴリズム

ソーシャルメディアのアルゴリズムは、ユーザーのエンゲージメントを高めるように設計されています。[ 110 ]研究によると、人間は感情的なコンテンツに自然に惹かれ、アルゴリズムはソーシャルメディアプラットフォーム上で感情的な誤情報が不釣り合いに宣伝されるというサイクルを永続させています。[ 111 ]この誤情報はアルゴリズムを通じて急速に拡散し、ファクトチェックの速度を上回っています。[ 112 ]

さらに、ソーシャルメディア利用者のほとんどは、アルゴリズムがどのように情報フィードをキュレーションしているかについて、十分な理解を持っていません。[ 111 ]この知識ギャップにより、ユーザーはソーシャルメディアフィードに潜在的なバイアスが存在することを認識したり、接触するコンテンツを多様化するための戦略を実行したりすることが困難になっています。これを受けて、一部の研究者や組織は、誤情報の増幅を抑制するためにアルゴリズムシステムの修正を求めています。[ 111 ]

AIが問題解決に貢献し、その対策に役立てる

AIオーバービューの結果、2025年8月10日にはホアキン・コレアがアンヘル・コレアの兄弟であると誤って記載されています。2人は無関係です。[ 113 ]

人工知能の台頭は、新しいタイプの誤情報や偽情報の形成にも寄与している。UNHCRファクトシートによると、これは合成メディアと呼ばれている。AIはデータやマルチメディアを操作および変更することが可能である。AIは現在、視聴者を誤解させるためのアルゴリズムに使用されている。合成メディアの存在は、誤った方法で使用されると、フェイクニュースを激化させ、誤情報の拡散を助長する可能性がある。ディープフェイクは、人の顔を置き換える最近人気が高まっている合成メディアの一部である。この操作は、フェイクニュース、デマ、詐欺、リベンジポルノでの使用で広く注目を集めている。音声合成（別のタイプの合成メディア）は、音声コンピューターの助けを借りて人工的に人間の音声を生成することにより、これらのディープフェイクを増幅させる。合成メディアは産業界や政府にとって懸念事項となっており、一部の国ではすでに国家的な対応が取られているか、国家機関がその使用を検出して制限することに取り組んでいる。[ 114 ]しかし、AIは誤情報との戦いにも貢献している。

AIによる誤情報の例

ロサンゼルス山火事 ハリウッドサイン

 2025年、カリフォルニア州は火災に見舞われ、それに伴いAIによる偽情報の大規模な波が押し寄せ、誤情報が拡散した。こうした誤情報の一例として、ハリウッドサインが炎上しているAI生成画像が挙げられる。ハリウッドサインの会長ジェフ・ザリンナム氏は、「あまりにもリアルなので、本物かどうかわかりませんでした」と語り、「もしハリウッドサインを実際に見ていなかったら、おそらく燃えていると信じていたでしょう」と付け加えた。[ 118 ]ハリウッドサインは実際には燃えていなかったが、複数の人がジェフ・ザリンナム氏に連絡を取り、燃えていると思い、サインが大丈夫かどうか尋ねた。

Microsoft AI for Good Labの調査で、画像が「本物か人工物か」を判断するテストが行​​われました。世界中から1万2500人が参加したこのテストでは、画像が「本物か人工物か」を判定しました[ 119 ]。参加者が見た画像は合計28万7269枚で、そのうち本物の画像はわずか9万3490枚でした。Microsoft AI for Good Labの調査では、参加者の正解率は62%でした。このテストは、AIが生成した画像を見分けることがいかに難しいかを示しています[ 120 ] 。

マタ対アビアンカ社

ChatGPTは大規模言語モデル（LLM）を用いて、人間のデータ（書籍、記事、ソーシャルメディアなど）からテキストを生成します。LLMは、 The Onionのようなパロディサイトから情報を得た場合、誤情報を投稿した人々から情報を得た場合、あるいはLLMがデータを捏造した場合（幻覚）、偽情報を生成することが知られています。このようなLLMによる幻覚の例として、原告ロベルト・マタ対被告アビアンス社の訴訟が挙げられます。この訴訟では、マタの弁護側の弁護士2名が、AIによって生成された訴訟記録を提出し、裁判例を幻覚的に再現しました。[ 121 ]

12月8日の地震

2025年12月8日、日本は地震災害に見舞われ、ソーシャルメディア上に複数のAI生成動画が登場しました。これらのAI生成動画は、地震の発生状況、発生中の状況、そしてその後の状況を示し、説明していました。これらのAI生成動画は日本国民に誤った情報を与え、政府はこのような偽動画について警告しました。[ 122 ]

ゼレンスキー大統領のディープフェイク

ハッカーは、ウォロディミル・ゼレンスキー大統領が兵士たちに2022年に降伏するよう告げるディープフェイク動画を放送した。ゼレンスキー大統領は後にこのディープフェイクを否定した。 [ 123 ]

ブラウン大学銃乱射事件

2025年12月13日、ブラウン大学で銃撃事件が発生しました。犯人はマスクを着用していました。ソーシャルメディア上では、AIが生成した画像を使って犯人の顔画像を作成しようとする人が複数います。AIは犯人の顔の実像を生成できないため、AIが生成した偽の顔画像が使用されると、不当逮捕につながる可能性があります。[ 124 ]

オンライン上の誤情報

近年、オンライン上の誤情報の蔓延が広く注目を集めています。[ 125 ] 2018年の初めには、世界人口の半数以上がインターネットにアクセスできました。[ 125 ]デジタルメディアやソーシャルメディアは、例えば、ユーザーが見つけた情報の正当性を確認せずに情報を共有するなど、誤情報の拡散を助長する可能性があります。人々は、パーソナライズされたアルゴリズムに基づいたオンライン情報に遭遇する可能性が高くなります。[ 126 ] Google、Facebook、Yahoo!ニュースはすべて、私たちのデバイス、位置情報、オンラインでの興味に関する情報に基づいてニュースフィードを生成しています。[ 126 ]

二人の人が同時に同じものを検索しても、そのプラットフォームが彼らの興味に関係するもの、事実か虚偽かを判断することによって、異なる結果が得られる可能性が非常に高い。[ 126 ]様々なソーシャルメディアプラットフォームが最近、デマ、偽ニュース、虚偽などの偽情報の拡散を助長していると批判されている。[ 126 ]広く信じられている誤情報を流布することにより、重大な出来事の際に人々の態度や判断に影響を与える責任がある。[ 126 ]さらに、オンラインの誤情報は、噂、都市伝説、ファクトイドなど、さまざまな方法で発生する可能性がある。[ 127 ]しかし、根本的な要因は、誤解を招く情報や不正確な情報が含まれていることである。[ 127 ]

さらに、ソーシャルメディアプラットフォームのユーザーは、偽情報の拡散によって、強い否定的な感情、困惑、不安を経験する可能性があります。[ 127 ]最近の調査によると、アメリカ人の10人に1人が、オンラインに投稿された誤解を招く情報の結果として、精神的または感情的なストレスを経験しています。[ 127 ]偽情報の拡散は、ソーシャルメディアで利用可能な情報の効果的かつ効率的な使用を深刻に妨げる可能性もあります。[ 127 ]オンライン情報環境における新たな傾向は、「公的な議論から、より一時的な私的なメッセージへの移行」であり、これは偽情報に対抗するための課題です。[ 128 ]

対策

是正メッセージの有効性に寄与する要因には、個人のメンタルモデルまたは世界観、誤情報への繰り返しの曝露、誤情報と是正の間の時間、情報源の信頼性、誤情報と是正メッセージの相対的な一貫性などがあります。是正メッセージは、聴衆の世界観と一貫性があり、かつ／または一致している場合、より効果的になります。誤情報が信頼できる情報源から来ていると考えられている場合、是正前に繰り返された場合（たとえ繰り返しが反証の過程で発生した場合でも）、および／または誤情報の曝露と是正メッセージの間に時間差がある場合、是正メッセージは効果が低くなります。さらに、誤情報の元の情報源から発信された是正メッセージは、より効果的である傾向があります。[ 129 ]しかし、誤情報研究は、有効性（すなわち、これらの介入の現実世界への影響を確認すること）よりも、有効性（すなわち、制御された実験における介入の効果の実証）を重視していることで、しばしば批判されてきました[ 130 ]批評家は、実験室環境では有望な結果が見られるかもしれないが、それが必ずしも誤情報が広がる実際の日常的な状況に当てはまるとは限らないと主張している。[ 131 ]研究では、この分野におけるいくつかの大きな課題が特定されている。実験室研究の過剰とフィールド研究の不足、介入の寿命と拡張性を妨げるテスト効果の存在、関連する聴衆のごく一部に対する効果の少なさ、主要な有効性指標としての項目評価タスクへの依存、グローバルサウスでの再現性の低さと聴衆に合わせた介入の欠如、介入実施の潜在的な意図しない結果の過小評価である。[ 130 ]

ファクトチェックとデバンク

人々が事実と虚構を見分けるのを助けるためにウェブサイトが作られてきました。例えば、FactCheck.orgというサイトは、メディア、特に話題になった政治ニュースのファクトチェックを目的としています。このサイトには、人々が情報についてオープンに質問できるフォーラムもあります。[ 132 ]同様のサイトでは、個人が偽情報をコピーして検索エンジンに貼り付けると、サイトがそれを調査します。[ 126 ]気候変動の誤情報など、特定のトピックに関する誤情報に対処するサイトも存在します。DeSmog （旧称The DeSmogBlog）は、気候変動を否定する動機のある人々が広める資金力のある偽情報キャンペーンに対抗するために、事実に基づいた正確な情報を公開しています。Science Feedbackは 、メディアにおける科学、健康、気候、エネルギーに関する主張を評価し、その真実性を証拠に基づいて分析することに重点を置いています。[ 133 ]

アルゴリズムによるファクトチェッカーを用いてメディア上の虚偽の記述にフラグを立てたり削除したりすることは、誤情報対策としてますます一般的な戦術になりつつある。Googleや多くのソーシャルメディアプラットフォームは、自動ファクトチェックプログラムを自社サイトに追加し、ユーザーが虚偽だと思う情報にフラグを立てるオプションを設けている。[ 126 ] Googleは物議を醸すトピックの検索結果において、ファクトチェックウェブサイトへの補足情報を提供している。Facebookでは、ユーザーが共有しようとしている内容が虚偽である可能性が高い場合、アルゴリズムによって警告が表示されることがある。[ 70 ]ソーシャルメディアプラットフォームによる誤情報の拡散抑制の取り組みが物議を醸し、こうした取り組みが表現の権利への障壁となっていると見る人々から批判を浴びているケースもある。[ 134 ]

クラウドソーシングによるファクトチェック

対策を拡大する方法として、一部のプラットフォームや研究者は、一般人の判断を利用して誤情報を特定し、ラベル付けするクラウドソーシング介入を提案しています。WikipediaやXの「コミュニティノート」などのシステムのモデルとなっているこのアプローチは、専門家によるファクトチェックのみよりも迅速かつ包括的な、潜在的な多層的なソリューションと見なされています。[ 135 ]研究によると、政治的にバランスの取れた一般人のグループの集約された判断は、専門のファクトチェッカーと同じくらい正確である可能性があります。[ 136 ]

この手法は、特に党派的な誤情報への対応として研究されています。従来のファクトチェックは、党派性の強いコンテンツに対しては効果が低い場合が多いです。なぜなら、「外集団」とみなされる人々からの訂正は容易に無視され、「内集団」のメンバーは自らの立場に異議を唱えようとしないことが多いからです。[ 135 ]

クラウドソーシングが効果的であるためには、3つの要素のバランスが必要であると提案されている。[ 135 ]

  1. 信頼:ユーザーはファクトチェックのソース (つまり、群衆) を信頼する必要があります。
  2. 認知的不協和:不協和を生み出し、信念の更新を促すには、修正はユーザーの以前の信念とは十分に異なる必要があります。
  3. 群衆の規模:正確性を保ち、社会規範を確立するには、十分に大きく多様な群衆が必要です。

これらの要因はしばしば矛盾する。ユーザーは自分の内集団を信頼するかもしれないが、その集団は認知的不協和を生じさせない。一方、外集団は不協和をもたらすものの、信頼されない。この問題を解決するために、「二歩離れた」ネットワークアプローチが提案されている。[ 135 ]このモデルは、ユーザーを、自身のイデオロギー的エコーチェンバーのすぐ外側のコミュニティに属するファクトチェックを行う群衆と結びつけることを提案している。これらのコミュニティは、新たな視点を提供するのに十分な距離を保ちつつも、敵対的な外集団として完全に排除されるほどには離れていない。

一対一の訂正

個人的な交流の文脈において、デバンクのためのいくつかの戦略は効果的である可能性があります。単に事実を伝えるだけでは効果がないことがよくあります。なぜなら、誤情報への信念は、正確な情報の不足が原因ではないことが多いからです。[ 56 ]ただし、友人や家族など、社会的に親密な関係にある人から共有された情報に応じて、個人は信念を変える可能性が高くなる場合があります。[ 137 ]より効果的な戦略は、疑念を植え付け、人々に自分の信念の根源を調べるように促すことに焦点を当てています。[ 138 ]このような状況では、口調も役割を果たします。共感と理解を示すことで、コミュニケーションのチャネルを開いたままにすることができます。信念は事実だけでなく、感情、世界観、直感、社会的圧力、その他多くの要因によって左右されることを覚えておくことが重要です。 [ 56 ]

社会的矯正

ファクトチェックとデバンクは1対1のやり取りでも行うことができますが、ソーシャルメディア上で行われると、他の人がそのやり取りに遭遇して読む可能性があり、そこから新しい情報を学んだり、自分の信念を検証したりする可能性があります。このタイプの訂正は社会的訂正と呼ばれています。[ 139 ]研究者は、観察者にとってこれらの社会的訂正の有効性を高める3つの方法を特定しています。[ 139 ]まず、訂正には専門家組織のような信頼できる関連情報源へのリンクを含める必要があります。次に、正しい情報を、たとえばコメントまたは応答の最初と最後に繰り返す必要があります。3つ目に、別の説明を提供する必要があります。唐辛子がCOVID-19を治すという発言に対する効果的な社会的訂正は、次のようなものになるかもしれません。「料理に唐辛子を入れるととても美味しいですが、COVID-19を予防したり治したりすることはできません。新型コロナウイルスから身を守る最善の方法は、他の人から少なくとも1メートル離れ、頻繁に手をよく洗うことです。スープに唐辛子を入れてもCOVID-19を予防したり治したりすることはできません。詳しくはWHOのウェブサイトをご覧ください。」[ 140 ]興味深いことに、訂正の口調は、訂正の対象者がメッセージをどのように受け取るかに影響を与え、メッセージへのエンゲージメントを高める可能性がありますが、[ 141 ] 、訂正を見た他の人がその正確さをどのように認識するかに影響を与える可能性は低いです。[ 142 ]

ソーシャルコレクトは正しい情報をより広い聴衆に届ける可能性がある一方で、誤った情報を含む元の投稿を増幅させる可能性もあります。[ 143 ]

