研究人员使用领域特定的NLI模型分析了大量关于COVID-19的推文，将264,737篇帖子分类为支持或反对虚假声明。该研究比较了这两组中的23个用户和文本级特征，以了解反虚假信息生态系统的动态。

  • 与亲虚假信息帖子相比，反虚假信息帖子表现出更高水平的愤怒、厌恶和悲伤，这与负面情绪是虚假标志的假设相矛盾。
  • 反对虚假信息的帖子往往来自更知名的用户，其特征是账户年龄更大、粉丝数量更多以及列入名单的次数更多。

这些发现挑战了关于虚假信息情感特征的占主导地位的假设，并强调了知名用户在质疑虚假声明中的作用。