众包事实核查对信息参与行为的影响：基于来源可信度的调节

摘要：[目的/意义]众包事实核查作为各社交媒体平台治理虚假信息的一种措施，探索众包事实核查与用户信息参与行为的关系有利于平台改进和优化虚假信息治理措施。[方法/过程]采用实证分析方法，通过2（描述性社会规范：存在Vs.不存在）×2（来源可信度：高Vs.低）、2（正向核查：存在Vs.不存在）×2（来源可信度：高Vs.低）、2（负向核查：存在Vs.不存在）× 2（来源可信度：高Vs.低）的组间实验设计，从描述性社会规范、来源可信度、正负向核查等方面探索用户信息参与行为的影响机制。[结果/结论]实证结果表明，描述性社会规范正向影响用户信息参与行为，且描述性社会规范和用户信息参与行为呈倒U型关系；来源可信度对描述性社会规范和用户信息参与行为之间的关系具有正向调节作用；来源可信度对正向核查和用户信息参与行为之间的关系具有正向调节作用，来源可信度越高，正向核查对用户信息参与行为的影响越大；来信可信度对负向核查和用户信息参与行为之间的关系具有负向调节作用，来源可信度越高，负向核查对用户信息参与行为的影响越小。

关键词：众包事实核查；社会规范；来源可信度；信息参与行为

分类号：G206

引用格式：李瑾颉， 聂凯伦， 吴联仁， 等. 众包事实核查对信息参与行为的影响：基于来源可信度的调节[J/OL]. 知识管理论坛， 2024， 9（4）： 367-379 [引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/399/. （Citation： Li Jinjie， Nie Kailun， Wu Lianren， et al. The Impact of Crowdsourced Fact-checking on User Information Engagement Behavior： The Moderating of Source Credibility[J/OL]. Knowledge Management Forum， 2024， 9（4）： 367-379 [cite date]. http：//www.kmf.ac.cn/p/399/.）

1 引言/ Introduction

近年来，全球各国社交媒体平台一直面临虚假信息泛滥和快速传播的挑战，众包事实核查被各社交媒体平台用于虚假信息治理。

事实核查最早出现在新闻界，作为一种创新的新闻形态，以新闻报道中可验证的事实为对象，遵循新闻生产或社会科学逻辑的分析手段来验证和表达事实，并依据“透明性”原则向公众完整呈现开展核查所依据的证据、论证过程及判定结果。众包事实核查作为专业核查的补充，旨在减少在线社区或社交媒体平台的虚假和错误信息，如Twitter平台的Birdwatch功能[1]、职场社交平台“脉脉职言”社区的用户表情标签投票功能等。各社交平台设计的功能旨在发动用户在社交平台和在线社区对虚假信息的核查，打击网络空间的虚假信息，从而实现网络空间虚假信息的治理[2-3]。

与专业机构的事实核查不同，如澎湃新闻的“澎湃明查”，其事实核查者具有专业的知识背景。然而，普通网民是结合自身特有的背景和知识储备对信息做出判断的，承担了事实核查员的角色[4]。

目前对众包事实核查的效果还存在争议，未能形成一致的结论。一些学者认为众包事实核查在减少虚假信息及其传播方面具有明显的效果，并指出一些社交媒体平台巨头正积极尝试让众包工作[5]。Facebook有一个名为“社区评论”的项目，雇佣外行人评估新闻内容；Twitter通过自己的项目“鸟观”（Birdwatch）征求读者对Twitter消息真实性的意见[1]。另一方面，有学者指出普通网民无法达到专业事实核查人员的水平[3]，有理由对依赖于代表性人口样本的众包事实核查持谨慎态度。此外，虽然众包这种基于群体的形式能提供一些新闻质量评估信息，但它们识别虚假新闻的能力有限，而且差异很大。

要厘清众包事实核查的效果，首先需要理解众包事实核查，即网民在社交媒体平台或在线社区对帖子进行标注、投票和打标签等行为对其他用户信息参与行为发挥作用的内在机制。梳理已有文献发现，相关研究有两个视角：①将网民群体的事实核查看作一种社会规范约束，社交媒体平台通过将其他群体网民对信息的评级或标签展示给后续的用户参考，从而影响其信息参与行为，如对信息的点赞、评论和转发等[6]。社会心理学表明，社会规范（Social Norms，SNs）强烈影响着个体行为和信念[7]。因此，社会规范可能是减少虚假信息的一个解决方案，社会规范可以引导行为朝着对个人和社会有益的方向发展[8]。信息管理领域学者将社会规范应用在虚假信息分享和治理方面[9-10]。②将众包事实核查作为一种助推干预，旨在提醒用户对信息的准确性进行思考，从而影响用户的信息参与行为。G. Pennycook等从行为科学视角，采用助推干预的方法，将用户注意力转移到信息准确性上，从而减少了虚假信息的传播，实现虚假信息的治理[11-12]。这一研究视角受到相关研究领域学者的关注，并在健康虚假信息治理等方面发挥作用[13]。