事前のバンキング

誤情報は、ファクトチェックよりも容易に拡散する傾向がある。[ 54 ] [ 144 ] [ 48 ]さらに、誤情報が訂正されたとしても、それが忘れ去られたり、人々の思考に影響を与えなくなったりするわけではない。[ 54 ]プレバンキングと呼ばれる別のアプローチは、人々が誤情報に遭遇する前に、その例とその仕組みを示すことで、誤情報に対する「予防接種」を目的としている。[ 145 ] [ 146 ]プレバンキングは事実に基づく訂正を伴うこともあるが、一般的な論理的誤謬（例えば、個人の認識や判断を操作するための感情的な訴え、[ 147 ]誤った二分法、または人身攻撃の誤謬[ 148 ]）や誤情報を拡散するために使用される戦術、そして一般的な誤情報源を特定することに重点を置いている。[ 145 ]プレバンキングの有効性に関する研究は有望な結果を示している。[ 149 ]

その他の介入

英国王立協会の報告書には、追加の潜在的または提案された対策が記載されています。 [ 128 ]

  • 自動検出システム（例：コンテンツにフラグを付けたり、コンテキストやリソースを追加したりする）
  • 来歴強化技術（つまり、主張、画像、またはビデオの真実性を人々がより適切に判断できるようにする）
  • 研究のための API（つまり、誤情報の検出、理解、および対抗に使用するための API）
  • 積極的な傍観者（例：訂正コメント）
  • コミュニティのモデレーション（通常は無給で訓練を受けていない、多くの場合は独立したボランティア）
  • ウイルス対策（例：プライバシーを尊重する暗号化チャットでメッセージを転送できる回数を制限する）
  • 集合知（複数の編集者が百科事典の記事を改良するWikipediaや、ピアレビューと同様に他の人によって出力が評価される質問と回答のサイトなどが例です）
  • 信頼できる機関とデータ
  • メディアリテラシー（ ICTを活用して情報を検索、評価、作成、伝達する 能力の向上。あらゆる年齢の市民にとって不可欠なスキル）
    • メディアリテラシーは、 2010年からエストニアの公立学校（幼稚園から高校まで）で教えられており、「書くことや読むことと同じくらい重要」であると認められている[ 150 ]。
    • ニュージャージー州はK-12の生徒に情報リテラシーの習得を義務付けた[ 151 ]
    • 大人向けの教育ビデオによる「予防接種」が検討されている[ 152 ]

報告書は、概ね、科学的誤情報への耐性と健全なオンライン情報環境の構築、そして問題となるコンテンツの削除を控えることを推奨しています。また、検閲によって、例えば誤情報やそれに関連するコミュニティが「対処が困難なインターネットの隅々」へと追いやられる可能性があると警告しています。[ 153 ]

気候変動に関するオンライン上の誤情報は、様々な段階で様々な対策を講じることで対策を講じることができます。[ 154 ]誤情報に晒される前に、教育と「予防接種」を行うことが提案されています。ボットの早期検知やランキング・選択アルゴリズムといった技術的解決策は、継続的なメカニズムとして提案されています。誤情報の投稿、訂正、協力者へのメッセージは、気候変動に関する誤情報に対抗するために活用できます。罰金などの措置を講じることも提案されています。

国際情報環境パネルは、インターネットを介して情報を発信する組織における誤ったインセンティブによって生じる誤情報やその他の問題に対する効果的な対策を開発するために活動する250人以上の科学者のコンソーシアムとして2023年に発足しました。[ 155 ]

また、プラットフォームに組み込まれた、あるいはブラウザに統合された（現在はアドオンの形で）誤情報軽減の研究開発も行われている。[ 156 ] [ 157 ] [ 158 ] [ 159 ]これには、ニュースソースの品質/中立性/信頼性の評価が含まれる。Wikipediaの永続的な情報源のページでは、多くの大規模なニュースソースを信頼性によって分類している。[ 160 ]研究者たちはまた、Twitter上の800人以上の現代のエリートの虚偽スコアと関連する露出スコアを開発することにより、有名人や公式の人物に対する虚偽スコアの実現可能性を実証した。[ 161 ] [ 162 ]

誤った信念を永続的に修正するために、より効果的と思われる戦略としては、仲介者に焦点を当てること（誤った信念を持つ人々にとって信頼できる活動家や政治家を説得する、または対象とする聴衆と同じアイデンティティや世界観を持つ仲介者を推進するなど）、誤情報と政治的または集団的アイデンティティとの関連を最小限に抑えること（無党派の専門家からの訂正を提供する、ニュース報道における党派性に基づく誤ったバランスを避けるなど）、人々が避けたり否定したりするのが困難な訂正を強調すること（経済が異常に強い、または弱いという情報を提供する、気候変動否定への反応として異常気象の発生が増加していることを説明するなど）などが挙げられる。[ 163 ]

誤情報対策ツールとしてのAI

限界

介入は、訂正が公表された後も誤情報が人口に残る可能性を考慮する必要があります。考えられる理由としては、適切な人々に情報が届くのが難しいことや、訂正が長期的な効果をもたらさないことなどが挙げられます。[ 163 ] [ 130 ]例えば、訂正情報が科学に特化した出版物やファクトチェックのウェブサイトでのみ公表される場合、誤情報を信じている人々はそれらの情報源を読む可能性が低いため、訂正情報が届かない可能性があります。さらに、特に人々が後日誤情報に再びさらされた場合、成功した訂正は持続しない可能性があります。[ 163 ]

誤情報に直接対抗することは逆効果になる可能性があり、「バックファイア効果」と呼ばれているが、実際にはこれは非常にまれである。[ 163 ] [ 167 ] [ 168 ] [ 169 ] 2020年に行われたバックファイア効果に関する科学文献のレビューでは、理論上は観測に有利な条件下でも、その存在を再現できないケースが広範囲にわたってあることが判明した。 [ 168 ]再現性の欠如のため、2020年現在、ほとんどの研究者は、バックファイア効果はより広い集団レベルで発生する可能性は低いか、非常に特殊な状況でのみ発生するか、あるいは存在しないと考えている。[ 168 ]バックファイア効果の発生を最初に提唱した研究者の一人であるブレンダン・ナイハンは、2021年に、誤情報が持続するのは他の要因による可能性が高いと書いている。[ 163 ]ほとんどの人にとって、訂正やファクトチェックがマイナスの影響を与える可能性は非常に低く、バックファイア効果が一貫して観察されている特定の人々のグループはありません。[ 168 ]多くの場合、メディアやブロガーによってバックファイア効果が議論されているときは、特定のサブグループに関する研究から一般化されすぎて、バックファイア効果が全人口とすべての訂正の試みに当てはまるという誤った結論が下されています。[ 163 ] [ 168 ]

誤情報介入が、真実かどうかに関わらず、偽情報と真実情報の両方に対する信念を低下させるという副作用をもたらすかどうかについては、現在も議論が続いている。[ 170 ]例えば、ある研究では、予防接種と正確さのプライミングによって、ユーザーが信じ難い陰謀論ともっともらしい陰謀論を区別する能力がある程度損なわれることが明らかになった。[ 171 ]他の学者は、介入によって偽情報と真実情報の両方に対する信念が低下したとしても、両方の信念のベース率が異なるため、メディアエコシステムへの影響は依然として好ましい可能性があることをシミュレーションによって示している。[ 172 ]

ソーシャルメディアについて

ピュー・リサーチ・センターの報告によると、アメリカ人の成人の約4人に1人がソーシャルメディアのプラットフォーム上で誤情報を共有したことを認めています。[ 173 ]

情報化時代において、ソーシャルネットワーキングサイトは誤情報、フェイクニュース、プロパガンダの拡散の顕著な媒介物となっている。 [ 174 ] [ 99 ] [ 175 ] [ 176 ] [ 177 ]ソーシャルメディアサイトはフェイクニュースの拡散を防ぐためにアルゴリズムを変更したが、問題は依然として存在している。[ 178 ]

画像投稿はソーシャルメディアにおける誤情報の拡散の最大の要因ですが、この事実は研究では全く考慮されていません。画像投稿が他の種類の誤情報と比較してどれほど有害であるかについての集団的な無知が存在し、「大きな知識のギャップ」を生み出しています。[ 179 ]

拡散

ソーシャルメディアプラットフォームは、誤情報を容易に拡散させます。[ 178 ]ソーシャルメディアを通じて誤情報が容易に拡散する具体的な理由は不明です。[ 180 ]

エージェントベースモデルやその他の計算モデルは、誤った信念がネットワークを通じてどのように広がるかを説明するために研究者によって使用されてきた。[ 181 ]認識論的ネットワーク分析は、ソーシャルメディアネットワークや同様のネットワークで共有されるデータのつながりを評価するための計算方法の一例である。[ 182 ]

研究者たちは、ソーシャルメディア上の誤情報が「止められなくなりつつある」ことを懸念している。[ 178 ]また、誤情報や偽情報がソーシャルメディアのサイトで再び現れることも観察されている。

ボットによって拡散される誤情報は、ソーシャルメディアプラットフォームにとって対処が困難です。[ 183 ]​​ Facebookなどのサイトには、コンテンツがサブグループ間でどのように拡散されるかという誤情報の拡散を促進することが証明されているアルゴリズムがあります。[ 184 ]

社会的な大義とエコーチェンバー

ソーシャルメディア上での誤情報の自然発生的な拡散は、通常、ユーザーが友人や相互フォローしているページの投稿を共有することで発生します。[ 185 ]これらの投稿は、共有者が信頼できると信じている人から共有されることがよくあります。[ 185 ]ソーシャル形式を通じてもたらされた誤情報は、非ソーシャル形式で配信された誤情報よりも個人に大きな影響を与えます。[ 186 ]

人々は同じような考えを持つ個人をフォローしたり支持したりする傾向があり、エコーチェンバーとフィルターバブルが形成される。[ 187 ]孤立した社会的クラスター内での虚偽や一般的な合意に対抗することは困難である。[ 187 ]これにより、集団的現実が欠如していると主張する人もいる。[ 187 ]また、研究では、エコーチェンバーがより広範なバイラル拡散を促進する最初の種子を提供するため、エコーチェンバーの結果としてバイラルな誤情報がより広範囲に広がる可能性があることが示されている。[ 188 ]例えば、Uri Samet（2023）による研究では、デジタルエコーチェンバーが誤情報を増幅するだけでなく、組織の信頼性を低下させる方法を調査し、ポスト真実の環境でのオンライン認識が評判の結果をますます形作っていると主張している。[ 189 ]

誤情報は、不安を抱かせたり、聴衆を欺いたりするなどの悪意を持って作成され、拡散される可能性があります。[ 185 ]計算プロパガンダの担い手は、偽情報と誤情報の両方から利益を得ています。[ 190 ]悪意の有無にかかわらず作成された噂は、ユーザーによって無意識のうちに共有される可能性があります。人々は、科学界が事実として証明したことを知りながらも、それを事実として受け入れることを拒否することがあります。[ 191 ]

規制の欠如

ソーシャルメディア上の誤情報は、投稿前に必要な規制や審査がないため、従来のメディアに比べて急速に拡散します。この規制の欠如は、ソーシャルメディアでは正確性よりもスピードが優先される環境を作り出しています。編集上の監督が不要なため、ファクトチェッカーや専門家が気付く前に、不正確な投稿や誤解を招く投稿が広く流布する可能性があります。[ 180 ] [ 192 ]

ソーシャルメディアサイトは、編集者やファクトチェッカーといったゲートキーパーの許可を必要とせずに、ユーザーが他のユーザーに情報を迅速に拡散する機能を提供しています。ソーシャルプラットフォームの構造はこの問題を深刻化させており、感情的または魅力的なコンテンツを優先するアルゴリズム増幅などの機能は、センセーショナルで注目を集める投稿のパフォーマンスを向上させるため、誤情報の拡散を促進しています。[ 193 ] [ 194 ] [ 195 ]

若い世代が情報源としてジャーナリズムよりもソーシャルメディアを好むにつれ、ソーシャルメディアにおける誤情報の問題は悪化している。[ 196 ]

査読の欠如

情報の正確性を高めるためにピアレビューを促進する

インターネットの分散的な性質と構造により、コンテンツ作成者は査読を受けたり、資格を証明したり、裏付けとなる文書を提出したりすることなく、容易にコンテンツを公開することができます。図書館の蔵書は一般的に編集者や出版社などによって査読・編集されていますが、インターネット上の情報源は著者以外の第三者によって精査されているとは考えられません。ほとんどのオンラインプラットフォームでは、誤情報がすぐに作成、複製、投稿される可能性があります。[ 197 ] [ 198 ]

対策

ソーシャルメディア上での誤情報の拡散に対抗することは、次のような理由から困難です

  • 誤情報源の多さにより、読者が情報の信頼性を判断する作業はより困難になっています。[ 199 ]
  • ソーシャルメディアは文化戦争を起こしやすいため、アイデンティティに基づく対立に誤情報が埋め込まれる。[ 55 ]
  • エコーチェンバーの増殖は、参加者が自分自身と一致する信念や意見に遭遇する認識論的環境を形成し、[ 200 ]グループ全体をより極端な立場へと動かす。[ 200 ] [ 55 ]

ソーシャルメディアには幅広い視聴者層がいて、様々な分野の専門家もいるので、ソーシャルメディアは誤情報を訂正する鍵となる可能性があると考える人もいます。[ 201 ]

今日のジャーナリストは、ソーシャルプラットフォーム上で偽情報の拡散を助長していると批判されていますが、研究によると、ジャーナリストは偽の噂を暴き、否定することで偽情報を抑制する役割も果たしていることが示されています。[ 193 ] [ 194 ]

COVID-19の誤情報

誤情報もまた、健康行動に影響を与える大きな公衆衛生問題です。COVID -19パンデミックの間、ソーシャルメディアは症状、治療法、長期的な健康関連の問題に関する誤情報の主な拡散源の一つとして利用され、 [ 5 ]、WHO（2020）の報告によると、ワクチン接種を拒否したり、公衆衛生ガイドラインを無視したりするなど、人々が危険な決定を下す原因となりました。[ 202 ]この問題は、ソーシャルメディアプラットフォーム上の誤情報の自動検出方法の開発につながりました。[ 8 ]

英国と米国で実施された調査によると、最近のCOVID-19ワクチンに関する誤情報にさらされたことで、ワクチン接種の意思が英国で6.4パーセントポイント、米国で2.4パーセントポイント大幅に低下し、特に当初「必ず」ワクチン接種を予定していた人々の間でその傾向が顕著であった。[ 203 ]

「強制ワクチン接種を止めろ」運動の創設者は、ソーシャルメディアに反ワクチン派の虚偽ニュースを投稿して収入を得ていた。彼は女性を標的とした150以上の投稿を投稿し、合計160万回閲覧され、クリックやシェアごとに収益を得ていた。[ 204 ]

