Fake information markers in COVID-19 news

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The relevance of the study is due to the interest of modern linguistics in the phenomenon of fake, the need for its comprehensive understanding and description. The aim of the work is to study the spread of fake information in the context of the COVID-19 pandemic, as well as to create a classification of fake information markers based on the study of I.A. Sternin and  A.M. Shesterina. For the analysis of fakes, the database “Fake News in Social Networks and Media” was created, the material was 252 Internet texts containing false statements about COVID-19 from January 2020 to February 2022. Texts were collected using a continuous sampling method, sources for collecting material served as social networks and media sites. All fragments are divided into six groups by content: “Vaccination” (32 %), “Conspiracy Theories” (20 %), “International News” (18 %), “Panic Reports and Warnings” (14 %), “Pseudo-medical advice” (9 %), “Reports of confirmed cases/deaths” (7 %). In addition, the distribution of fakes in each year is considered. In the above fragments of fakes, the following groups of typical markers of fake information were identified: Formal markers, Content markers, Lexical markers, Pragmatic markers, Information sources, Argumentation. Examples from the database are selected for each marker. 

About the authors

V. V. Bitkova

Ural Federal University named after the first President of Russia B.N. Yeltsin

Author for correspondence.
Email: lera.bitkova2016@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3144-9607

laboratory researcher of the Research and Education Center “Digital Humanities”

19 Mira St., Yekaterinburg, 620002, Russian Federation

References

  1. Allcott H., Gentzkow M. Social media and fake news in the 2016 election. Journal of Economic Perspectives, 2017, vol. 31 (2), pp. 211-236. https://doi.org/10.1257/jep.31.2.211
  2. Lazer D.M., Baum M.A., Benkler Y. The science of fake news. Science, 2018, vol. 359 (6380), pp. 1094-1096. https://doi.org/10.1126/science.aao2998
  3. Tandoc Jr. E.C., Lim Z.W., Ling R. Defining “Fake News”. Digital Journalism, 2018, vol. 6 (2), pp. 137-153. https://doi.org/10.1080/21670811.2017.1360143
  4. Tandoc Jr. E.C., Thomas R.J., Bishop L. What is (Fake) News? Analyzing News Values (and More) in Fake Stories. Media and Communication, 2021, vol. 9 (1), pp. 110-119. https://doi.org/10.17645/mac.v9i1.3331
  5. Vosoughi S., Roy D., Aral S. The Spread of True and False News Online. Science, 2018, vol. 359 (6380), pp. 1146-1151. https://doi.org/10.1126/science.aap9559
  6. Egelhofer J.L., Lecheler S. Fake news as a two-dimensional phenomenon: a framework and research agenda. Annals of the International Communication Association, 2019, vol. 43 (2), pp. 97-116. https://doi.org/10.1080/23808985.2019.1602782
  7. Karasik V.I. Factoids as a linguocultural phenomenon. Politicheskaya lingvistika = Political Linguistics, 2017, no. 3 (63), pp. 21-30. (In Russ.) https://elibrary.ru/zdmbfx
  8. Zuikina K.L., Sokolova D.V. Content specifics of Russian fake news on the internet and on television. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 10: Zhurnalistika [Bulletin of Moscow University. Series 10: Journalism], 2019, no. 4, pp. 3-22. (In Russ.) https://doi.org/10.30547/vestnik.journ.4.2019.322, https://elibrary.ru/xccerj
  9. Molina M.D., Sundar S.S., Le D. “Fake News” Is Not Simply False Information: A Concept Explication and Taxonomy of Online Content. American Behavioral Scientist, 2021, vol. 65 (2), pp. 180-212. https://doi.org/10.1177/0002764219878224
  10. Bakir V., McStay A. Fake news and the economy of emotions. Digital Journalism, 2018, vol. 6 (2), pp. 154-175. https://doi.org/10.1080/21670811.2017.1345645
  11. Martel C., Pennycook G., Rand D.G. Reliance on emotion promotes belief in fake news. Cognitive Research Principles and Implications, 2020, vol. 5 (1), p. 47. https://doi.org/10.1186/s41235-020-00252-3
  12. Heath C. Do People Prefer to Pass along Good or Bad News? Valence and Relevance of News as Predictors of Transmission Propensity. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 1996, vol. 68 (2), pp. 79-94. https://doi.org/10.1006/obhd.1996.0091
  13. Vorderer P., Klimmt C., Ritterfeld U. Enjoyment: At the Heart of Media Entertainment. Communication Theory, 2004, vol. 14 (4), pp. 388-408. https://doi.org/10.1111/j.1468-2885.2004.tb00321.x
  14. Duffy A., Tandoc E., Ling R. Too Good to Be True, Too Good Not to Share: The Social Utility of Fake News. Information, Communication & Society, 2019, vol. 23 (13), pp. 1-15. https://doi.org/10.1080/1369118X.2019.1623904
  15. Bright J. The Social News Gap: How News Reading and News Sharing Diverge. Journal of Communication, 2016, vol. 66 (3), pp. 343-365. https://doi.org/10.1111/jcom.12232
  16. Marwick A.E. Why Do People Share Fake News? A Sociotechnical Model of Media Effects. Georgetown Law Technology Review, 2018, vol. 2 (474), pp. 474-512. Available at: https://georgetownlaw-techreview.org/wp-content/uploads/2018/07/2.2-Marwick-pp-474-512.pdf
  17. Sukhodolov A.P., Bychkova A.M. Fake news as a modern media phenomenon: definition, types, role of fake news and ways of taking measures against it. Voprosy teorii i praktiki zhurnalistiki = Theoretical and Practical Issues of Journalism, 2017, vol. 6, no. 2, pp. 143-169. (In Russ.) https://doi.org/10.17150/2308-6203.2017.6(2).143-169, https://elibrary.ru/xsetyb
  18. Arkhipova A.S., Radchenko D.A., Kozlova I.V., Peigin B.S., Gavrilova M.V., Petrov N.V. Specifics of infodemic in Russia: from WhatsApp to the Investigative Committee. Monitoring obshchestvennogo mneniya: ehkono-micheskie i sotsial'nye peremeny = Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes, 2020, no. 6 (160), pp. 231-265. (In Russ.) https://doi.org/10.14515/monitoring.2020.6.1778, https://elibrary.ru/gwigpr
  19. Sternin I.A., Shesterina A.M. Markery feika v mediatekstakh [Markers of fake in media texts]. Voronezh: LLC “Publisher RITM”, 2021, 60 p. (In Russ.) Available at: https://www.vsu.ru/ru/university/structu-re/communicate/pdf/monographs/markers2.pdf
  20. Panchenko N.N. Feik-novost' v aspekte dostovernosti [Fake news in terms of reliability]. Teoreticheskie i prik-ladnye aspekty izucheniya rechevoi deyatel'nosti = Theoretical and Applied Aspects of Studying Speech Activity, 2013, vol. 8, no. 1, pp. 164-169. (In Russ.) https://elibrary.ru/qcdasf
  21. Brennen J.S., Simon F.M., Nielsen R.K. Beyond (Mis)Representation: Visuals in COVID-19 Misinformation. The International Journal of Press/Politics, 2021, vol. 6 (1), pp. 277-299. https://doi.org/10.1177/1940161220964780

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».