已有文献在两个方面的研究都尚处于初始阶段，探索众包事实核查标签对用户信息参与行为的内在机制还不够深入，特别是在众包事实核查标签作为一种描述性社会规范（存在Vs.不存在）以及正向核查（存在Vs.不存在）和负向核查（存在Vs.不存在）等情境下，用户信息参与行为是否有显著差异？众包事实核查与信息来源可信度是否存在交互效应？

为了解决上述两个问题，本研究将众包事实核查信息（即群体网民对信息的评级、标注或标签）看作一种描述性社会规范，研究其对用户信息参与行为的影响，进一步探索众包事实核查的类型如“符合事实”等（正向核查）、“没有依据”等（负向核查）和信息来源可信度对用户信息参与行为的交互作用。

2 文献综述/ Literature review

2.1 多学科虚假信息治理研究

假新闻、阴谋论、谣言等虚假信息（misinformation）一直都是媒介舆论场中一股不容忽视的“暗流”与“逆流”，在不同社会、种族和文化群体中均有着一定影响力。梳理近5年国内外相关研究代表性文献发现，虚假信息的治理已成为当前各学科研究的重点和热点，受到广泛关注（见表1）。国际著名综合期刊Science、Nature和PNAS分别发文探讨虚假信息的传播、公众参与和治理研究等问题。各学科领域主流期刊更是以特刊（special issue）的形式对虚假信息相关问题开展系统探讨，如信息管理领域期刊Journal of Management Information Systems和传播学领域期刊Social Media & Society。

虚假信息治理是一项艰巨、紧迫而又长期的任务。自信息疫情现象出现以来，国内外不同领域学者展开了虚假治理的综合探索，一些学者从技术阻断、法律法规约束、行政处罚、教育劝导等角度提出了治理路径[14-15]。另一些学者开始从公众认知、心理等角度，希望对“虚假信息”提出标本兼治的新的方法和策略。特别是2021年发表在Nature上的一篇文献[11]，从行为科学视角，通过助推干预的方法，开辟了“虚假信息”助推治理这一研究方向，促进了相关研究的发展。发表在Nature Medicine上的文献[13]，从心理认知和干预视角，通过社会规范助推打击社交媒体上的假新闻，通过助推引导公众的注意力去判断信息真实性，来使其减少对虚假信息的转发。

2.2 社会规范与虚假信息治理

社会心理学表明，社会规范强烈影响着个体行为[25]。因此，社会规范作为可能是减少虚假信息的一个解决方案被提出[9]。社会规范可以引导行为朝着对个人和社会有益的方向发展[26]。有研究表明，SNs是鼓励不同领域中亲社会行为的有力工具。社会规范研究主要包括社会规范与个体行为的影响研究，如健康行为、亲环境行为、消费行为等[27]。

就虚假信息的分享而言，已经有一些初步的证据表明，提供一个反对在线分享虚假信息的规范可以减少这种行为。U. K. H. Ecker等通过3个实验研究发现社会规范在减少错误信念方面和反驳一样有效，而将社会规范和反驳干预措施的结合是最有影响的[7]。S. Andi等研究发现，基于社会规范的提示使愿意分享虚假信息文章的人的比例减少了5.1%，表示不想分享该文章的受访者的比例增加了46.7%[8]。H. Gimpel等通过实验证明在使用社会规范来提升人们举报假新闻的研究中，使用强制性规范显著提升了人们举报假新闻的行为意愿，但是描述性规范并没有显著的作用[9]。同时，将强制性社会规范和描述性社会规范相结合导致了最大幅度的举报行为。因此，社会规范是对抗假新闻的一种有希望的社会技术补救措施。

社会规范性信息可以帮助揭穿虚假或模棱两可的主张，并表明虚假信息处理的理论应该考虑到社会规范因素。由于描述性规范和强制性规范涉及传递不同的信息，其对行为的影响也存在差异。学者们对两类社会规范的作用效果褒贬不一。因此，本研究将进一步探索社会规范与虚假信息相结合的研究，以期能对上述问题进行系统的探讨。

3 研究假设/ Research hypothesis

社会规范是一种指导和约束人们共同认可的行为社会规则。它可以控制群体内的期望，告诉人们社会期待的行为或是大家正在做的行为[26]。当个人无法判断某件事的合理性和合法性时，会倾向于参考和模仿他人的行为，这一过程就涉及到社会规范。社会规范可以预测个体行为，因为当人们感知到规范压力时会更倾向于遵守社会规范，社会规范会促进人们的亲社会行为。已有文献主要区分了两种不同类型的社会规范：描述性社会规范和命令性（或强制性）社会规范。如钱明辉等研究了描述性社会规范和命令性社会规范对促进人们采纳说服性健康信息意愿的作用效果[28]。