TikTokにおける誤情報

NewsGuardの調査レポートによると、 TikTokでは、主に若いユーザー層に、非常に高いレベル（関連トピックに関する動画の調査で約20%）のオンライン誤情報が配信されていることがわかりました。TikTokの（基本的に規制されていない）利用は2022年現在増加しています。[ 205 ] [ 206 ] TikTokのデザインも、誤解を招く情報がどれだけ速く広がるかに影響を与えています。アプリは短く動きの速い動画を中心に展開されるため、人々は視聴している動画を事実確認するために一時停止することなくスクロールすることがよくあります。個人的な内容や共感できる内容は、実際にはそうでなくても信頼できるように見えることがあり、虚偽の主張を信じやすく、共有しやすくなります。研究者たちは、このカジュアルなコミュニケーションスタイルとTikTokのテンポの速いフィードが組み合わさることで、たとえ情報が不正確であっても、感情的な投稿やセンセーショナルな投稿がすぐに注目を集める環境が作り出されると指摘しています[ 207 ] > TikTokでは、COVID-19の治療法に関する虚偽の主張、政治的な噂、捏造された危機情報、誤解を招くような安全警告など、様々な偽情報が拡散しています。パンデミックの間、TikTokは実証されていない家庭療法や陰謀論を宣伝する動画を掲載したことで広く批判されました。他にも、偽の学校への脅迫や誇張された気象警報といったデマが拡散しており、ユーザーは疑わしいコンテンツを検証せずに共有する傾向があるため、急速に拡散しています。[ 208 ]

TikTokの推奨システムは、エンゲージメントに基づいてコンテンツを優先するように設計されているため、誤解を招くような、あるいは虚偽の主張が意図せず上位に表示される可能性があります。2022年にデジタルヘイト対策センターが行った調査では、TikTokが新規アカウント作成後数分以内に、公衆衛生や政治イベントに関連するコンテンツを含む誤情報を推奨していることが明らかになりました。研究者たちは、このアルゴリズムが視聴時間とインタラクションを最適化するため、組織的な操作がなくても誤情報を含む投稿が拡散される可能性があると指摘しています。[ 209 ]

Facebook上の誤情報

Facebookの調査研究によると、誤情報は事実情報よりもクリックされる可能性が高いことがわかりました。[ 210 ] Facebookユーザーが誤情報を共有する最も一般的な理由は、情報を真剣に受け止めるのではなく、社会的な動機によるものでした。[ 211 ]

COVID-19の感染拡大に伴い、 Facebookによる誤情報の報道が大きな話題となっています。Facebookが健康に関する誤情報を含むページを推奨していたという報道もあります。[ 212 ]例えば、ユーザーが反ワクチン派のFacebookページに「いいね！」をすると、自動的にさらに多くの反ワクチン派のページがユーザーに推奨されるようになります。[ 212 ]さらに、Facebookによる誤情報の一貫性のない検閲がCOVID-19による死につながったという指摘もあります。[ 212 ]

Facebookは、自社のプラットフォーム上で積極的に誤情報を拡散しているトロールボットが最大6000万存在すると推定しており[ 213 ]、誤情報の拡散を阻止するための対策を講じた結果、その数は減少したものの、依然としてプラットフォーム上に誤情報が存在し続けている[ 178 ] 。Facebookでは、65歳以上の成人がフェイクニュースを共有する可能性は、18～29歳の成人の7倍であった[ 214 ] 。

Twitter上の誤情報

Twitterは、政治的なフェイクニュースへの関与が最も集中しているプラ​​ットフォームの1つです。フェイクニュースの80%は、0.1%のユーザー、つまり「スーパーシェアラー」によって共有されています。年配で保守的なソーシャルユーザーも、フェイクニュースに反応する可能性が高くなります。[ 211 ] Twitterにおける誤情報のもう1つの情報源は、特に気候変動に関するボットアカウントです。[ 215 ] Twitter上のボットアカウントは、真実のニュースとフェイクニュースを同じ速度で拡散させます。[ 216 ] 2018年のTwitterの研究では、正確な情報と比較して、偽の情報ははるかに速く、遠く、深く、広く拡散することが判明しました。[ 214 ]ある研究では、Twitterに13の噂が現れる過程を観察し、同じ話のうち11件が時間の経過とともに複数回再浮上していることがわかりました。[ 217 ]

ソーシャルメディアアプリ「Parler」もまた、大きな混乱を引き起こしました。1月6日の米国議会議事堂襲撃事件後、このアプリから追放されていた右翼系のTwitterユーザーがParlerに移行し、このアプリはより違法で危険な活動の計画と促進に利用されました。その後、GoogleとAppleはそれぞれのアプリストアからこのアプリを削除しました。このアプリはメディアに多くの誤報や偏向をもたらし、政治的な失態を助長してきました。[ 218 ]

Telegramの誤情報

Telegramは、規制緩和とファクトチェックツールの欠如により、オンラインでの誤情報の作成と拡散を助長していると何度も非難されてきた。[ 219 ] [ 220 ] [ 221 ]

YouTubeにおける誤情報

YouTubeでは反知性主義的な信念が蔓延しています。よく知られている例としては、地球は球体ではなく平面であるという見解を支持するコンテンツクリエイターのネットワークがあります。[ 222 ] [ 223 ]研究者たちは、「地球平面説」のコンテンツを公開するYouTuberが、反科学的な物語に基づいた議論を通じて視聴者を二極化させることを目的としていることを発見しました。[ 223 ]

2019年7月に発表された研究では、気候変動関連動画のほとんどが、気候変動に関する科学的コンセンサスに反する世界観を支持していると結論付けられました。[ 224 ] YouTubeは2019年12月に、新しい推奨ポリシーにより「境界線」の推奨が70%減少したと主張しましたが、2020年1月のAvaazの調査では、「気候変動」、「地球温暖化」、「気候操作」という検索語で検索された動画について、YouTubeの「次の動画」サイドバーには、科学的コンセンサスに反する情報を含む動画がそれぞれ8%、16%、21%の割合で表示されていました。[ 225 ] Avaazは、この「誤情報の落とし穴」は、YouTubeが気候変動否定論の拡散を助長し、そこから利益を得ていることを意味すると主張しました。[ 225 ]

2020年11月、YouTubeはOne America News Networkのアカウントを1週間停止し、動画の収益化を永久に停止した。これは、OANNがCOVID-19の偽の治療法を主張する動画を禁止するYouTubeのポリシーを繰り返し違反したためである。[ 226 ] OANNは証拠もなく、2020年の米国大統領選挙の正当性にも疑問を投げかけた。 [ 226 ]

2021年8月1日、YouTubeは、 COVID-19に関する誤情報の拡散に関するYouTubeのルールに違反したとして、スカイニュース・オーストラリアの新規コンテンツのアップロードを1週間禁止した。[ 227 ] YouTubeがコロナウイルスワクチンに関する誤情報を削除すると発表してから1年以上経った2021年9月、非営利団体「デジタルヘイト対策センター」が特定した12人の反ワクチン活動家のうち6人のアカウントは依然として検索可能で、動画の投稿を続けていた。[ 228 ]

2021年10月、YouTubeの所有者であるGoogleは、YouTubeクリエイターが「気候変動の存在と原因に関する確立された科学的コンセンサスに反する」コンテンツで広告収入を得ることを今後許可せず、そのような見解を促進する広告も許可しないと発表した。[ 229 ]このポリシーにもかかわらず、気候変動に関する誤情報を含む多くの動画は収益化が停止されなかった。[ 230 ]以前は、気候変動否定論者のYouTubeオンラインコンテンツは、地球温暖化を否定すること、またはそのような温暖化は人間が化石燃料を燃やすことによって引き起こされたのではないと主張することに重点を置いていた。[ 231 ]このような否定が維持できなくなると、YouTubeの誤情報対策ポリシーを回避する新しい戦術を用いて、気候変動の解決策は実行不可能であると主張するもの、地球温暖化は無害あるいは有益であると主張するもの、そして環境保護運動は信頼できないと非難するものへとコンテンツが移行した。[ 231 ]

注目すべき例

メディアからの誤った情報が誤情報の拡散につながった例として、2005年11月にクリス・ハンセン氏がNBCの番組「Dateline」で、法執行機関が常に5万人の捕食者をオンラインにしていると推定していると主張したことがあります。その後、当時の米国司法長官アルベルト・ゴンザレス氏がこの主張を繰り返しました。しかし、ハンセン氏が報道で使用した数字には裏付けがありませんでした。ハンセン氏は「Dateline」の専門家ケン・ラニング氏から情報を得たと述べていますが、ラニング氏は5万人という数字は確固たるデータがないため、作り上げたものであることを認めました。ラニング氏によると、5万人という数字は大きすぎず小さすぎず、現実的な数字のように聞こえるため、「ゴルディロックス数」と呼んでいたとのことです。記者のカール・ビアリック氏によると、5万人という数字は、記者が正確なデータがわからない場合に、メディアで数字を推定するためによく使われているとのことです。[ 232 ]

COVID-19パンデミックの間、COVID-19が5Gネットワ​​ークに関連しているという陰謀論がソーシャルメディア上で出現し、世界中で大きな注目を集めました。[ 233 ]

2016年の米国大統領選挙では、ソーシャルメディアサイトが「フェイクニュース」の拡散を許しているという主張があり、誤情報が大きな話題となった。 [ 234 ]

影響

他の情報への信頼

嘘つきの配当とは、人々が現実的な誤情報（特にディープフェイク）を非常に懸念し、特に誰かがそれが虚偽であると主張した場合、実際のコンテンツを信用しなくなる状況を説明しています。[ 235 ]例えば、政治家は、自分が恥ずかしいことをしている実際の動画が実際にはAIによって生成または改ざんされたものであると主張することで利益を得ることができ、支持者は実際には本物であるものを信用しなくなります。より大きな規模で見ると、この問題は、一般的に信頼できる情報源に対する国民の信頼の低下につながる可能性があります。[ 235 ]

誤情報は生活のあらゆる側面に影響を及ぼす可能性があります。オールコット、ゲンツコウ、そしてユーは、ソーシャルメディアを通じた誤情報の拡散が民主主義や社会全体にとって潜在的な脅威であることに同意しています。誤情報の影響は、情報の正確性や出来事の詳細の低下につながる可能性があります。[ 236 ]会話を盗聴すると、必ずしも真実ではない事実を収集したり、受信者がメッセージを誤って聞き取って他の人に情報を広めたりする可能性があります。インターネットでは、事実であるとされているコンテンツでも、確認されていないか、誤りが含まれている可能性があります。ニュースでは、企業が情報の送受信のスピードを強調することがありますが、必ずしも事実が正確であるとは限りません。これらの展開は、誤情報が引き続き人々の問題理解を複雑にし、信念や態度形成の源泉となる可能性につながっています。[ 237 ]

政治

政治的に誤った情報を得ている市民は、情報を得ていない市民よりも悪いと考える人もいる。誤った情報を得ている市民は、自信を持って自分の信念や意見を述べ、選挙や政策に影響を与える可能性がある。この種の誤情報は、発言者が「権威があり正当」であるように見えながら、同時に誤情報を広めている場合に発生する。[ 174 ]情報が漠然としていたり​​、曖昧だったり、皮肉だったり、不完全だったりすると、受け手は情報をつなぎ合わせて何が正しいのか推測せざるを得なくなる。[ 238 ]誤情報は勢いを増せば、選挙や国民投票を左右する力を持つ。例えば、 2016年の英国のEU離脱の是非を問う国民投票に先立ち、 「Vote Leave」キャンペーンでよく使われた数字は、EUを離脱することで英国は「NHSのために」週3億5000万ポンドを節約できると主張した。その後、選挙運動の中で、この金額は（理論上は可能であるにもかかわらず）ブレグジット後に英国国民保健サービス（NHS）に再分配されるという主張が広く流布された。これは後に英国統計局によって「公式統計の明らかな不正使用」と判断された。

さらに、ロンドンの二階建てバスの側面に表示された悪名高い広告は、英国の予算の払い戻しを考慮に入れておらず、節約されたお金の100％がNHSに送られるという考えは非現実的でした。イプソスMORIが2016年に発表した世論調査によると、英国民のほぼ半数がこの誤情報を真実だと信じていました。[ 239 ]情報が誤情報であると証明されても、特定のトピックに対する態度を形成し続ける可能性があり、[ 240 ]つまり、十分な注目を集めれば政治的決定を左右する力があるということです。 Soroush Vosoughi、Deb Roy、Sinan Aralが行った研究では、300万人が450万回以上拡散した126,000件の投稿を含むTwitterデータを調査しました。彼らは、政治ニュースは他のどの種類の情報よりも速く広まることを発見しました。政治に関する偽ニュースは、他のすべての種類の偽ニュースの3倍の速さで20,000人以上に届いたことを発見しました。[ 241 ]

業界

誤情報は産業プロパガンダにも利用される可能性があります。企業は広告などのツールを用いて、信頼できる証拠を損なったり、協調的な誤情報キャンペーンを通じて信念に影響を与えたりすることができます。例えば、タバコ会社は20世紀後半、喫煙と肺がんの関連性を示す研究の信頼性を低下させるために誤情報を利用しました。[ 242 ]

医薬品

医療分野では、ワクチンに対する国民の否定的な認識や、病気の治療に薬ではなくハーブを使用することに見られるように、誤情報は直ちに生命の危険につながる可能性がある。[ 174 ] [ 243 ] COVID-19パンデミックに関しては、誤情報の拡散が混乱や不安や恐怖などの否定的な感情を引き起こすことが証明されている。[ 244 ] [ 245 ]世界保健機関などの正当な機関からの情報に反する、ウイルス予防のための適切な安全対策に関する誤情報も、不十分な保護につながり、個人を感染の危険にさらす可能性がある。[ 244 ] [ 246 ]

研究

一部の学者や活動家は、デジタル世界における誤情報／偽情報、そして情報汚染を排除するための運動を主導しています。「情報環境主義」という理論は、一部の大学や短期大学のカリキュラムとなっています。[ 247 ] [ 248 ]誤情報と偽情報の一般的な研究は、社会学、コミュニケーション学、コンピュータサイエンス、政治学など、様々な学問分野でも一般的になり、この新興分野は「誤情報と偽情報研究」と大まかに呼ばれています。[ 249 ]

様々な学者やジャーナリストが、この発展を批判し、問題のある規範的前提、成果の質のばらつき、方法論的厳密さの欠如、そして誤情報・偽情報研究が世論形成や政策立案に過大な影響を与えていることを指摘している。[ 250 ] [ 251 ]コミュニケーション学者のチコ・カマルゴとフェリックス・サイモンは、ハーバード・ケネディスクールの『ミスインフォメーション・レビュー』の記事の中で、最も頻繁に批判されている点をまとめ、「誤情報・偽情報研究は、明確な定義が欠如していること、研究対象が単純化されていること、メディアの影響が過度に重視されていること、交差要因が軽視されていること、資金提供機関や政策立案者がこの分野の研究課題に過大な影響を与えていること、そしてこの分野が政策と政策立案に過大な影響を与えていることなど、批判されてきた」と述べている。[ 252 ]

検閲の告発

FacebookやTwitterなどのソーシャルメディアサイトは、誤情報とみなした投稿を削除したことで検閲の非難を擁護している。情報の妥当性を判断するために政府機関が発行したガイダンスに依拠するソーシャルメディアの検閲ポリシーは、政府の立場や政策に対する反対意見や批判を抑圧するという意図しない効果をもたらすという批判を集めている。 [ 253 ]最近では、ソーシャルメディア企業は、 SARS-CoV-2の実験室漏洩仮説に関する議論を時期尚早に検閲したとして批判に直面している。[ 253 ] [ 254 ]

