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World File Search System错误信息
如何揭露错误信息？
抽象目标：错误信息是一个至关重要的问题，特别是在线上，到目前为止，揭穿消息的成功受到了限制。在这项研究中，我们通过实验测试了如何揭露文本结构（真相三明治与底线的格式）和标题格式（陈述与问题）如何影响跨越疫苗和转基因食品安全性的主题的错误信息。设计：实验在线研究。方法：将4906个细节的代表性德国样本随机分配给在实验性多样的格式中读取八个揭穿消息之一，随后对接受此信息的接受以及对人类主题的误导性陈述的同意和未经验证的控制神话表示了同意。结果：虽然揭穿的消息专门阐明了对目标神话的信念，但这些信念和接受揭穿信息的接受并不受文本结构和标题格式的影响。然而，在针对具有强烈的现有，不一致的态度和对科学不信任的个人时，他们的成功率较小。结论：揭露错误信息的适应性影响的风险很低。文本结构和标题格式对于揭穿消息的有效性相对较小。相反，作家可能需要对文本进行全面，值得信赖和有说服力的文本，以最大程度地提高有效性。
COVID-19 疫苗错误信息
错误：我已经接种了早期的 COVID-19 疫苗，不需要最新疫苗。 事实：与所有病毒一样，COVID-19 每次传播给新人时都会发生一点变化。这些变化可能会导致病毒出现新版本或“变种”。如果变种与原始病毒有很大不同，则可能需要更新疫苗。研究表明，COVID-19 疫苗的免疫力会随着时间的推移而减弱。更新的疫苗将恢复对严重疾病的免疫保护。为了最大限度地保护自己免受 COVID-19 的侵害，您应该及时接种推荐的疫苗。
错误信息传感器 - pdf
关于误解对健康和福祉的有害后果有许多公开问题。尽管主流媒体经常报告说，由于阴谋论，个人拒绝了Covid-19的救生医院治疗（Brummel，2022），但重要的是要注意，这些发现并未表征一般人群。暴露于外国虚假信息运动可以预测世界各地的疫苗吸收较低（Wilson＆Wiysonge，2020年）。然而，显然缺乏直接的实验证据，将暴露与误解与观察到的行为变化联系起来，纵向关联往往很小。关于疫苗犹豫的公共卫生和经济影响的新兴报告令人震惊（加拿大学院委员会[CCA]，2023年； Simmons-Duffin＆Nakajima，2022年），但疫苗接种决策是复杂的，并且受到许多因素的影响。尽管如此，一些模型表明，如果不干预，抗疫苗接种叙事将在未来十年内主导Facebook（N. F. Johnson等，2020年）。错误信息的其他潜在后果包括暴力和破坏财产，例如人们在新闻报道5G无线技术危险的新闻报道之后，人们设置了蜂窝电话塔（Jolley＆Paterson，2020年）。
解决COVID-19错误信息
COVID-19的大流行使我们想起了医护人员在缓解痛苦，挽救生命和保持人口知情的所有重要作用，通常是以牺牲自己的安全为代价。虽然在大流行期间，卫生保健工人日常责任的身体风险显然增加了，但对心理健康的压力却经常被低估。这种压力不仅源于艰苦的时间和高风险的需求，而且还源于在线欺凌行为，以那些倡导安全的公共卫生措施的人，并在社交媒体上与医学事实相反。
反击疫苗错误信息：
Amy Chan 博士是新西兰奥克兰大学药学院的高级临床研究员，并在伦敦大学学院行为医学中心担任名誉职位。她是一名临床药剂师学者，同时受雇于奥克兰大学和新西兰最大的卫生委员会奥克兰地区卫生委员会。Amy 在行为医学方面拥有特定的研究专长——了解影响药物相关行为的因素——并使用大数据探索因素与健康结果之间的关系。Amy 完成了她的药物依从性和数字健康博士学位，她研究了数字干预对哮喘治疗依从性的影响。Amy 在公共卫生服务领域拥有近 15 年的经验，她领导精神卫生临床药学服务，并且是新西兰医院药剂师协会精神健康特别兴趣小组的联合召集人。 Amy 目前是国际制药联合会 (FIP) 的劳动力转型全球负责人，也是英联邦药剂师协会 (CPA) 的专业发展和研究负责人。Amy 还是 ESPACOMP（国际依从性研究组织）的指导委员会成员，也是全球神经和心理健康全球流行病学网络 (NEUROGEN) 的成员。
人工智能和日益增多的错误信息
斯科特·蒙蒂思是一名精神科医生，密歇根州立大学精神病学实习主任，也是美国密歇根州 Pine Rest 乡村精神病学住院医师项目副主任。塔莎·格伦是美国加利福尼亚州非营利性 ChronoRecord 协会的主任。约翰·R·格迪斯是英国 WA Handley 精神病学教授，也是英国国家健康与临床研究中心（NIHR）牛津健康生物医学研究中心主任。彼得·C·怀布罗是美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）塞梅尔神经科学与人类行为研究所的精神病学教授。埃里克·阿克蒂斯是美国西密歇根大学荷马斯特赖克医学院精神病学系教授兼系主任。迈克尔·鲍尔是德国德累斯顿工业大学精神病学教授、精神病学系主任兼精神病大学医院院长。
COVID-19 疫苗错误信息（英文）...
