Les chercheurs ont analysé un grand corpus de tweets liés à la COVID-19 en utilisant un modèle NLI spécifique au domaine pour classer 264 737 publications comme soutenant ou s'opposant à des affirmations fausses. L'étude a comparé 23 caractéristiques au niveau des utilisateurs et du texte entre ces deux groupes afin de comprendre la dynamique de l'écosystème de contre-désinformation.
- Les publications de contre-désinformation présentent des niveaux plus élevés de colère, de dégoût et de tristesse par rapport aux publications pro-désinformation, contredisant l'hypothèse selon laquelle une émotion négative est une signature de la fausseté.
- Les publications s'opposant à la désinformation ont tendance à provenir d'utilisateurs plus établis, caractérisés par des comptes plus anciens, un nombre plus élevé d'abonnés et un nombre plus élevé de listes.
Ces résultats remettent en question les hypothèses dominantes sur les signatures émotionnelles dans la désinformation et soulignent le rôle des utilisateurs établis dans la contestation des affirmations fausses.