その他の検閲の非難は、ソーシャルメディアの消費者が効果の証明されていないCOVID-19治療薬を使用して自傷行為をすることを防ごうとする試みから生じているようだ。例えば、2020年7月、ステラ・イマニュエル医師がヒドロキシクロロキンがCOVID-19の効果的な治療薬であると主張する動画が拡散した。動画の中でイマニュエル医師は、マスクや学校閉鎖、またはあらゆる種類の経済活動停止は必要ないと主張し、彼女が主張する治療法がウイルス感染者の治療に非常に効果的であることを証明した。この動画は60万回共有され、Facebookで2000万回近く視聴されたが、誤情報の拡散に関するコミュニティガイドラインに違反したとして削除された。[ 255 ]この動画はTwitterでも一夜にして削除されたが、その前にドナルド・トランプ前大統領が自分のページで共有し、8500万人以上のTwitterユーザーがフォローしていた。NIAID所長のアンソニー・ファウチ博士と世界保健機関（WHO）のメンバーは、ヒドロキシクロロキンに関する大規模な研究でCOVID-19の治療に効果がないことが示され、すぐにこのビデオの信憑性を否定した。また、FDAは、この薬を服用した患者に深刻な心臓の問題が発生したという証拠を受けて、COVID-19患者の治療にヒドロキシクロロキンを使用しないよう警告した。[ 256 ]

検閲の例として一部から批判された誤情報削除のもう一つの顕著な例は、2020年大統領選挙の約2週間前にニューヨーク・ポスト紙がハンター・バイデンのノートパソコンに関する報道を行ったことである。この報道はバイデン・ウクライナ陰謀論を広めるために利用された。ソーシャルメディア企業はすぐにこの報道を削除し、ポスト紙のTwitterアカウントは一時的に停止された。50人以上の情報当局者は、ジョー・バイデンの息子のものだとされる電子メールの開示には「ロシアの情報作戦の典型的な特徴」がすべて備わっていると判断した[ 257 ] 。その後、ノートパソコンの内容の少なくとも一部は本物であったという証拠が浮上した[ 258 ] 。

