Sune Lehmann. Foto: THORKILD CHRISTENSEN

Sociale mediers ekkokamre spreder vaccine-misinformation

onsdag 16 feb 22

Kontakt

Sune Lehmann
Professor
DTU Compute
45 25 39 04

Kontakt

Bjarke Mønsted
Data scientist
22 57 80 98

Læs mere

Indlæg af Bjarke Mønsted i Videnskab.dk's Forskerzonen:

Dét kan 60 milliarder tweets lære os om misinformation og anti-vaxxere

Den videnskabelige artikel om studiet:

Characterizing polarization in online vaccine discourse—A large-scale study

 

Forskere har analyseret 60 mia. tweets for at forbedre forståelsen af nutidens vaccineskepsis på sociale medier.

WHO har udråbt vaccineskepsis som en af de største trusler mod den globale sundhed. Alligevel tøver eller afviser nogen at lade sig vaccinere, fordi de ikke har tillid til vaccinerne og sundhedsmyndighederne. Ifølge et nyt forskningsresultatet fra DTU, publiceret hos tidsskriftet PLOS One, bidrager misinformation på sociale medier til mistilliden og skaber et falsk billede af fordele og ulemper ved vacciner.

”Hvor vaccinetilhængere ofte henviser til nyhedsmedier og videnskabssider, når de deler viden om vacciner på Twitter, kan vi se, at anti-vaccine-profiler langt oftere deler links til YouTube-videoer og til sider, som er kendte for at sprede falske nyheder og konspirationsteorier, hvilket tidligere forskning også har vist,” siger Bjarke Mønsted, som har en ph.d.-grad fra DTU Compute, og fortsætter:

”Desuden linker vaccinemodstandere ofte til kommercielle sider, som sælger alternative helseprodukter. Det er overraskende, da vaccineskepsis ofte skyldes frygt for økonomiske interessekonflikter, og især fordi forskning tidligere har vist, at 12 mennesker i verden står bag størstedelen af vaccine-misinformationen, heriblandt mennesker der selv tjener styrtende på salg af alternative helseprodukter.”

Sammen med professor Sune Lehmann fra forskningssektionen Kognitive Systemer på DTU Compute har Bjarke Mønsted analyseret omkring 60 milliarder tweets skrevet før pandemien for at kortlægge, hvor diskussionen omkring vacciner foregår på Twitter for derigennem at forbedre forståelsen af nutidens vaccineskepsis på sociale medier.

Anti- og pro-vaxxere taler ikke sammen
Forskerne har ved hjælp af nyudviklede metoder inden for kunstig intelligens - ’deep learning’ og ’natural language processing’ - lært en computer at identificere, hvilken holdning til vacciner der kom til udtryk i et givent tweet.

Derigennem kunne de identificere de brugere, som konsistent udtrykker stærke holdninger for (provaxx) og imod vacciner (antivaxx) og se, hvilke kilder profilerne delte vaccine-information fra. F.eks. går hele 22,5 procent af antivaxx-profilernes vaccine-tweets til YouTube-videoer.

Forskerne grupperede dernæst kilderne i fem kategorier: Sider kendt for at dele pseudovidenskab og konspirationsteorier, nyhedssider, sociale medier, YouTube (som fik sin egen kategori pga. et stort antal links), og endelig kommercielle sider relateret til medicin og sundhed.

Forskningen bekræfter ekkokammer-effekten, hvor det er svært for vaccinetilhængere og modstandere at møde hinandens synspunkter på nettet, fordi algoritmerne på de sociale medier sørger for, at folk interagerer mest med mennesker, hvis meninger ligner deres egne.

”Faktisk opdagede vi, at de kilder til information, som folk udsættes for i deres sociale netværk, afhænger stærkt af deres egen holdning til vacciner. Jo mere modstand imod vacciner, en bruger udtrykte, des længere fra normalen var det mediebillede, de kunne se delt fra deres omgangskreds,” siger Bjarke Mønsted.

Fælles ansvar at bekæmpe misinformation
Hvis sundhedsmyndighederne ønsker større tilslutning til vacciner, peger pilen ikke bare på tech-giganterne, men også på medierne, når man skal undgå medicinsk misinformation, siger Bjarke Mønsted.  

”Forskningen viser tydeligt, at vi har et fælles ansvar for at bekæmpe misinformation. Det er vigtigt, at medierne ikke opstiller en falsk balance imellem synspunkter ved at give lige, eller ligefrem mere, taletid til antivaccine-argumenter, der ikke er underbygget i den videnskabelige litteratur. Medierne bør ikke holde medicinsk information og misinformation op som ligeværdige synspunkter,” mener Bjarke Mønsted.

Professor Sune Lehmann håber, at den nytænkende metode, som Bjarke Mønsted og han har udviklet og anvendt til analysering af de mange milliarder tweets, kan give en større forståelse af vaccinediskussionen under pandemien og i tiden fremover:

"Vores forskning dækker perioden inden COVID-19. Og der er jo ingen tvivl om at vacciner på en helt ny måde er kommet i vælten de seneste to år. Vaccinerne er gået fra at være et emne, som primært blev diskuteret blandt helt bestemte befolkningsgrupper til blive et markant mere mainstream emne. Derfor bliver den spændende udfordring fremadrettet at bruge vores metodologiske innovationer til forstå om - og hvordan - dette skift har ændret diskussionen og de forskellige aktørers motiver."

Fakta

I en ny artikel udgivet i Public Library of Science (PLOS) undersøger Bjarke Mønsted og Sune Lehmann fra DTU Compute online-vaccinediskursen på Twitter.

  • Datamaterialet er omkring 60 milliarder tweets fra perioden 2013–2016.
  • Tweets fra vaccinetilhængere (provaxx) udgør 45 procent af data. Tweets fra vaccinemodstandere (antivaxx) udgør 3 procent af data.
  • Forskerne har ved hjælp af nyudviklede metoder inden for kunstig intelligens - ’deep learning’ og ’natural language processing’ - lært en computer at identificere, hvilken holdning til vacciner der kom til udtryk i et givent tweet.
  • Deres computerprogram har fulgt links i tweets skrevet af pro- og anti-vaxxers og registreret, hvilket domæne linket pegede til.
  • Ved hjælp af online-tjenesten Media bias/fact check har forskerne grupperet kilderne i fem kategorier og identificeret sider, som er kendte for at dele pseudovidenskab og konspirationsteorier. Derigennem kunne man se, at anti-vaccine-profiler meget ofte delte information fra sider som sælger alternative helseprodukter.
  • Når man ser på de 10 domæner, som pro- og antivaxx-profiler oftest deler, går hele 22,5 procent af antivaxx-profilernes vaccine-tweets til YouTube-videoer.

Nyheder og filtrering

Få besked om fremtidige nyheder, der matcher din filtrering.