Исследователи проанализировали большой корпус твитов о COVID-19, используя специализированную модель NLI для классификации 264 737 постов как поддерживающих или опровергающих ложные утверждения. Исследование сравнило 23 пользовательские и текстовые признаки в этих двух группах, чтобы понять динамику экосистемы борьбы с дезинформацией.

  • Посты, борющиеся с дезинформацией, демонстрируют более высокий уровень гнева, отвращения и печали по сравнению с постами, поддерживающими дезинформацию, что противоречит предположению о том, что негативные эмоции являются признаком лжи.
  • Посты, опровергающие дезинформацию, как правило, исходят от более известных пользователей, которые характеризуются большим возрастом аккаунта, большим количеством подписчиков и большим количеством включений в списки.

Эти результаты бросают вызов доминирующим представлениям об эмоциональных признаках дезинформации и подчеркивают роль известных пользователей в оспаривании ложных утверждений.