参照

参考文献

  1. ^ヘンリー、ジョン（2016年6月10日）「なぜ離脱派のEU費用週3億5000万ポンドという主張は間違っているのか」ガーディアン紙。2024年10月14日閲覧
  2. ^ 「英国のEU加盟費」 Full Fact、2016年2月25日。 2024年10月14日閲覧。
  3. ^ 「現実検証：ブレグジットはNHSに週3億5000万ポンドの追加支出を意味するのか？」 BBCニュース、2016年4月15日。
  4. ^アクリル、ロバート（2016年4月27日） 「ファクトチェック：英国はEUに実際いくら支払っているのか？」ザ・カンバセーション。
  5. ^ a b Merriam-Webster Dictionary (2020年8月19日). 「Misinformation」 . 2019年2月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。2020年8月19日閲覧。
  6. ^フェッツァー、ジェームズ・H. (2004年5月1日). 「情報：それは真実でなければならないのか？」. Minds and Machines . 14 (2): 223– 229. doi : 10.1023/B:MIND.0000021682.61365.56 . ISSN 1572-8641 . S2CID 31906034 .  
  7. ^ Woolley, Samuel C.; Howard, Philip N. (2016). 「政治コミュニケーション、計算プロパガンダ、自律エージェント」 . International Journal of Communication . 10 : 4882–4890 . 2019年10月22日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2019年10月22日閲覧。
  8. ^ a bカラマンシオン、ケビン・マテ（2020年）「サイバーセキュリティの脅威としての偽情報の探究」2020年第3回国際情報コンピュータ技術会議（ICICT） pp.  440– 444. doi : 10.1109/icict50521.2020.00076 . ISBN 978-1-7281-7283-5. S2CID  218651389
  9. ^ Karlova, Natascha A.; Fisher, Karen E. (2013年3月15日). 「人間の情報行動を理解するための誤情報と偽情報の社会的拡散モデル」 informationr.net . 2023年5月11日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2023年5月11日閲覧。
  10. ^ a b cファリス、ドン (2015). 「偽情報とは何か？」ライブラリートレンド. 63 (3): 401– 426. doi : 10.1353/lib.2015.0014 . hdl : 2142/89818 . ISSN 1559-0682 . S2CID 13178809 .  
  11. ^ディアス・ルイス、カルロス（2023年10月30日）「デジタルメディアプラットフォームにおける偽情報：市場形成アプローチ」ニューメディア＆ソサエティ誌27 （ 4）：2188-2211。doi： 10.1177 / 14614448231207644。ISSN 1461-4448。 
  12. ^ 「誤情報と偽情報に関する声明」テイラー＆フランシス。 2025年11月16日閲覧。
  13. ^スパイズ、サミュエル（2019年10月22日）「『偽情報』の定義」. MediaWell . 2025年11月16日閲覧。
  14. ^アレン、スージー（2023年3月31日）「ソーシャルメディアは誤情報に報いるのか」 Yale Insights . 2025年11月16日閲覧。
  15. ^ Medzerian, David (2023年1月17日). 「研究で、ソーシャルメディアでフェイクニュースが広がる主な理由が明らかに」 USC Today . 2025年11月16日閲覧。
  16. ^ 「ソーシャルメディアプラットフォームでは、共有が増えるほど正確性への関心が薄れる」 MITニュース | マサチューセッツ工科大学2023年3月3日。 2025年12月1日閲覧。
  17. ^世界リスク報告書2024年版、世界経済フォーラム。ISBN 978-2-940631-64-3
  18. ^ a bアラル2020
  19. ^ a b Blum, Dani (2024年3月16日). 「健康に関する誤情報は進化している。その見分け方はこちら。― 専門家が、身近な場所で偽の医療主張に対抗するためのヒントを提供」 . The New York Times . 2024年3月16日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2024年3月17日閲覧。
  20. ^ミルホセイニ、マフディ；アーリー、スペンサー；エル・シャミー、ヌール；ハサネイン、カレド（2023年4月1日）「積極的にオープンマインドな思考がフェイクニュース対策の鍵：多手法研究」『情報と管理』60 (3) 103761. doi : 10.1016/j.im.2023.103761 . ISSN 0378-7206 . 
  21. ^ Maertens, Rakoen; Götz, Friedrich M.; Golino, Hudson F.; Roozenbeek, Jon; Schneider, Claudia R.; Kyrychenko, Yara; Kerr, John R.; Stieger, Stefan; McClanahan, William P.; Drabot, Karly; He, James; van der Linden, Sander (2024年3月1日). 「誤情報感受性テスト（MIST）：心理測定学的に検証されたニュースの真実性識別力の尺度」 . Behavior Research Methods . 56 (3): 1863– 1899. doi : 10.3758/s13428-023-02124-2 . ISSN 1554-3528 . PMC 10991074 . PMID 37382812。   
  22. ^ムヌサミー、シャリーニ;シャシラ、カライバナン。シャアリ、アザハ・アブ・ハッサン。ピッチャン、ムハマド・アドナン。カマルディン、モハマド・ラヒム。ラトナ州ヤトニカ（2024年11月18日）。「ソーシャルメディアユーザーの間でのフェイクニュースの作成と拡散に寄与する心理的要因：系統的レビュー」。BMC心理学。12 (1): 673.土井: 10.1186/s40359-024-02129-2。ISSN 2050-7283。PMC 11575416。PMID 39558439。   
  23. ^ 「フェイクニュースとの戦い：誤報・偽情報法がジャーナリストに対してどのように武器化されるか」国際メディア支援センター。2023年8月10日。 2025年4月7日閲覧。
  24. ^ 「報道の自由への脅威：暴力、偽情報、検閲」 。 2025年10月2日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2025年11月23日閲覧。
  25. ^ 「ユネスコの新たな報告書は、各国が司法制度を『悪用』してメディアの自由を攻撃している実態を概説している」 Foreign Press、2022年12月9日。 2025年11月23日閲覧。
  26. ^リム、ガブリエル、ブラッドショー、サマンサ（2023年7月19日）「冷え込む立法：『フェイクニュース』法が国際的な報道の自由に及ぼす影響の追跡」 SKeyesメディア・文化自由センター。 2025年12月7日閲覧。
  27. ^ 「2025年の世界の報道の自由の状況は？」アムネスティ・インターナショナル、2025年5月2日。 2025年12月9日閲覧。
  28. ^ 「RSF世界報道自由度ランキング2025」国境なき記者団。
  29. ^ Bode, Leticia; Vraga, Emily (2015年6月23日). 「関連ニュースでそれは間違っていた：ソーシャルメディアにおける関連記事機能による誤情報の訂正」 . Journal of Communication . 65 (4): 619– 638. doi : 10.1111/jcom.12166 . S2CID 142769329. 2022年11月12日時点のオリジナルよりアーカイブ。2024年1月31日閲覧。 
  30. ^ポセッティ、ジュリー、マシューズ、アリス（2018年6月23日）。「『フェイクニュース』と偽情報の歴史に関するショートガイド：ICFJの新学習モジュール」国際ジャーナリストセンター。2019年2月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2024年1月31日閲覧。
  31. ^ Tandoc, EC, Lim, ZW, & Ling, R. (2018). 「『フェイクニュース』の定義：学術的定義の類型論」デジタルジャーナリズム、6(2), 137-153.
  32. ^ Wardle, C., & Derakhshan, H. (2017). 「情報の混乱：研究と政策立案のための学際的枠組みに向けて」欧州評議会報告書. rm.coe.intより取得
  33. ^ a b「偽情報とは何か？」連邦議会. 2023年3月23日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2023年3月16日閲覧。
  34. ^ハノポル、ニカ・リアナ（2021年5月12日）「『誤情報』が飛び交う時、専門家はこう対処法を語る」 VERAファイル。 2024年4月3日閲覧。
  35. ^ 「Safe to Sleep」 . 2024年4月3日閲覧。
  36. ^ Ecker, Ullrich KH; Lewandowsky, Stephan; Cheung, Candy SC; Maybery, Murray T. (2015年11月). 「彼はやった！彼女はやった！いや、彼女はやっていない！複数の因果的説明と誤情報の継続的な影響」（PDF） . Journal of Memory and Language . 85 : 101–115 . doi : 10.1016 /j.jml.2015.09.002 . 2022年12月7日時点のオリジナルよりアーカイブ（PDF） . 2022年11月1日閲覧。
  37. ^ “Definition of RUMOR” . www.merriam-webster.com . 2023年5月21日. 2022年2月4日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2022年2月4日閲覧。
  38. ^ a b Zeng, Jing; Chan, Chung-hong (2021年1月1日). 「インフォデミックの国際診断：中国、インド、米国、ドイツ、フランスにおけるCOVID-19関連の誤情報の時系列的特徴の比較」. Online Information Review . 45 (4): 709– 728. doi : 10.1108/OIR-09-2020-0417 . ISSN 1468-4527 . S2CID 234242942 .  
  39. ^ 「フェイクニュースの真の歴史」。ニューヨーク・レビュー・オブ・ブックス。2017年2月13日。2019年2月5日時点のオリジナルよりアーカイブ。2019年2月24日閲覧。
  40. ^ダーントン、ロバート (2007). 「聖水の悪魔：18世紀フランスにおける政治的中傷」英国学士院紀要151 : 387–422 –ハーバード大学のDigital Access to Scholarship at Harvard (DASH) より。
  41. ^アンドリュー・ペテグリー (2015). 『ニュースの発明』 イェール大学出版局. pp.  153–4 . ISBN 978-0-300-21276-1。
  42. ^ Starbird, K., Arif, A., Wilson, T. (2019). 「共同作業としての偽情報：戦略情報作戦の参加型性質の顕在化」 ACMヒューマンコンピュータインタラクション論文集、3(CSCW)、1-26
  43. ^ Benkler, Y., Faris, R., Roberts, H. (2018).『ネットワーク・プロパガンダ：アメリカ政治における操作、偽情報、過激化』オックスフォード大学出版局. ISBN 978-0190923624.
  44. ^ Vraga, E.". K., & Bode, L. (2020). 「誤情報の定義と政治コミュニケーションとの関連性の理解」『政治コミュニケーション』37(1), 136-144. doi:10.1080/10584609.2020.1716494
  45. ^ 「『フェイクニュース』と偽情報の歴史に関する短いガイド」国際ジャーナリストセンター。2019年2月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2019年2月24日閲覧。
  46. ^ジョーンズ、ティム（2020年10月31日）「デューイがトルーマンを破る：選挙史上最も有名な誤審」シカゴ・トリビューン。2024年4月3日閲覧。
  47. ^ハント・オールコット、マシュー・ゲンツコウ、チュアン・ユー（2019年4月）「ソーシャルメディアにおける誤情報の拡散傾向」『リサーチ＆ポリティクス』6 (2): 205316801984855. arXiv : 1809.05901 . doi : 10.1177/2053168019848554 . ISSN 2053-1680 . S2CID 52291737 .  
  48. ^ a b Vosoughi, Soroush; Roy, ​​Deb; Aral, Sinan (2018年3月9日). 「オンラインにおける真実と偽りのニュースの拡散」 . Science . 359 (6380): 1146– 1151. Bibcode : 2018Sci...359.1146V . doi : 10.1126/science.aap9559 . ISSN 0036-8075 . PMID 29590045 .  
  49. ^ゴッドフリー＝スミス、ピーター（1989年12月）. 「誤情報」 .カナダ哲学ジャーナル. 19 (4): 533– 550. doi : 10.1080/00455091.1989.10716781 . ISSN 0045-5091 . S2CID 246637810 .  
  50. ^ West, Jevin D.; Bergstrom, Carl T. (2021年4月13日). 「科学における、そして科学に関する誤情報」 . Proceedings of the National Academy of Sciences . 118 (15) e1912444117. Bibcode : 2021PNAS..11812444W . doi : 10.1073/pnas.1912444117 . ISSN 0027-8424 . PMC 8054004. PMID 33837146 .   
  51. ^ Fung, Isaac Chun-Hai; Fu, King-Wa; Chan, Chung-Hong; Chan, Benedict Shing Bun; Cheung, Chi-Ngai; Abraham, Thomas; Tse, Zion Tsz Ho (2016年5月). 「ソーシャルメディアにおけるエボラ出血熱に関する情報と誤情報への初期反応（2014年8月）：事実と噂」 . Public Health Reports . 131 (3): 461– 473. doi : 10.1177/ 003335491613100312 . ISSN 0033-3549 . PMC 4869079. PMID 27252566 .   
  52. ^ Oyeyemi, Sunday Oluwafemi; Gabarron, Elia; Wynn, Rolf (2014年10月14日). 「エボラ、Twitter、そして誤情報：危険な組み合わせ？」 BMJ 349 g6178 . doi : 10.1136 /bmj.g6178 . ISSN 1756-1833 . PMID 25315514. S2CID 731448. 2022年11月1日時点のオリジナルよりアーカイブ。2023年5月11日閲覧。   
  53. ^ Swire-Thompson, Briony; Lazer, David (2020年4月2日). 「公衆衛生とオンライン上の誤情報：課題と提言」 . Annual Review of Public Health . 41 (1): 433– 451. doi : 10.1146/annurev-publhealth-040119-094127 . ISSN 0163-7525 . PMID 31874069 .  
  54. ^ a b c dステファン・レワンドウスキー、ウルリッヒ・KH・エッカー、コリーン・M・ザイファート、ノーバート・シュワルツ、ジョン・クック (2012). 「誤情報とその修正：継続的な影響と効果的な脱バイアス」 .公共の利益のための心理科学. 13 (3): 106– 131. doi : 10.1177/ 1529100612451018 . JSTOR 23484653. PMID 26173286. S2CID 42633 .   
  55. ^ a b cディアス・ルイス、カルロス、ニルソン、トーマス（2022年8月8日）。「偽情報とエコーチェンバー：アイデンティティ主導の論争を通じてソーシャルメディア上で偽情報がどのように循環するか」。公共政策とマーケティングジャーナル。42 ：18–35。doi：10.1177 /07439156221103852。ISSN 0743-9156。 
  56. ^ a b c d e Ecker, Ullrich KH; Lewandowsky, Stephan; Cook, John; Schmid, Philipp; Fazio, Lisa K.; Brashier, Nadia; Kendeou, Panayiota; Vraga, Emily K.; Amazeen, Michelle A. (2022年1月). 「誤情報信念の心理的要因と訂正への抵抗」 . Nature Reviews Psychology . 1 (1): 13– 29. doi : 10.1038/s44159-021-00006-y . hdl : 1983/889ddb0f-0d44-44f4-a54f-57c260ae4917 . ISSN 2731-0574 . 
  57. ^ 「ソーシャルメディアとニュースに関するファクトシート」ピュー・リサーチ・センター、2024年9月17日。 2025年4月2日閲覧。
  58. ^ジェリット、ジェニファー、チャオ、ヤンジー（2020年5月11日）。「政治的誤情報」。Annual Review of Political Science。23 ( 1 ): 77– 94。doi : 10.1146/annurev-polisci - 050718-032814。ISSN 1094-2939。S2CID 212733536。  
  59. ^ a b c d Scheufele, Dietram; Krause, Nicole (2019年4月16日). 「科学オーディエンス、誤情報、そしてフェイクニュース」 . Proceedings of the National Academy of Sciences . 116 (16): 7662– 7669. Bibcode : 2019PNAS..116.7662S . doi : 10.1073/ pnas.1805871115 . PMC 6475373. PMID 30642953 .  
  60. ^ペニークック, ゴードン; チェイン, ジェームズ・アラン; セリ, ポール; ケーラー, デレク・J.; フーゲルサン, ジョナサン・A. (2012年6月1日). 「分析的認知スタイルは宗教的および超常現象的信仰を予測する」 .認知. 123 (3): 335– 346. doi : 10.1016/j.cognition.2012.03.003 . ISSN 0010-0277 . PMID 22481051 .  
  61. ^ Robson, Samuel G.; Faasse, Kate; Gordon, Eliza-Rose; Jones, Samuel P.; Drew, Manisara; Martire, Kristy A. (2024年10月9日). 「怠惰か、それとも違うのか？誤情報の信奉者と非信奉者の推論方法に関する定量的内容分析」 Advances.in/Psychology . 2 : e003511. doi : 10.56296/aip00027 . ISSN 2976-937X . 
  62. ^ Scherer, Laura D.; McPhetres, Jon; Pennycook, Gordon; Kempe, Allison; Allen, Larry A.; Knoepke, Christopher E.; Tate, Channing E.; Matlock, Daniel D. (2021年4月). 「オンラインの健康に関する誤情報の影響を受けやすいのは誰か？ 4つの心理社会的仮説の検証」 .健康心理学. 40 (4): 274– 284. doi : 10.1037/hea0000978 . ISSN 1930-7810 . PMID 33646806 .  
  63. ^ Törnberg, Petter (2018年9月20日). Bauch, Chris T. (編). 「エコーチェンバーとウイルスによる誤情報：複雑な伝染病としてのフェイクニュースのモデル化」 . PLOS ONE . 13 (9) e0203958. Bibcode : 2018PLoSO..1303958T . doi : 10.1371/journal.pone.0203958 . ISSN 1932-6203 . PMC 6147442. PMID 30235239 .   
  64. ^ 「文献レビュー：エコーチェンバー、フィルターバブル、分極化」（PDF）。2022年1月19日時点のオリジナルよりアーカイブ（PDF） 。 2022年2月21日閲覧。
  65. ^ Lazer, DM, Baum, MA, Benkler, Y., Berinsky, AJ, Greenhill, KM, Menczer, F., & Schudson, M. (2018). 「フェイクニュースの科学」 Science , 359(6380), 1094–1096.
  66. ^ Lewandowsky, S., Ecker, UK, & Cook, J. (2017). 「誤情報を超えて：『ポスト真実』時代の理解と対処」記憶と認知における応用研究ジャーナル、6(4), 353-369. doi:10.1016/j.jarmac.2017.07.008
  67. ^ Flynn, DJ, Nyhan, B., & Reifler, J. (2017). 「誤解の性質と起源：政治に関する誤った、根拠のない信念を理解する」政治心理学, 38(S1), 127-150. doi:10.1111/pops.12394
  68. ^「欺瞞の網：インターネット上の誤情報」電子図書館. 20 (6): 521. 2002年12月1日. doi : 10.1108/el.2002.20.6.521.7 .
  69. ^ Domonoske, Camila (2016年11月23日). 「学生たちはフェイクニュースと本物を見分ける能力が『驚くほど』ないことが研究で判明」 NPR . 2024年4月4日閲覧。
  70. ^ a b Lewandowsky, Stephan; Ecker, Ullrich KH; Cook, John (2017年12月). 「誤情報を超えて：『ポスト真実』時代の理解と対処」(PDF) . Journal of Applied Research in Memory and Cognition . 6 (4): 353– 369. doi : 10.1016/j.jarmac.2017.07.008 . hdl : 1983/1b4da4f3-009d-4287-8e45-a0a1d7b688f7 . S2CID 149003083. 2023年1月18日時点のオリジナルよりアーカイブ(PDF) . 2022年11月1日閲覧。 
  71. ^ Shearer, Elisa; Gottfried, Jeffrey (2017年9月7日). 「ソーシャルメディアプラットフォームにおけるニュース利用状況 2017」 . Pew Research Center's Journalism Project . 2021年3月16日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2021年3月28日閲覧。
  72. ^ 「米国メディアの信頼感、2016年は過去最低」 Gallup.com 、 2023年10月19日。 2024年5月16日閲覧。
  73. ^リードケ、ジェイコブ、ゴットフリード、ジェフリー（2022年10月27日）「米国の30歳未満の成人は、ソーシャルメディアからの情報を国内ニュースとほぼ同程度信頼している」ピュー研究所。 2024年5月16日閲覧。
  74. ^ Croteau, David; Hoynes, William; Milan, Stefania. 「メディアテクノロジー」(PDF) . 『メディア社会：産業、イメージ、そして視聴者』 pp.  285– 321. 2013年1月2日時点のオリジナルよりアーカイブ(PDF) . 2013年3月21日閲覧。
  75. ^ミッチェル、エイミー、ゴットフリード、ジェフリー、バーテル、マイケル、スミダ、ナミ（2018年6月18日）。「ニュースにおける事実と意見の区別」ピュー・リサーチ・センター。 2024年5月16日閲覧。
  76. ^ 「ジャーナリストはニュースと意見は別物だと知っているが、読者はその違いを区別できないことが多い」ニーマン研究所。 2024年5月16日閲覧。
  77. ^ 「スタンフォード大学の研究者、学生がオンライン情報の信憑性を判断するのに苦労していることを発見」スタンフォード大学教育大学院、スタンフォード大学、2016年11月21日。 2024年4月3日閲覧。
  78. ^ Verma, Nitin; Fleischmann, Kenneth R.; Koltai, Kolina S. (2017年1月). 「人間の価値観と科学雑誌、主流メディア、フェイクニュースへの信頼」Proceedings of the Association for Information Science and Technology . 54 (1): 426– 435. doi : 10.1002/pra2.2017.14505401046 . S2CID 51958978 . 
  79. ^セーガル、ヴィブホール;ペシン、アンキット。アフロズ、サディア。ファリド、ハニー（2021）。 「誤った情報の販売者間の相互ハイパーリンク」。arXiv : 2104.11694 [ cs.SI ]。
  80. ^ a bニューマン, エリン・J.; ギャリー, マリアンヌ; バーンスタイン, ダニエル・M.; カントナー, ジャスティン; リンゼイ, D. スティーブン (2012年10月). 「証拠のない写真（または言葉）は真実性を誇張する」. Psychonomic Bulletin & Review . 19 (5): 969– 974. doi : 10.3758/s13423-012-0292-0 . ISSN 1531-5320 . PMID 22869334 .  
  81. ^ Sundar, S. Shyam; Molina, Maria D; Cho, Eugene (2021年11月12日). 「百聞は一見に如かず：オンラインメッセージングアプリを介したフェイクニュース拡散において、ビデオモダリティはより強力か？」 . Journal of Computer-Mediated Communication . 26 (6): 301– 319. doi : 10.1093/jcmc/zmab010 . ISSN 1083-6101 . 
  82. ^ Selvaraj, Senthil; Borkar, Durga S.; Prasad, Vinay (2014年1月17日). 「医学雑誌のメディア報道：最高の論文はニュースになるのか？」 . PLOS ONE . 9 (1) e85355. Bibcode : 2014PLoSO...985355S . doi : 10.1371/ journal.pone.0085355 . ISSN 1932-6203 . PMC 3894978. PMID 24465543 .   
  83. ^ 「誤解を招く科学報道を見抜く方法 – QB3 Berkeley」 qb3.berkeley.edu 2024年4月12日閲覧。
  84. ^メラニー・フリーズ、メアリー・バウムガートナー、ピーター・ブルーノ、ジェイコブ・R・ガンダーソン、ジョシュア・オリン、モーガン・クイン・ロス、ジャスティン・サフラン（2021年12月1日）「フェイクニュースの虚偽の主張：政治的誤情報、警告、そして汚染された真実の影響」政治行動誌43 ( 4): 1433– 1465. doi : 10.1007/s11109-020-09597-3 . ISSN 1573-6687 . 
  85. ^ヒーリー、メリッサ（2020年2月8日）「コロナウイルスに関する誤情報は蔓延しているが、それを正すことは逆効果になる可能性がある」ロサンゼルス・タイムズ。
  86. ^ミンツ、アン. 「誤情報スーパーハイウェイ？」 . PBS. 2013年4月2日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2013年2月26日閲覧。
  87. ^ a bハメリアーズ、マイケル、ブロシウス、アンナ（2022年2月16日）。「私が正しいからあなたは間違っている！誤情報信念の認識された原因とイデオロギー的バイアス」国際世論調査ジャーナル。34 ( 1) edab028。doi : 10.1093/ijpor / edab028。ISSN 0954-2892。 
  88. ^ Ecker, Ullrich KH; Lewandowsky, Stephan; Chadwick, Matthew (2020年4月22日). 「訂正は誤情報を新しい聴衆に広めるか？捉えどころのない親しみやすさの逆効果の検証」 .認知研究：原理と示唆. 5 (1): 41. doi : 10.31219/osf.io/et4p3 . hdl : 1983/0d5feec2-5878-4af6 - b5c7-fbbd398dd4c4 . PMC 7447737. PMID 32844338. 2020年6月17日時点のオリジナルよりアーカイブ。2020年6月17日閲覧。  
  89. ^ レワンドウスキー, ステファン; エッカー, ウルリッヒ KH; ザイファート, コリーン M.; シュワルツ, ノーバート; クック, ジョン (2012). 「誤情報とその修正：継続的な影響と効果的な脱バイアス」 .公共の利益のための心理科学. 13 (3): 106– 131. doi : 10.1177/1529100612451018 . JSTOR 23484653. PMID 26173286. S2CID 42633 .   
  90. ^ 「SIFT (The Four Moves)」 . Hapgood . 2019年6月19日. 2024年4月12日閲覧。
