線上科學傳播中的資訊路徑：平台角色與新聞媒體的作用
arXiv - Computers and SocietyAlexandros Efstratiou, Giuseppe Russo, Luca Luceri
透過分析 124 萬推文與 21.1 萬新聞，揭示醫學專家與低質量媒體在 COVID-19 科學傳播中的協同放大與資訊流動路徑
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平台行為者與新聞媒體的協同放大機制揭示資訊流動的先行-追隨模式。
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此機制說明社群媒體先行放大科學研究，新聞媒體在其後跟進，對於理解科學訊息如何被大眾接受與信任具有關鍵意義。
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低質量媒體與反對共識專家的網絡協調放大，凸顯資訊偏見對公共健康議題的潛在危害。
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此發現強調在教育科技與學習科學領域，需設計策略以辨識與抵制錯誤資訊，提升學生的資訊素養與批判性思維。
核心研究發現
- 1
最具影響力的推特帳號多為具醫學或研究背景的個人，佔比超過 70%。
- 2
一個協調網絡集中放大少數反對共識的專家，推廣疫苗、封鎖等議題的反向立場。
- 3
主流媒體報導的科學研究大多與主流醫學專家推廣的研究相符，而反對者則偏好低質量或陰謀論來源的論文。
- 4
社群媒體的超級傳播者往往先把研究推向公眾，新聞媒體則在其後報導，形成先行-追隨的資訊流動模式。
- 5
整體而言，資訊流動呈現多層級路徑，平台行為者與新聞媒體共同構成協同放大結構，影響科學傳播的可信度與覆蓋範圍。
對教育工作者的啟發
研究顯示社群媒體先行放大科學訊息，新聞媒體則在其後跟進，教育工作者可利用此模式設計資訊素養課程，教導學生辨識可信來源與協調放大效應；同時針對低質量媒體與反對共識網絡，開發批判性思維訓練，提升學生對錯誤資訊的抵抗力，並鼓勵教師在課堂上討論平台行為者與媒體的互動，促進學習者的元認知與知識建構。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Information Pathways in Online Science Communication: The Role of Platform Actors and News Media
- 作者：
- Alexandros Efstratiou, Giuseppe Russo, Luca Luceri
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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