دراسة تكشف العامل الأهم لاكتشاف المعلومات الصحية المضللة
كشفت دراسة جديدة أن الأسلوب المعرفي للأفراد، وتحديدًا ما يُعرف بـ"التفكير التحليلي"، يُعد العامل الأهم في اكتشاف المعلومات الصحية المضللة، متفوقًا على العوامل الديموغرافية الأخرى مثل التعليم أو الدخل.
قاد الدراسة جوي إف. جورج، أستاذ فخري في جامعة ولاية آيوا، الذي سبق وأن أجرى دراسات مشابهة عام 2022 على طلاب جامعيين، قبل أن يوسّع نطاق البحث ليشمل عينة أكبر.
وهدفت الدراسة إلى تحديد ما إذا كان "التفكير التحليلي" يمثل مؤشرًا أكثر دقة في التمييز بين المعلومات الصحيحة والمضللة.
اقرأ أيضًا: دراسة تكشف رموز التواصل بين الأزواج.. تعرف عليهم
شارك في الدراسة المنشورة في مجلة PLOS One ، عدد 508 بالغين ، عُرضت عليهم 10 منشورات مختلفة من وسائل التواصل الاجتماعي، تتناول مواضيع صحية متنوعة مثل لقاحات كوفيد-19، العلاجات البديلة، والنصائح الغذائية.
احتوت 60% من المنشورات على معلومات مضللة، وطُلب من المشاركين تقييم صدق كل منشور وتبرير قرارهم من خلال اختيار أسباب من قائمة محددة.
كما جمع الباحث بيانات ديموغرافية عن المشاركين، إلى جانب استبيان قصير لقياس مستوى "التفكير التحليلي"، وهو مقياس يعكس مدى ميل الشخص للتفكير التحليلي وحل المشكلات المعقدة.
اكتشاف المعلومات الصحية المضللة
أظهرت النتائج أن المشاركين الذين يتمتعون بمستوى عالٍ من"التفكير التحليلي" كانوا أكثر قدرة على اكتشاف المعلومات الصحية المضللة في 35% من الحالات.
أما في بقية المنشورات، فلم يكن لأي عامل تأثير واضح، مما يشير إلى أن نوع المحتوى هو ما يحدد مدى تأثير الأسلوب المعرفي.
على سبيل المثال، كان المشاركون أكثر قدرة على اكتشاف الادعاءات الزائفة المتعلقة بالعلاجات غير المعتمدة مثل الإيفرمكتين والهيدروكسي كلوروكين، عندما تم تقديم تحذيرات رسمية من جهات صحية موثوقة مثل إدارة الغذاء والدواء الأمريكية.
تشير الدراسة إلى أن تعزيز التفكير النقدي والتحليلي قد يكون وسيلة فعالة لمكافحة المعلومات الصحية المضللة، خاصة أن هذا النمط المعرفي قابل للتطوير من خلال التعليم والتدريب.
ويقول جورج: "الناس ينجحون في اكتشاف المعلومات المضللة بنسبة جيدة، لكن نجاحهم يعتمد على نوع المنشور وشخصياتهم وأساليب تفكيرهم".
ورغم أن الدراسة اقتصرت على عينة، فإن نتائجها تفتح المجال أمام أبحاث مستقبلية أوسع، وربما تدخلات تقنية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لرصد المحتوى المضلل في الوقت الحقيقي.