  91. ^ Cowles, Kelsey; Miller, Rebekah; Suppok, Rachel (2024年1月2日). 「百聞は一見に如かず：図書館指導を通して視覚健康に関する誤情報を探る」 . Medical Reference Services Quarterly . 43 (1): 44– 58. doi : 10.1080/02763869.2024.2290963 . ISSN 0276-3869 . PMID 38237023 .  
  92. ^マールテン州グルートエンドースト (2021 年 3 月 23 日)。「誤解を招くグラフ」。マールテン・グルートエンドースト。2024 年4 月 12 日に取得。
  93. ^ Qian, Sijia; Shen, Cuihua; Zhang, Jingwen (2022年11月4日). 「チープフェイクとの戦い：デジタルメディアリテラシー介入を用いた文脈外の視覚的誤情報の逆検索の促進」 . Journal of Computer-Mediated Communication . 28 (1) zmac024. doi : 10.1093/jcmc/zmac024 . ISSN 1083-6101 . 
  94. ^ Groh, Matthew; Epstein, Ziv; Firestone, Chaz; Picard, Rosalind (2022年1月5日). 「人間の群衆、機械、そして機械情報に基づいた群衆によるディープフェイク検出」 . Proceedings of the National Academy of Sciences . 119 ( 1) e2110013119. arXiv : 2105.06496 . Bibcode : 2022PNAS..11910013G . doi : 10.1073/pnas.2110013119 . ISSN 0027-8424 . PMC 8740705. PMID 34969837 .   
  95. ^ボンド、シャノン（2023年6月13日）「AI生成画像はどこにでもある。その見分け方はこちら」 NPR 。 2024年4月12日閲覧。
  96. ^ハーン、アレックス（2024年4月8日）。「『時間はなくなりつつある』：検出不可能なディープフェイクの未来は避けられるのか？」ガーディアン紙。ISSN  0261-3077 。2024年4月12日閲覧。
  97. ^ Verma, Pranshu. 「AIは今や手を描ける」ワシントン・ポスト.
  98. ^ Khan, M. Laeeq; Idris, Ika Karlina (2019年12月2日). 「誤情報を認識し、共有前に検証する：合理的な行動と情報リテラシーの観点」. Behaviour & Information Technology . 38 (12): 1194– 1212. doi : 10.1080/0144929x.2019.1578828 . S2CID 86681742 . 
  99. ^ a b Lazer, David MJ; Baum, Matthew A.; Benkler, Yochai; Berinsky, Adam J.; Greenhill, Kelly M.; Menczer, Filippo; Metzger, Miriam J.; Nyhan, Brendan; Pennycook, Gordon; Rothschild, David; Schudson, Michael; Sloman, Steven A.; Sunstein, Cass R.; Thorson, Emily A.; Watts, Duncan J.; Zittrain, Jonathan L. (2018). 「フェイクニュースの科学」. Science . 359 (6380): 1094– 1096. arXiv : 2307.07903 . Bibcode : 2018Sci...359.1094L . doi : 10.1126/science.aao2998 . PMID 29590025 . S2CID 4410672 .  
  100. ^ Vraga, Emily K.; Bode, Leticia (2017年12月). 「誤情報の修正に機関、教育者、ネットワークを活用する：Lewandosky、Ecker、Cookに関する解説」. Journal of Applied Research in Memory and Cognition . 6 (4): 382– 388. doi : 10.1016/j.jarmac.2017.09.008 .
  101. ^ Caramancion, Kevin Matthe (2020). 「誤情報検出における文脈的手がかりの影響の理解」. 2020 IEEE International IOT, Electronics and Mechatronics Conference (IEMTRONICS) . pp.  1– 6. doi : 10.1109/IEMTRONICS51293.2020.9216394 . ISBN 978-1-7281-9615-2. S2CID  222297695 .
  102. ^リビッキ、マーティン (2007). 『サイバースペースの征服：国家安全保障と情報戦争』 ニューヨーク：ケンブリッジ大学出版局. pp.  51-55 . ISBN 978-0-521-87160-0。
  103. ^アンスパック、ニコラス・M、カールソン、テイラー・N（2024年8月1日）「あなたが思っている人とは違う？誤情報への暴露と脆弱性」ニューメディア＆ソサエティ、26 （ 8 ）：4847–4866。doi： 10.1177 / 14614448221130422。ISSN 1461-4448 
  104. ^ a bライオンズ、ベンジャミン・A. (2023年7月24日). 「高齢者のアメリカ人はニュース評価における事前曝露効果の影響を受けやすい」ハーバード・ケネディスクール誤情報レビュー. doi : 10.37016/mr-2020-118 .
  105. ^ a b c dブラシアー、ナディア・M.; シャクター、ダニエル・L. (2020年6月1日). 「フェイクニュース時代の高齢化」. Current Directions in Psychological Science . 29 (3): 316– 323. doi : 10.1177/0963721420915872 . ISSN 0963-7214 . PMC 7505057. PMID 32968336 .   
  106. ^ van der Linden, Sander (2022年3月). 「誤情報：感受性、拡散、そして国民の免疫を高めるための介入」 . Nature Medicine . 28 (3): 460– 467. doi : 10.1038/s41591-022-01713-6 . ISSN 1546-170X . PMID 35273402 .  
  107. ^ Nikolov, Dimitar; Flammini, Alessandro; Menczer, Filippo (2021年2月15日). 「右派と左派、党派性は誤情報に対する（非対称的な）脆弱性を予測する」ハーバード・ケネディスクール誤情報レビュー. arXiv : 2010.01462 . doi : 10.37016/mr-2020-55 .
  108. ^ a b Dobbs, Mitch; DeGutis, Joseph; Morales, Jorge; Joseph, Kenneth; Swire-Thompson, Briony (2023年12月18日). 「民主党員は共和党員よりも真実と偽りのニュースを見分ける能力に優れているが、メタ認知能力は共和党員より優れているわけではない」 . Communications Psychology . 1 (1) 46: 1– 10. doi : 10.1038/s44271-023-00040-x . ISSN 2731-9121 . PMC 11332161. PMID 39242894 .   
  109. ^ Tokita, Christopher K; Aslett, Kevin; Godel, William P; Sanderson, Zeve; Tucker, Joshua A; Nagler, Jonathan; Persily, Nathaniel; Bonneau, Richard (2024年10月1日). 「ソーシャルメディアプラットフォームにおける誤情報に対する受容性の大規模測定」. PNAS Nexus . 3 (10) pgae396. doi : 10.1093/pnasnexus/pgae396 . ISSN 2752-6542 . PMC 11460357. PMID 39381645 .   
  110. ^ Brady, William J.; Jackson, Joshua Conrad; Lindström, Björn; Crockett, MJ (2023年10月1日). 「オンラインソーシャルネットワークにおけるアルゴリズムを介したソーシャル学習」 . Trends in Cognitive Sciences . 27 (10): 947– 960. doi : 10.1016/j.tics.2023.06.008 . ISSN 1364-6613 . PMID 37543440 .  
  111. ^ a b cマクローリン、キリアン・L.、ブレイディ、ウィリアム・J.（2024年4月1日） 「人間とアルゴリズムの相互作用は誤情報の拡散を説明するのに役立つ」。カレント・オピニオン・イン・サイコロジー。56 101770。doi ： 10.1016 / j.copsyc.2023.101770。ISSN 2352-250X。PMID 38128169。  
  112. ^ 「誤情報増幅分析・追跡ダッシュボード」 Integrity Institute . 2025年5月1日閲覧。
  113. ^ “ホアキン・コレア、ボタフォゴのサッカー選手としてのプレゼンタード、ムンディアル・デ・クラブエス・イ・トゥヴォ・アン・インソリト・クルース・コン・アン・ピリオディスタ：「No es mi hermano」「 .クラリン. 2025年6月14日. 2025年8月10日閲覧。
  114. ^ 「ファクトシート4：誤情報と偽情報の種類」（PDF）。
  115. ^ Westerlund, Mika (2019年1月1日). 「ディープフェイク技術の出現：レビュー」 .テクノロジー・イノベーション・マネジメント・レビュー. 9 (11): 39– 52. doi : 10.22215/timreview/1282 . ISSN 1927-0321 . 
  116. ^フェラーラ、エミリオ（2017年7月31日）「2017年フランス大統領選挙に向けた偽情報とソーシャルボット作戦」First Monday . arXiv : 1707.00086 . doi : 10.5210 /fm.v22i8.8005 . ISSN 1396-0466 . 
  117. ^ Bakshy, Eytan; Messing, Solomon; Adamic, Lada A. (2015年6月5日). 「Facebookにおけるイデオロギー的に多様なニュースと意見への露出」. Science . 348 (6239): 1130– 1132. Bibcode : 2015Sci...348.1130B . doi : 10.1126/science.aaa1160 . ISSN 0036-8075 . PMID 25953820 .  
  118. ^ビル・チャペル（2025年1月16日）「ロサンゼルスの山火事が偽画像の急増を招いた。その理由はここにある」 NPR 。2025年12月19日閲覧。
  119. ^ 「Real Or Not」 www.realornotquiz.com . 2025年12月19日閲覧。
  120. ^ロカ、トーマス;ローマン、アンソニー・シントロン。ベガ、ジェフ・トーレス。ドゥアルテ、マルセロ。ワン、ペンセ。ホワイト、ケビン。ミスラ、アミット。 Ferres、Juan Lavista (2025 年 5 月 12 日)、人間は AI によって生成された画像を検出するのにどれくらい優れていますか?実験からの学習、arXiv、doi : 10.48550/arXiv.2507.18640、arXiv:2507.18640、2025年12 月 19 日取得
  121. ^ 「弁護士、ChatGPTが偽の判例法を引用するよう仕向けたと非難」 AP通信2023年6月9日. 2025年12月19日閲覧。
  122. ^薮内淳也 (2025年12月17日) 「北日本の地震の後、フェイクニュースが広がる」 .
  123. ^ Allyn, Bobby (2022年3月16日). 「ゼレンスキー大統領のディープフェイク動画は情報戦争における『氷山の一角』になる可能性があると専門家が警告」 NPR . 2025年12月19日閲覧。
  124. ^ NEWS、モリー・レヴィン、NBC 10（2025年12月17日）。「専門家：AI生成の非公式画像を共有すると、ブラウン氏の捜査が混乱し、妨害される可能性がある」。WICS。2025年12月19日閲覧。{{cite web}}：CS1メイン：複数名：著者リスト（リンク） CS1メイン：数値名：著者リスト（リンク）
  125. ^ a b Acerbi, Alberto (2019年2月12日). 「認知的魅力とオンライン誤情報」 . Palgrave Communications . 5 (1) 15. doi : 10.1057/s41599-019-0224-y . hdl : 11572/357769 . ISSN 2055-1045 . S2CID 257089832 .  
  126. ^ a b c d e f gフェルナンデス、ミリアム、アラニ、ハリス (2018). 「オンライン誤情報」. Web Conference 2018 – WWW '18 のコンパニオン. ACM Press. pp.  595– 602. doi : 10.1145/3184558.3188730 . ISBN 978-1-4503-5640-4. S2CID  13799324 .
  127. ^ a b c d e Almaliki, Malik (2019年4月6日). 「オンライン誤情報の拡散」. 2019年第3回国際情報システム・データマイニング会議議事録. ニューヨーク: ACM. pp.  171– 178. doi : 10.1145/3325917.3325938 . ISBN 978-1-4503-6635-9. S2CID  190232270 .
  128. ^ a bオンライン情報環境：インターネットが人々の科学情報への関与をどのように形作るかを理解する（PDF）。王立協会。2022年1月。ISBN 978-1-78252-567-7 2022年2月11日時点のオリジナルよりアーカイブ（PDF）。2022年2月21日閲覧
  129. ^ Walter, Nathan; Tukachinsky, Riva (2020年3月). 「訂正に直面した誤情報の継続的な影響に関するメタ分析的検証：その影響力はどれほど大きく、なぜ起こるのか、そしてどうすれば止められるのか？」 . Communication Research . 47 (2): 155– 177. doi : 10.1177/0093650219854600 . S2CID 197731687. 2022年12月7日時点のオリジナルよりアーカイブ。2022年11月1日閲覧。 
  130. ^ a b c Roozenbeek, Jon; Remshard, Miriam; Kyrychenko, Yara (2024年7月27日). 「見出しを超えて：誤情報介入の有効性と効果について」 . Advances.in/Psychology . 2 : e24569. doi : 10.56296/aip00019 . ISSN 2976-937X . 
  131. ^ Tay, Li Qian; Lewandowsky, Stephan; Hurlstone, Mark J.; Kurz, Tim; Ecker, Ullrich KH (2023年10月5日). 「誤情報介入の評価における焦点の転換」.ハーバード・ケネディスクール誤情報レビュー. 4 (5). doi : 10.37016/mr-2020-124 . PMC 7616579. PMID 39301480 .  
  132. ^ 「Ask FactCheck」 www.factcheck.org . 2016年3月31日時点のオリジナルよりアーカイブ。2016年3月31日閲覧。
  133. ^ 「About - Science Feedback」 . science.feedback.org/ . 2024年4月12日閲覧。
  134. ^ Nott, Lata (2022年8月3日). 「ソーシャルメディアにおける言論の自由：完全ガイド」 . Freedom Forum . 2024年4月12日閲覧。
  135. ^ a b c dクララ・プレタス、ヘレナ・ギル＝ブイトラゴ、アイリーン・シスマ、ロザムンド・C・ヘンドリックス、ダニエラ・リザラゾ＝ビジャレアル（2024年7月16日）「党派的な誤情報に対抗するためのクラウドソーシング介入のスケーリング」 Advances.in/Psychology . 2 : e85592. doi : 10.56296/aip00018 . ISSN 2976-937X . 
  136. ^ Allen, Jennifer; Arechar, Antonio A.; Pennycook, Gordon; Rand, David G. (2021年9月). 「群衆の知恵を活用したファクトチェックのスケールアップ」 . Science Advances . 7 (36) eabf4393. Bibcode : 2021SciA....7.4393A . doi : 10.1126/sciadv.abf4393 . PMC 8442902. PMID 34516925 .  
  137. ^ Pasquetto, Irene V.; Jahani, Eaman; Atreja, Shubham; Baum, Matthew (2022年4月7日). 「WhatsAppにおける誤情報の社会的暴露：強い内集団の絆の事例」Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction . 6 (CSCW1): 117:1–117:35. doi : 10.1145/3512964 . hdl : 1721.1/146161 .
  138. ^ 「陰謀論を信じる友人や親戚とどのように話すべきか？」 2020年12月21日。 2024年4月22日閲覧。
  139. ^ a b Vraga, Emily K.; Bode, Leticia (2020年10月). 「ソーシャルメディアにおける健康に関する誤情報に対する解決策としての訂正」 . American Journal of Public Health . 110 (S3): S278– S280 . doi : 10.2105/AJPH.2020.305916 . ISSN 0090-0036 . PMC 7532323. PMID 33001724 .   
  140. ^ 「COVID-19 Mythbusters – World Health Organization」www.who.int . 2024年4月22日閲覧。
  141. ^ MacKay, Melissa; Cimino, Andrea; Yousefinaghani, Samira; McWhirter, Jennifer E.; Dara, Rozita; Papadopoulos, Andrew (2022年6月6日). 「TwitterにおけるカナダのCOVID-19危機コミュニケーション：危機コミュニケーションの指針とツイートエンゲージメントのための政府、政治家、公衆衛生機関のツイートを検証する混合研究法」 . International Journal of Environmental Research and Public Health . 19 (11): 6954. doi : 10.3390/ijerph19116954 . ISSN 1660-4601 . PMC 9180105. PMID 35682537 .   
  142. ^レティシア・ボーデ、エミリー・K・ヴラガ、メリッサ・タリー（2020年6月11日）「正しいことをする：ソーシャルメディアにおける誤情報の訂正は、口調によって左右されない可能性がある」ハーバード・ケネディスクール誤情報レビュー。doi ：10.37016/mr-2020-026。
  143. ^ 「健康に関する誤情報 — 米国公衆衛生局長官の現在の優先事項」 www.hhs.gov 。2024年4月22日閲覧。
  144. ^スミス、ロリー（2020年12月18日）「『放送』モデルはもはや偽情報の時代には機能しない」初稿。2024年4月12日閲覧。
  145. ^ a b Garcia, Laura (2021年6月29日). 「プレバンキングのガイド：誤情報に対する予防策として有望」 .初稿. 2024年4月12日閲覧。
  146. ^クック、ジョン、エラートン、デビッド・キンキード（2018年2月1日）「気候に関する誤情報の分析と推論の誤りの特定」『環境研究レター』13 (2): 024018.書誌コード: 2018ERL....13b4018C . doi : 10.1088/1748-9326/aaa49f . S2CID 149353744 . 
  147. ^トラバーグ、セシリー、モートン、トーマス、ファン・デル・リンデン、サンダー（2024年6月20日）「感情誤謬予防接種による社会的に支持された誤情報への対抗」 Advances.in/Psychology . 2 : e765332. doi : 10.56296/aip00017 . ISSN 2976-937X . 
  148. ^ Roozenbeek, Jon; van der Linden, Sander; Goldberg, Beth; Rathje, Steve; Lewandowsky, Stephan (2022年8月26日). 「心理的予防接種はソーシャルメディア上の誤情報に対するレジリエンスを向上させる」 . Science Advances . 8 (34) eabo6254. Bibcode : 2022SciA....8O6254R . doi : 10.1126/sciadv.abo6254 . ISSN 2375-2548 . PMC 9401631. PMID 36001675 .   
  149. ^ Roozenbeek, Jon; van der Linden, Sander (2019年6月25日). 「フェイクニュースゲームはオンライン誤情報に対する心理的抵抗を付与する」 . Palgrave Communications . 5 (1) 65: 1– 10. doi : 10.1057/s41599-019-0279-9 . ISSN 2055-1045 . 
  150. ^ Yee, Amy. 「偽情報に対する予防接種をする国」 BBC . 2022年2月20日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2022年2月21日閲覧。
  151. ^ Sitrin, Carly (2023年1月5日). 「ニュージャージー州、K-12生徒に情報リテラシーの習得を義務付ける初の州に」 . Politico . 2023年1月9日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2023年1月9日閲覧。
  152. ^ Roozenbeek, Jon; van der Linden, Sander; Goldberg, Beth; Rathje, Steve; Lewandowsky, Stephan (2022年8月26日). 「心理的予防接種はソーシャルメディア上の誤情報に対するレジリエンスを向上させる」 . Science Advances . 8 (34) eabo6254. Bibcode : 2022SciA....8O6254R . doi : 10.1126/sciadv.abo6254 . ISSN 2375-2548 . PMC 9401631. PMID 36001675 .   
  153. ^ 「王立協会、オンライン上の科学的誤情報の検閲に警告」王立協会. 2022年2月12日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2022年2月12日閲覧。
  154. ^ Treen, Kathie M. d'I.; Williams, Hywel TP; O'Neill, Saffron J. (2020年9月). 「気候変動に関するオンライン上の誤情報」 . WIREs Climate Change . 11 (5) e665. Bibcode : 2020WIRCC..11E.665T . doi : 10.1002/wcc.665 . S2CID 221879878 . 
  155. ^米国科学・工学・医学アカデミー（2023年6月22日）「ノーベル賞サミット、誤情報・偽情報対策と科学への信頼構築の取り組みを促進」米国科学・工学・医学アカデミー。ウィキデータQ124711722。 {{cite journal}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)
  156. ^ Zewe, Adam. 「ソーシャルメディアユーザーにコンテンツを評価させる権限を与えることは、誤情報対策に役立つ」マサチューセッツ工科大学、techxplore.com経由。2022年12月18日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2022年12月18日閲覧。
  157. ^ Jahanbakhsh, Farnaz; Zhang, Amy X.; Karger, David R. (2022年11月11日). 「構造化された信頼できるピア評価を活用した誤情報対策」 . Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction . 6 (CSCW2): 524:1–524:40. doi : 10.1145/3555637 . hdl : 1721.1/147638 .
  158. ^エリオット、マット. 「フェイクニューススポッター：Microsoft EdgeのNewsGuardを有効にする方法」 . CNET . 2023年1月9日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2023年1月9日閲覧。
  159. ^ 「フェイクニュースの検出と回避に役立つブラウザ拡張機能12選」 The Trusted Web . 2021年3月18日. 2023年1月9日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2023年1月9日閲覧。
  160. ^ Darcy, Oliver (2020年7月24日). 「Wikipedia管理者、編集者に対し『物議を醸す』主張の情報源としてFox Newsを使用することを警告」 CNN . 2021年11月20日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2023年1月9日閲覧。
  161. ^ 「MITスローン新研究、Twitter上の政治エリートによる誤情報への露出を測定」 APニュース2022年11月29日オリジナルより2022年12月18日時点のアーカイブ。 2022年12月18日閲覧。
  162. ^ Mosleh, Mohsen; Rand, David G. (2022年11月21日). 「Twitterにおける政治エリートからの誤情報への露出の測定」 . Nature Communications . 13 (1): 7144. Bibcode : 2022NatCo..13.7144M . doi : 10.1038/s41467-022-34769-6 . ISSN 2041-1723 . PMC 9681735. PMID 36414634 .   
  163. ^ a b c d e f Nyhan B (2021). 「なぜバックファイア効果は政治的誤解の持続性を説明できないのか」 . Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS USA) . 118 (15) e1912440117. Bibcode : 2021PNAS..11812440N . doi : 10.1073/pnas.1912440117 . PMC 8053951. PMID 33837144 .  
  164. ^ Deng, Zhenyun; Schlichtkrull, Michael; Vlachos, Andreas (2024). 「ファクトチェックのための文書レベルの主張抽出と脱文脈化」. arXiv : 2406.03239 [ cs.CL ].
  165. ^ Afchar, Darius; Nozick, Vincent; Yamagishi, Junichi; Echizen, Isao (2018年12月). 「MesoNet: コンパクトな顔動画偽造検知ネットワーク」. 2018 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS) . IEEE. pp.  1– 7. arXiv : 1809.00888 . doi : 10.1109/wifs.2018.8630761 . ISBN 978-1-5386-6536-7。
  166. ^キャロル、アレクサンダー・J.、ボリツ、ジョシュア（2024年7月）。 「大規模言語モデルと生成的人工知能ツールを情報リテラシー教育に統合する」。学術図書館ジャーナル。50 ( 4) 102899。doi : 10.1016/j.acalib.2024.102899
  167. ^ Lazić, Aleksandra; Žeželj, Iris (2021年5月18日). 「ナラティブ介入の系統的レビュー：反ワクチン陰謀論と誤情報への対抗策」. Public Understanding of Science . 30 (6). SAGE Publications: 644– 670. doi : 10.1177/09636625211011881 . ISSN 0963-6625 . PMID 34006153 .  
  168. ^ a b c d e Swire-Thompson B, DeGutis J, Lazer D (2020). 「バックファイア効果の探索：測定と設計上の考慮事項」 . J Appl Res Mem Cogn . 9 (3): 286– 299. doi : 10.1016/j.jarmac.2020.06.006 . PMC 7462781. PMID 32905023 .  
  169. ^ Lewandowsky, Stephan; Cook, John; Lombardi, Doug (2020), Debunking Handbook 2020 , Databrary, pp.  9– 11, doi : 10.17910/b7.1182 , 2021年1月20日閲覧
  170. ^ Guay, Brian; Berinsky, Adam J.; Pennycook, Gordon; Rand, David (2023年8月). 「誤情報介入が効果的かどうかを考える方法」 . Nature Human Behaviour . 7 (8): 1231– 1233. doi : 10.1038/s41562-023-01667-w . ISSN 2397-3374 . PMID 37563304 .  
  171. ^ O'Mahony, Cian; Murphy, Gillian; Linehan, Conor (2024年11月15日). 「真の識別力か盲目的な懐疑主義か？ 陰謀論への4つの介入の有効性の比較」 Advances.in/Psychology . 2 : e215691. doi : 10.56296/aip00030 . ISSN 2976-937X . 
