木曜日に科学誌「サイエンス」に掲載された2つの研究は、ソーシャルメディア上の誤情報が人々の意識を変えるというだけでなく、調査対象期間における「フェイクニュース」の大部分は、主に年配の共和党支持女性からなる熱心な「スーパーシェアラー」の小集団によるものであるという証拠を示している。
MIT、ベングリオン大学、ケンブリッジ大学、ノースイースタン大学の研究者によるこれらの研究は独立して行われたが、互いにうまく補完し合っている。
ジェニファー・アレン氏が率いるMITの研究で、研究者たちは、2020年以降、ワクチン接種への躊躇の原因として誤情報がしばしば挙げられてきたものの、この現象は十分に記録されていないと指摘しています。それも当然のことです。ソーシャルメディアの世界から得られるデータは膨大かつ複雑であるだけでなく、関係する企業は、自らが誤情報やその他のデータ戦争の主な媒介者だとされる可能性のある研究への参加を躊躇しています。企業がそうであることに疑問を抱く人はほとんどいませんが、それは科学的な検証とは異なります。
この研究はまず、ワクチンに関する誤情報（研究者がデータを収集した2021年と2022年）への曝露、特に健康への悪影響を主張する情報への曝露が、人々のワクチン接種意欲を実際に低下させることを示しています。（そして、過去の研究で示されているように、接種意欲は実際のワクチン接種と相関関係にあります。）
第二に、この研究では、当時モデレーターによって誤情報としてフラグ付けされた記事は、フラグ付けされていないコンテンツよりもワクチン接種への躊躇に大きな影響を与えたことが示されています。つまり、フラグ付けはうまくいったと言えるでしょう。ただし、フラグ付けされていない誤情報の量は、フラグ付けされた記事よりもはるかに多かったという点が異なります。つまり、個々の記事への影響は少なかったとしても、全体としてははるかに大きな影響があったと考えられます。
こうした誤情報は、大手報道機関がリスクや研究内容を誤って解釈し、誤解を招くような情報を発信するようなものだと、彼らは明確にした。例えば、シカゴ・トリビューン紙の「健康な医師がCOVIDワクチン接種から2週間後に死亡。CDCが原因を調査中」という見出しを覚えている人はいるだろうか？同紙のコメンテーターが指摘するように、ワクチンが彼の死と何らかの関連があるという証拠はなかった。しかし、深刻な誤解を招く内容であったにもかかわらず、誤情報としてフラグ付けされず、その後、この見出しは約5500万回閲覧された。これは、フラグ付けされたすべての資料を見た人の6倍に相当する。
「これは、Facebook上のフェイクニュースが米国のワクチン接種率の低さの原因であるという通説と矛盾しています」とアレン氏はTechCrunchに語った。「Facebookのユーザー数とワクチン接種率の低さは相関関係にある可能性はありますが（他の研究でも示されているように）、この『グレーゾーン』コンテンツこそが、突飛な虚偽情報ではなく、その影響を引き起こしているのかもしれません。」
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つまり、明らかに虚偽の情報を抑制することは有益であり正当化されるが、結局それは、ソーシャルメディアのユーザーが当時浸っていた有害なごちゃ混ぜ情報の中のほんの一滴に過ぎなかった、という結論になった。
では、その誤情報を最も拡散していた水泳選手は誰だったのだろうか？これは当然の疑問だが、アレン氏の研究の範囲を超えている。
木曜日に発表された2番目の研究では、複数の大学のグループが、2020年の選挙中に2,107人の米国の登録有権者が「フェイクニュース」（彼らが採用している用語）の80％を拡散したというかなり衝撃的な結論に達した。
大胆な主張ではありますが、この研究はデータの抽出方法をかなり説得力のあるものにしています。研究者たちは、アクティブX（当時はTwitter）ユーザーとマッチングされた664,391人の有権者の活動を調査した結果、虚偽や誤解を招く情報を拡散する割合が著しく高い有権者集団を発見しました。
これら2,107人のユーザーは（アルゴリズムの助けもあって）政治色の強いフェイクニュースへのリンクを拡散・共有する上で、非常に大きなネットワーク効果を発揮しました。データによると、アメリカの有権者の20人に1人がこれらのスーパーシェアラーの1人をフォローしており、平均的なユーザーよりも圧倒的にリーチが優位に立っています。ある日、政治ニュース全体の約7%が疑わしいニュースサイトにリンクしていましたが、そのリンクの80%はこれらの少数のユーザーからのものでした。また、人々が彼らの投稿に反応する可能性もはるかに高くなりました。
しかし、これらは国家が支援する工作員やボットファームではありませんでした。「スーパーシェアラーによる膨大な量のツイートは自動化されたものではなく、むしろ手動で執拗にリツイートされたことで生成されたものと思われます」と研究者らは記しています。（共著者のニール・グリンバーグ氏は私に、「スーパーシェアラーがソックパペットではないと100%確信することはできませんが、最先端のボット検出ツールを用い、時間的パターンとアプリの使用状況を分析した結果、自動化されているようには見えません」と説明しました。）
研究者たちは、スーパーシェアラーを他の2つのユーザーグループ（無作為抽出したグループと、フェイクではない政治ニュースを最も頻繁にシェアするグループ）と比較しました。その結果、フェイクニュースを頻繁にシェアする人々は、高齢者、女性、白人、そして圧倒的に共和党支持者という特定の層に当てはまる傾向があることがわかりました。
スーパーシェアラーの女性比率は、パネル全体の均等な割合と比較してわずか60%にとどまり、白人の割合は、すでに白人が大部分を占めるグループ全体と比較すると、有意に高いものの、極端に高いわけではない。しかし、スーパーシェアラーの年齢ははるかに高く（平均58歳に対し、全員平均は41歳）、共和党支持者の割合は約65%で、当時のTwitterユーザー全体の約28%を大きく上回っている。
人口統計は確かに示唆に富んでいますが、たとえ非常に大きな多数派であっても、全てではないことを忘れてはなりません。シカゴ・トリビューンの記事をリツイートした人は2,107人ではなく、数百万人に上ります。さらに、サイエンス誌のコメント記事は、スーパーシェアラーでさえ「政治評論家、メディアパーソナリティ、逆張り派、反ワクチン派など、個人的、経済的、政治的な動機で信頼できないコンテンツを拡散するなど、多様であると指摘しています」と指摘しています。共和党支持の州では高齢女性だけが目立つ存在ではありませんが、彼女たちも非常に目立っています。
バリビ＝バルトフ氏らは、「これらの調査結果は、少数の人々が大多数の政治的現実を歪曲するという、民主主義におけるソーシャルメディアの脆弱性を浮き彫りにしている」と暗い結論を述べている。
マーガレット・ミードの有名な言葉を思い出します。「思慮深く、献身的な市民の小さな集団が世界を変えられることを決して疑ってはならない。実際、これまで世界を変えてきたのは、まさにそれしかない。」どういうわけか、彼女が考えていたのはこれではないような気がします。
