"Here's Your Evidence": False Consensus in Public Twitter Discussions of COVID-19 Science

本文作者指出，COVID-19疫情导致了大量关于该主题的科学论文，这些论文被广泛讨论，但往往存在偏见或错误的情况。本文采用混合方法分析，旨在检查公众讨论是否与多个COVID-19问题的科学共识相一致。我们根据预印本服务器上的摘要样本估计科学共识，并将其与提到这些论文的Twitter上的公众讨论量进行比较。我们发现，反共识的帖子和用户虽然总体数量比赞成共识的少得多，但在Twitter上被过度代表，从而产生了错误的共识效应。这导致有利的论文被不成比例地放大，同时涌入了新的反共识用户注册。最后，我们的内容分析突出显示，反共识用户在努力证实自己的观点时，会歪曲科学发现或质疑科学家的诚信。

分析公众讨论与科学共识之间的差异，特别是在COVID-19问题上。

通过对预印本服务器中摘要样本的科学共识估计，与Twitter上提到这些论文的公众讨论量进行比较，发现反共识的帖子和用户数量虽然总体上比赞同共识的用户少，但在Twitter上被过度代表，从而产生了错误的共识效应。

实验结果显示，倾向于赞同的论文被不成比例地放大，同时出现了新的反共识用户注册。内容分析表明，反共识用户在努力证明自己的论点时，会歪曲科学发现或质疑科学家的诚信。

最近在这个领域的相关研究包括： 1. 'The spread of true and false news online' (Vosoughi et al., 2018) 2. 'Science communication in the age of fake news' (Bubela et al., 2019) 3. 'The science of fake news' (Pennycook & Rand, 2019)