  172. ^ Lawson, M. Asher; Kakkar, Hemant (2024年12月6日). 「誤情報研究における矛盾する知見の解決：方法論的視点」 . Advances.in/Psychology . 2 : e235462. doi : 10.56296/aip00031 . ISSN 2976-937X . 
  173. ^バーテル、マイケル、ミッチェル、ジェシー・ホルコム（2016年12月15日）。「多くのアメリカ人はフェイクニュースが混乱を引き起こしていると考えている」。ピュー・リサーチ・センター・ジャーナリズム・プロジェクト。 2024年4月3日閲覧。
  174. ^ a b c Stawicki, Stanislaw P.; Firstenberg, Michael S.; Papadimos, Thomas J. (2020). 「国際健康安全保障におけるソーシャルメディアの役割の拡大：良い点、悪い点、そして醜い点」.グローバル・ヘルス・セキュリティ. セキュリティ応用のための先端科学技術. pp.  341– 357. doi : 10.1007/978-3-030-23491-1_14 . ISBN 978-3-030-23490-4. S2CID  212995901 .
  175. ^ Vosoughi, Soroush; Roy, ​​Deb; Aral, Sinan (2018年3月9日). 「オンラインにおける真実と虚偽のニュースの拡散」(PDF) . Science . 359 (6380): 1146– 1151. Bibcode : 2018Sci...359.1146V . doi : 10.1126/science.aap9559 . PMID 29590045. S2CID 4549072. 2019年4月29日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。2019年8月21日閲覧  
  176. ^ Tucker, Joshua A.; Guess, Andrew; Barbera, Pablo; Vaccari, Cristian; Siegel, Alexandra; Sanovich, Sergey; Stukal, Denis; Nyhan, Brendan. 「ソーシャルメディア、政治的二極化、そして政治的偽情報：科学文献レビュー」ヒューレット財団ホワイトペーパー。2019年3月6日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2019年3月5日閲覧。
  177. ^マチャド, カイオ; キラ, ベアトリス; ナラヤナン, ヴィディヤ; コラニ, ベンス; ハワード, フィリップ (2019). 「WhatsAppグループにおける誤情報の研究：ブラジル大統領選挙に焦点を当てて」. 2019年ワールドワイドウェブ会議コンパニオンプロシーディングス. pp.  1013– 1019. doi : 10.1145/3308560.3316738 . ISBN 978-1-4503-6675-5. S2CID  153314118 .
  178. ^ a b c d Allcott, Hunt; Gentzkow, Matthew; Yu, Chuan (2019年4月). 「ソーシャルメディアにおける誤情報の拡散の傾向」 . Research & Politics . 6 (2): 205316801984855. arXiv : 1809.05901 . doi : 10.1177/2053168019848554 . S2CID 52291737 
  179. ^ Hindman, Matthew; Davis, Trevor; Yang, Yunkang (2023年6月30日). 「Facebookでは視覚的な誤情報が蔓延しているが、研究者によって過小評価されていることが多い」 . The Conversation . 2024年1月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2024年1月25日閲覧。
  180. ^ a b Chen, Xinran; Sin, Sei-Ching Joanna; Theng, Yin-Leng; Lee, Chei Sian (2015年9月). 「なぜ学生はソーシャルメディアで誤情報を共有するのか：動機、性別、学習レベルの違い」. The Journal of Academic Librarianship . 41 (5): 583– 592. doi : 10.1016/j.acalib.2015.07.003 . S2CID 141523357 . 
  181. ^オコナー、ケイリン、ウェザーオール、ジェームズ・オーウェン（2019年9月1日）「誤情報の拡散の仕組みと、なぜ私たちは誤情報を信じてしまうのか」サイエンティフィック・アメリカン。
  182. ^ Shaffer, David Williamson; Collier, Wesley; Ruis, AR (2016). 「認識論的ネットワーク分析のチュートリアル：認知、社会、相互作用データにおける構造的つながりの分析」 . Journal of Learning Analytics . 3 (3): 9– 45. doi : 10.18608/jla.2016.33.3 . ERIC EJ1126800 . 
  183. ^ミルマン、オリバー（2020年2月21日）「明らかに：気候危機に関するツイートの4分の1はボットによるもの」ガーディアン紙。2020年2月22日時点のオリジナルよりアーカイブ。2020年2月23日閲覧。
  184. ^ 「Facebookの設計では誤情報を制御できない」 GW Today | ジョージ・ワシントン大学。 2024年3月4日閲覧。
  185. ^ a b c Thai, My T.; Wu, Weili ; Xiong, Hui (2016年12月1日).複雑系ネットワークとソーシャルネットワークにおけるビッグデータ. CRC Press. ISBN 978-1-315-39669-9。
  186. ^ガバート、フィオナ、メモン、アミナ、アラン、ケビン、ライト、ダニエル・B.（2004年9月） 「面と向かって言ってみろ：社会的に遭遇した誤情報の影響の検証」法犯罪心理学9 ( 2): 215–227 . doi : 10.1348/1355325041719428 . S2CID 144823646 
  187. ^ a b c Benkler, Y. (2017). 「研究：ブライトバート主導の右翼メディアのエコシステムが幅広いメディアアジェンダを変えた」 2018年6月4日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2018年6月8日閲覧。
  188. ^ Törnberg, P. (2018). 「エコーチェンバーとウイルスによる誤情報：複雑な伝染病としてのフェイクニュースのモデル化」 . PLOS ONE . 13 (9) e0203958. Bibcode : 2018PLoSO..1303958T . doi : 10.1371/journal.pone.0203958 . PMC 6147442. PMID 30235239 .  
  189. ^ Samet, Uri (2023). 「ポスト真実時代のデジタルブランディング：オンライン認識が伝統的な評判管理に及ぼす影響」. International Journal of Science and Research Archive . 10 (1). GSC Online Press: 1246– 1259. doi : 10.30574/ijsra.2023.10.1.0816 . ISSN 2582-8185 . 
  190. ^ O'Hara, Ian (2022年7月1日). 「自動化された認識論：ボット、計算プロパガンダ、情報リテラシー教育」 . The Journal of Academic Librarianship . 48 (4) 102540. doi : 10.1016/j.acalib.2022.102540 . ISSN 0099-1333 . 
  191. ^ Scheufele, Dietram A.; Krause, Nicole M. (2019年4月16日). 「科学オーディエンス、誤情報、そしてフェイクニュース」 . Proceedings of the National Academy of Sciences . 116 ( 16): 7662– 7669. Bibcode : 2019PNAS..116.7662S . doi : 10.1073/pnas.1805871115 . PMC 6475373. PMID 30642953 .  
  192. ^カラマンシオン、ケビン・マテ (2021). 「誤情報対策における情報組織化と知識構造化の役割：文学的分析」.計算データとソーシャルネットワーク. コンピュータサイエンス講義ノート. 第13116巻. pp.  319– 329. doi : 10.1007/978-3-030-91434-9_28 . ISBN 978-3-030-91433-2. S2CID  244890285
  193. ^ a bスターバード, ケイト; デイリー, ダルマ; モハメド, オウラ; リー, ジーナ; スパイロ, エマ S. (2018年4月19日). 「早期関与、より正確な対応：危機的状況におけるジャーナリストのオンライン上での虚偽の噂への関与」. 2018年CHIヒューマンファクターズ・イン・コンピューティング・システム会議議事録. pp.  1– 12. doi : 10.1145/3173574.3173679 . ISBN 978-1-4503-5620-6. S2CID  5046314 .
  194. ^ a bアリフ、アーマー、ロビンソン、ジョン・J、スタネック、ステファニー・A、フィシェ、エロディ・S、タウンゼント、ゼナ・ワーク、スターバード、ケイト (2017). 「自己修正する群衆の詳細な考察」。2017 ACM コンピュータ支援協調作業およびソーシャルコンピューティング会議議事録。pp.  155– 168. doi : 10.1145/2998181.2998294 . ISBN 978-1-4503-4335-0. S2CID  15167363.
  195. ^ 「アルゴリズムによる増幅と社会」 .ナイト憲法修正第一条研究所. 2025年12月4日閲覧
  196. ^マシュー・スプラドリング、ジェレミー・ストラウブ、ジェイ・ストロング（2021年6月）。「『フェイクニュース』からの保護：オンラインコンテンツにおける記述的事実ラベルの必要性」 Future Internet 13 ( 6): 142. doi : 10.3390/fi13060142 . ISSN 1999-5903 . 
  197. ^ステイプルトン、ポール (2003). 「ウェブベースの情報源の質とバイアスの評価：学術論文執筆への影響」. Journal of English for Academic Purposes . 2 (3): 229– 245. doi : 10.1016/S1475-1585(03)00026-2 .
  198. ^ West, Jevin D.; Bergstrom, Carl T. (2021). 「科学における、そして科学に関する誤情報」 . Proceedings of the National Academy of Sciences . 118 (15) e1912444117. Bibcode : 2021PNAS..11812444W . doi : 10.1073 / pnas.1912444117 . PMC 8054004. PMID 33837146 .  
  199. ^ Messerole, Chris (2018年5月9日). 「ソーシャルメディアにおける誤情報の拡散と対策」 .ブルッキングス研究所. 2019年2月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2019年2月24日閲覧。
  200. ^ a b Nguyen, C. Thi (2020). 「エコーチェンバーと認識論的バブル」 . Episteme . 17 (2): 141– 161. doi : 10.1017/epi.2018.32 . ISSN 1742-3600 . S2CID 171520109. 2022年2月9日時点のオリジナルよりアーカイブ。2022年11月25日閲覧。  
  201. ^ Bode, Leticia; Vraga, Emily K. (2018年9月2日). 「何かを見たら、何かを言う：ソーシャルメディアにおける世界的な健康に関する誤情報の訂正」. Health Communication . 33 (9): 1131– 1140. doi : 10.1080/10410236.2017.1331312 . PMID 28622038. S2CID 205698884 .  
  202. ^ 「COVID-19インフォデミックへの対応：健康的な行動の促進と誤情報・偽情報による被害の軽減」世界保健機関（WHO）2025年12月9日閲覧。
  203. ^ Loomba, Sahil; de Figueiredo, Alexandre; Piatek, Simon J.; de Graaf, Kristen; Larson, Heidi J. (2021). 「英国と米国におけるCOVID-19ワクチンに関する誤情報がワクチン接種意向に及ぼす影響の測定」 . Nature Human Behaviour . 5 (3): 337– 348. doi : 10.1038/s41562-021-01056-1 . ISSN 2397-3374 . PMID 33547453 .  
  204. ^アラル 2020、43頁。
  205. ^ Tucker, Emma (2022年9月18日). 「TikTokの検索エンジン、大多数の若者ユーザーベースに誤情報を繰り返し配信していると報道」 CNN . 2022年10月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2022年10月19日閲覧。
  206. ^ 「Misinformation Monitor: September 2022」 . NewsGuard . 2022年10月18日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2022年10月19日閲覧。
  207. ^ Herrero-Diz, P.他「TikTokにおける誤情報の拡散：体系的レビュー」Social Media + Society、2023年。
  208. ^ブリッジマン、A.他「パンデミックとプラットフォーム：TikTokにおけるCOVID-19の誤情報」ハーバード・ミスインフォメーション・レビュー、2021年。
  209. ^デジタルヘイト対策センター。「TikTokのアルゴリズムが有害な誤情報を増幅させる」2022年。
  210. ^ Dwoskin, Elizabeth. 「2020年の選挙で、Facebook上の誤情報のクリック数は事実に基づくニュースの6倍に上ったと研究が報告」ワシントン・ポスト。2021年10月21日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年10月22日閲覧。
  211. ^ a b Chen, Xinran; Sin, Sei-Ching Joanna; Theng, Yin-Leng; Lee, Chei Sian (2015). 「なぜソーシャルメディアユーザーは誤情報を共有するのか？」第15回ACM/IEEE-CS合同デジタル図書館会議議事録. pp.  111– 114. doi : 10.1145/2756406.2756941 . ISBN 978-1-4503-3594-2. S2CID  15983217 .
  212. ^ a b cグリフィス、クリス（2021年7月21日）「Facebook 、COVIDの誤情報の取り扱いで摘発される」オーストラリアン紙、キャンベラ、ProQuest 2553642687 
  213. ^ Iyengar, Shanto; Massey, Douglas S. (2019年4月16日). 「ポスト真実社会における科学コミュニケーション」 . Proceedings of the National Academy of Sciences . 116 (16): 7656– 7661. Bibcode : 2019PNAS..116.7656I . doi : 10.1073 / pnas.1805868115 . PMC 6475392. PMID 30478050 .  
  214. ^ a b Swire-Thompson, Briony; Lazer, David (2020年4月2日). 「公衆衛生とオンライン上の誤情報：課題と提言」 . Annual Review of Public Health . 41 (1): 433– 451. doi : 10.1146/annurev-publhealth-040119-094127 . PMID 31874069 . 
  215. ^ 「気候危機に関するツイートの4分の1はボットによるもの」ガーディアン紙、2020年2月21日。2021年4月29日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年4月20日閲覧。
  216. ^ Vosoughi, Soroush; Roy, ​​Deb; Aral, Sinan (2018年3月9日). 「オンラインにおける真実と偽りのニュースの拡散」 . Science . 359 ( 6380): 1146– 1151. Bibcode : 2018Sci...359.1146V . doi : 10.1126/science.aap9559 . ISSN 0036-8075 . PMID 29590045. S2CID 4549072 .   
  217. ^シン・ジウン、リアン・ジアン、ケビン・ドリスコル、フランソワ・バー（2018年6月）「ソーシャルメディアにおける誤情報の拡散：時間的パターン、メッセージ、情報源」『Computers in Human Behavior』83 : 278– 287. doi : 10.1016/j.chb.2018.02.008 . S2CID 41956979 . 
  218. ^ “Amazon、キャピトル・ヒル暴動で死者続出、Parlerを停止へ” .アルジャジーラ. 2021年1月10日. 2022年3月7日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2022年3月7日閲覧。
  219. ^ Latschan, Thomas (2024年8月28日). 「陰謀、フェイクニュース、犯罪：なぜTelegramは物議を醸すのか？」 DW . 2025年6月15日閲覧。
  220. ^ 「Telegramは偽情報の増幅装置であることが証明されている：Maldita.es財団とグラナダ大学は、ブリュッセルで開催されたイベントで、ヨウロヴァ副大統領の参加を得てEUへの提言を発表した。Maldita.es」。 2024年10月8日。 2025年6月15日閲覧。
  221. ^ 「電報の情報: cómo se propaga y por qué los desinformantes eligen esta red de mensajería - Chequeado」 (スペイン語) 。2025 年6 月 15 日に取得。
  222. ^ Landrum, Asheley R.; Olshansky, Alex (2019). 「科学の否定と科学に関するウイルス的欺瞞への感受性における陰謀論的メンタリティの役割」 . Politics and the Life Sciences . 38 (2): 193– 209. doi : 10.1017/pls.2019.9 . ISSN 0730-9384 . PMID 32412208 .  
  223. ^ a bディアス・ルイス、カルロス、ニルソン、トーマス (2023). 「偽情報とエコーチェンバー：アイデンティティ主導の論争を通じてソーシャルメディア上で偽情報がどのように循環するか」公共政策・マーケティングジャーナル42 ( 1): 18– 35. doi : 10.1177/07439156221103852 . ISSN 0743-9156 . 
  224. ^ Allgaier, Joachim (2019年7月25日). 「YouTubeにおける科学・環境コミュニケーション：気候変動と気候工学に関するオンライン動画における戦略的に歪んだコミュニケーション」 . Front. Commun . 4 (4) 36. doi : 10.3389/fcomm.2019.00036 .
  225. ^ a b Nugent, Ciara (2020年1月16日). 「YouTubeは気候変動否定論を広める動画を『積極的に宣伝』している、と新報告書は伝えている」Time誌。2020年1月31日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  226. ^ a b Paul, Kari (2020年11月24日). 「OANN、新型コロナウイルス感染症の偽りの治療法を宣伝した後、YouTubeからアカウント停止」 . The Guardian . 2020年11月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。YouTubeの新型コロナウイルス感染症関連の誤情報に関するポリシーでは、ウイルスの存在に異議を唱えるコンテンツ、新型コロナウイルス感染症の治療を求めることを思いとどまらせるコンテンツ、パンデミックに関する地方保健当局のガイダンスに異議を唱えるコンテンツ、根拠のない医学的アドバイスや治療法を提供するコンテンツを禁止しています。
  227. ^ 「スカイニュース・オーストラリア、コロナ関連の誤情報でYouTubeから1週間のアクセス禁止」 BBCニュース、2021年8月1日。 2021年8月1日閲覧。
  228. ^ De Vynck, Gerrit (2021年9月28日). 「YouTubeは著名な反ワクチン活動家を禁止し、すべての反ワクチンコンテンツをブロックしている」ワシントン・ポスト. 2021年9月29日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  229. ^若林大輔、徐ティファニー（2021年10月7日）「Google、気候変動に関する虚偽の主張を含むコンテンツ（YouTube動画を含む）への広告掲載を禁止」ニューヨーク・タイムズ。2021年10月8日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  230. ^ Mishra, Stuti (2023年5月4日). 「GoogleはYouTube上の気候に関する誤情報から利益を得ていると報告書は指摘」 The Independent . 2023年8月27日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  231. ^ a b「YouTubeは新たな気候変動否定論で金儲けをしている、と監視団体が主張」ロイター2024年1月16日。2024年1月16日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  232. ^グラッドストーン、ブルック (2012). 『インフルエンシング・マシン』 ニューヨーク: WW ノートン・アンド・カンパニー. pp.  49– 51. ISBN 978-0-393-34246-8。
  233. ^スチュワート、マロリー (2021). 「偽情報の影響から武器査察を守る」 . AJIL Unbound . 115 : 106–110 . doi : 10.1017/aju.2021.4 . S2CID 232070073 
  234. ^ Brosnan, Deanne (2021年1月13日). 「誤情報が誤情報であるとき」. CE Think Tank Newswire . マイアミ. ProQuest 2477885938 . 
  235. ^ a b「ディープフェイク、選挙、そして嘘つきの配当の縮小 | ブレナン司法センター」 www.brennancenter.org 2024年2月8日2024年4月12日閲覧。
  236. ^ボドナー, グレン E.; ムッシュ, エリザベス; アザド, タンジーム (2009年12月). 「記憶の同調効果の効力の再評価」 .記憶と認知. 37 (8): 1069–1076 . doi : 10.3758/MC.37.8.1069 . PMID 19933452 . 
  237. ^サウスウェル、ブライアン・G.、ソーソン、エミリー・A.、シェブル、ローラ（2018年）。『誤情報とマス・オーディエンス』テキサス大学出版局。ISBN 978-1-4773-1458-6。
  238. ^バーカー、デイビッド（2002年）。『判断を急ぐ：トークラジオ、説得、そしてアメリカの政治行動』。ニューヨーク：コロンビア大学出版局。106  ～ 109ページ
  239. ^ 「国民投票中および投票後に伝えられたBrexitに関する誤情報」 The Independent 、2018年8月2日。2022年5月15日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  240. ^マーウィック、アリス、ルイス、レベッカ (2017). 『オンライン上のメディア操作と偽情報』 ニューヨーク：データ＆ソサエティ・リサーチ・インスティテュート. pp.  40– 45.
  241. ^アラル 2020、45～47頁。
  242. ^オコナー、ケイリン、ウェザーオール、ジェームズ・オーウェン (2019). 『誤情報の時代：誤った信念はどのように広がるのか』ニューヘイブン：イェール大学出版局. pp.  10. ISBN 978-0-300-23401-5。
  243. ^ Sinha, P.; Shaikh, S.; Sidharth, A. (2019). 『インドの誤情報：真実の物語』 Harper Collins. ISBN 978-93-5302-838-1。
  244. ^ a bブラトゥ、ソフィア（2020年5月24日）「COVID-19パンデミック恐怖のフェイクニュース社会学：危険なほど不正確な信念、感情の伝染、そして陰謀論の観念」言語哲学探究誌19 : 128–134 . doi : 10.22381 / LPI19202010
  245. ^ Gayathri Vaidyanathan (2020年7月22日). 「ニュース特集：誤情報に対するワクチンを見つける」 . Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America . 117 ( 32): 18902– 18905. Bibcode : 2020PNAS..11718902V . doi : 10.1073/PNAS.2013249117 . ISSN 0027-8424 . PMC 7431032. PMID 32699146. Wikidata Q97652640 .    
  246. ^ 「コロナウイルスに関する誤情報は、非常に伝染性が高いことが証明されている」 APニュース。2020年7月29日。2020年11月20日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2020年11月23日閲覧。
  247. ^ 「情報環境主義：入門」。2018年7月3日時点のオリジナルよりアーカイブ。2018年9月28日閲覧。
  248. ^ 「Information Environmentalism」 . Digital Learning and Inquiry (DLINQ) . 2017年12月21日. 2018年9月28日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2018年9月28日閲覧。
  249. ^リゲッティ、ニコラ、ロッシ、ルカ、マリノ、ジャダ（2022年7月4日）「インフォデミックの始まり：問題のあるCOVID-19情報の調査における地理的および学問的境界」 First Monday . doi : 10.5210/fm.v27i7.12557 . S2CID 250289817 . 
  250. ^ Bernstein, Joseph (2021年8月9日). 「Bad News: Selling the story of disinformation」 . Harper's Magazine . 2022年9月26日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2022年9月30日閲覧。
  251. ^ Adler-Bell, Sam (2022年5月20日). 「リベラル派の『偽情報』への執着は役に立たない」 . Intelligencer . 2022年9月30日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2022年9月30日閲覧。
  252. ^ Camargo, Chico Q.; Simon, Felix M. (2022年9月20日). 「ミス情報・偽情報研究は規模が大きすぎて失敗できない：この分野の将来に向けた6つの提案」ハーバード・ケネディスクール・ミスインフォメーション・レビュー. doi : 10.37016/mr-2020-106 . S2CID 252423678 . 
  253. ^ a b「FacebookのLab-Leak About-Face」ウォール・ストリート・ジャーナル. 2021年7月14日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2021年7月14日閲覧。
  254. ^ 「COVIDの起源：なぜ武漢研究所からのウイルス漏洩説が真剣に受け止められているのか」 BBCニュース。2021年5月27日。2021年6月30日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2021年7月14日閲覧。
  255. ^ 「ヒドロキシクロロキン：トランプ大統領が宣伝した動画がソーシャルメディアから削除された理由」BBCニュース。2020年7月28日。2020年11月2日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2021年11月24日閲覧。
  256. ^ 「ステラ・イマニュエル ― 未証明のコロナウイルス治療薬を主張する医師」 BBCニュース2020年7月29日 。2021年10月11日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2020年11月23日閲覧。
  257. ^ナターシャ・バートランド（2020年10月19日）「ハンター・バイデンのストーリーはロシアの偽情報だと、数十人の元情報機関職員が主張」。ポリティコ。2020年10月20日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2020年10月20日閲覧。
  258. ^ Lizza, Ryan (2021年9月21日). 「Politico Playbook: Double Trouble for Biden」 . Politico . 2021年11月23日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2021年9月23日閲覧。

