from NatureAsia
フェイクニュースの真偽を判定するために、被験者が検索エンジンを使用する課題に取り組んだ結果、被験者はその情報を真実だと確信してしまう確率が高いことがわかった。さらに行われたフォローアップ実験から、被験者がネット検索で得た情報の質が低かったために、このような結果が得られたことが示唆された。
この研究は、ネット検索を行う人々が検索結果の質を評価できるようにするデジタルリテラシープログラムの重要性を示している。現在、間違った情報が増え続け、政治的な分断が広がっている状況で、真実を見つけることは簡単ではなくなっているかもしれない。ソーシャルメディア上で間違った情報が広がる仕組みについては以前から研究が行われてきたが、人々が検索エンジンを使用して間違った情報を確認する方法についてはあまり注目されていなかった。
今回、Kevin Aslettらは、米国内の被験者（3006人）に、過去48時間以内に発表されたニュース記事の正確性を評価する実験を行った。実験の結果、ネット検索で間違った情報の真偽を調べるよう勧められた回答者は、勧められなかった回答者と比べて19％も間違った情報を真実と評価してしまう確率が高かった。この実験は合計5回行われ、一貫した結果が得られた。また、今回の研究では、ネット検索をしてニュース記事を評価した被験者の方が、質の低い情報源からの裏付け証拠にヒットする確率が高いことも示された。Aslettらは、この状況を「データボイド（data void）」と呼んでいる。
これらの知見から、検索エンジンを使用してニュース記事を評価する際に、質の低い情報源からのニュース記事であると、その正確性に対する信頼が強まってしまう可能性があることが示された。Aslettらは、この知見を元に、検索エンジンの使用を重視する頑強なデジタルリテラシープログラムの開発と実施の必要性を指摘している。
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