연구자들은 도메인 특화 NLI 모델을 사용하여 COVID-19 트윗의 대규모 코퍼스를 분석하고, 264,737개의 게시물이 허위 주장을 지지하거나 반대하는지 분류했습니다. 이 연구는 반오정보 생태계의 역학을 이해하기 위해 두 그룹 간에 23개의 사용자 및 텍스트 수준 특징을 비교했습니다.
- 반오정보 게시물은 오정보 게시물과 비교하여 분노, 혐오, 슬픔 등 부정적 감정의 수준이 더 높으며, 이는 부정적 감정이 허위의 특징이라는 가정에 반대됩니다.
- 오정보에 반대하는 게시물은 일반적으로 더 확립된 사용자들로부터 비롯되며, 계정의 생성일이 오래되고 팔로워 수가 많고 목록 카운트가 높은 것이 특징입니다.
이러한 발견은 오정보에서 감정적 특징에 대한 지배적인 가정에 도전하며, 확립된 사용자가 허위 주장에 대항하는 역할을 강조합니다.