摘要 目的 描述 COVID-19 疫苗错误信息并跟踪传统新闻媒体中随时间的趋势。设计 对 2020 年 7 月至 2021 年 6 月的大型在线文章数据库进行回顾性队列研究。设置 来自覆盖面最大的 100 家新闻媒体的英文文章。主要结果测量 研究期间包含 COVID-19 疫苗错误信息的文章数量和百分比。进一步按错误信息主题进行分析，并分析文章是否包含主要错误信息、事实核查或仅仅提及的错误信息。结果 根据为本研究开发的布尔字符串，41 718 篇（占所有 COVID-19 疫苗文章的 3.2%）包含至少一个疫苗错误信息主题。此类文章的数量从 2020 年 11 月开始增加，但它们在所有文章中的百分比在 2020 年 10 月之后基本保持稳定。56.2% 至少提到一次安全主题，其次是开发、生产和分销（26.6%）和阴谋（15.1%）。截至 2021 年 1 月，从布尔字符串标识的文章中随机选择了 500 篇文章，其中 223 篇不相关，277 篇文章包含事实核查（175 篇文章）、提及错误信息（87 篇文章）或主要错误信息（15 篇文章）。在研究的八周内，这 277 篇文章的覆盖面（定义为访问包含文章的网站的访问者）超过了 2.5 亿人。事实核查占这些文章所有覆盖面的 69.6%，此类文章的数量在 2020 年 11 月之后有所增加。总体而言，我们样本中关于 COVID-19 疫苗的所有文章中约有 0.1%（95% CI 0.05% 至 0.16%）包含主要错误信息。结论传统新闻媒体中的 COVID-19 疫苗错误信息并不常见，但能够覆盖大量读者并影响疫苗对话。最近事实核查的增加可能会抵消当前流传的一些错误信息。
量化错误信息和疫苗的影响......
研究人员和公共卫生官员将美国 COVID-19 疫苗接种率低归因于社交媒体上传播的虚假信息。为了评估这一说法，我们引入了一个新颖的泛化框架，结合实验室实验、众包和机器学习，以估计在疫苗首次推出期间在 Facebook 上分享的 13,206 个与疫苗相关的 URL 对疫苗接种意愿的因果影响。我们的模型预测，表达对疫苗安全性怀疑的内容使每位美国 Facebook 用户的疫苗接种意愿降低约 -2.33 个百分点（95% QI：-2.28，-.328）。令人惊讶的是，未被事实核查人员标记但对疫苗持怀疑态度的内容（主要是主流媒体文章，它们有选择地报道接种疫苗后的死亡事件）的总体影响力是彻头彻尾的虚假信息的 50 倍。尽管我们的实验室实验和模型都表明，在浏览时，虚假信息的危害性远远大于事实准确的内容，但对疫苗持怀疑态度的主流媒体内容在 Facebook 上的浏览量远远高于虚假信息。虽然我们的研究表明限制错误信息的传播具有重要的公共卫生益处，但它也凸显了主流媒体发布的事实准确但仍具有误导性的内容可能带来的有害影响。
AI生成的错误信息：文学评论
人工智能（AI）技术的扩展表明了一个全新的时代，在该时代中，信息的创建和共享（既正确又误导的信息都变得越来越自动化。这项文献研究探讨了AI生成的错误信息的景观，包括其各种表现形式，潜在的技术，社会影响和检测工具。本文回顾了Google Scholar数据库中与AI生成的错误信息有关的文章，重点是以下研究问题：类型，内容分布，检测器变化，各种工具之间的差异以及开发基于AI的工具的策略。结果是为该主题提供绝对的理解，强调了跨学科合作，强大的检测方法和媒体素养的重要性，目的是解决它在数字技术时代所带来的道德和社会问题。