出典

  • ジョン・クック、ステファン・レワンドウスキー、ウルリッチ・エッカー（KH）（2020年）。『デバンキング・ハンドブック2020 』。https ://www.climatechangecommunication.org/debunking-handbook-2020/より取得
  • フリン, D.J.、ナイハン, B.、ライフラー, J. (2017).「誤解の性質と起源：政治に関する誤った、根拠のない信念を理解する」政治心理学, 38(S1), 127–150. https://doi.org/10.1111/pops.12394
  • レイザー（デイビッド・MJ）、バウム（マシュー・A）、ベンクラー（ヨチャイ）、ベリンスキー（アダム・J）、グリーンヒル（ケリー・M）、メンツァー（フィリッポ）、メッツガー（ミリアム・J）、ナイハン（ブレンダン）、ペニークック（ゴードン）、ロスチャイルド（デイビッド）、シュドソン（マイケル）、スローマン（スティーブン・A）、サンスティーン（キャス・R）、ソーソン（エミリー・A）、ワッツ（ダンカン・J）、ジットレイン（ジョナサン・L）（2018年）「フェイクニュースの科学」『サイエンス』 359(6380), 1094–1096. https://doi.org/10.1126/science.aao2998
  • ステファン・レワンドウスキー、エッカー、KH・ウルリッヒ、ジョン・クック (2017). 「誤情報を超えて：『ポスト真実』時代の理解と対処」記憶と認知における応用研究ジャーナル、6(4), 353–369. https://doi.org/10.1016/j.jarmac.2017.07.008
  • タンドック、エドソン・C、リム、チェン・ウェイ、リン、リチャード (2018). 「『フェイクニュース』の定義：学術的定義の類型論」デジタルジャーナリズム、6(2), 137–153. https://doi.org/10.1080/21670811.2017.1360143
  • Wardle, Claire, & Derakhshan, Hossein. (2017). 「情報の混乱：研究と政策立案のための学際的枠組みに向けて」欧州評議会報告書. https://rm.coe.int/information-disorder-toward-an-interdisciplinary-framework-for-researc/168076277cより取得

参考文献

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