3.1 描述性社会规范对用户信息参与行为的影响

描述性社会规范向用户展现了其他人对某一特定行为的看法和态度，并通过与描述该行为相关的社会奖励和惩罚来鼓励用户参与社会认可行为，减少社会不认可行为。这可能是一种社会压力的形式，即告诉用户应该怎么做。描述性社会规范会刺激用户不同的行为动机：描述性社会规范期待用户做出与大多数人一致的决定从而保持在该情景下的正确决策。有文献在研究虚假信息时，经常把参与度作为因变量，社交媒体平台提供量化指标（如注释、点赞、评论和转发），这些信息有助于用户推断其他人对帖子内容的看法。此外，社交媒体指标能让用户相信别人认可的内容。因此，若在线社区存在描述性社会规范可能会有更多的用户基于从众心理，愿意参与到帖子中来，包括评论、点赞和转发。

描述性社会规范使个体对所处群体中多数人都在做的行为产生认知，形成类似于羊群效应，对促进用户信息参与行为产生影响。本研究将众包事实核查信息，即群体通过表情标签表达对帖子的观点，作为描述性社会规范（见图2）。当存在描述性社会规范信息时，会促进用户通过转发、评论和点赞行为参与帖子。因此，本研究提出假设H1。

H1：众包事实核查信息作为一种描述性社会规范，正向影响用户信息参与行为。

社会规范是存在强度的[9]，不论是强制性社会规范还是描述性社会规范。描述性社会规范的强度可以通过控制特定标签的数量来改变（即本研究中众包事实核查表情的数量）。目前研究表明，描述性社会规范的强度与行为之间存在正相关关系[29-30]。例如，C. Demarque等发现在网上购物环境中，社会规范强度对购买生态产品的顾客人数存在正向影响[31]，表现出特定行为的人数越多，这种行为就越被视为标准的做事方式，顾客也就越愿意使用社会规范作为决策捷径。反之亦然，如果描述性社会规范的强度比较弱，表明大多数人的行为并不理想，则可能会适得其反[32]。

对于混杂着真假信息的在线社区，描述性社会规范的存在使用户的注意力集中在特定的帖子和群体行为上，为用户参与提供决策依据。因此，描述性社会规范越强，参与帖子行为也会越多。然而，从动机推理角度，M. Chung等研究发现，众包事实核查标签显著降低了用户评估信息可信度的动机推理[33]。从感知价值视角，随着描述性社会规范的不断增强（即群体对帖子给出的标签增多），如“符合事实”或“没有依据”的标签数量很大，表明帖子所阐述的内容或事情已有明显的结论，帖子的真假性在群体中已有一致结论。相应的，对帖子的真假性核查动机也会减弱，并且再过多参与该帖子内容或事件的价值增量不大[9]。笔者预测，随着描述性社会规范的增强，用户感知到参与帖子的价值降低，从而会减少参与行为。这表明，描述性社会规范强度存在一个临界值，当超过这个临界值时，用户对帖子的参与行为意愿会减弱，用户参与行为数量（转发、评论和点赞数量）相应减少。因此，本研究提出假设H2。

H2：随着事实核查标签数量的增加（即描述性社会规范增强），用户信息参与行为会呈现先增后减的趋势，即两者存在倒U型关系。

3.2 来源可信度与社会规范的交互效应

社交媒体平台中影响信息接受者参与信息评论和传播的一个重要因素是——信息来源的可信程度[33]。事实上，当收到信息时，接收者在决定是否参与信息（点评或点赞）和传递信息（转发）时，首先会评估信息的可信度。来源可信度是信息接收者对信息创造者的看法，反映信息创造者的专业性与可靠性，与信息内容是否可靠无关[34]。来源可信度对信息分享和互动行为（点赞和评论）有显著正向影响[35]。

ELM（Elaboration Likelihood Model）模型给出了影响阐释可能性的两个重要背景因素：信息参与者的动机和能力。与ELM的预测一致，上述先前的研究通过实证分析和实验研究了来源可信度和社会规范这两个因素与中心和外围路径对用户参与行为的影响。由于本研究的目的是分析信息来源可信度与社会规范的交互作用，因此笔者不重复以往的研究。相反，基于以往的理论研究[36]，笔者将源可信度作为说服过程中的重要调节因素，以探索其调节作用。研究模型如图1所示：

笔者预计来源可信度与描述性社会规范存在匹配效应，与可信度较低的信息来源相比，来源可信度高且同时存在描述性社会规范的帖子会对用户信息参与行为产生更强的影响。而对于来源可信度低且不存在描述性社会规范的帖子，对用户信息参与行为的影响则会减弱[38]。具体来说，本研究提出假设H3。

H3：来源可信度对描述性社会规范和用户信息参与行为之间的关系具有正向调节作用，来源可信度越高，描述性社会规范对用户信息参与行为的影响越大。

众包事实核查类型分为“符合事实”等正向核查与“没有依据”等负向核查，其对用户信息参与行为的影响是否有区别？已有研究指出，个体更愿意分享支持态度而非反对态度的事实核查。更具体地说，与动机推理过程相一致的是，与反驳信息（即被核查为“没有依据”等负向的信息）相比，用户更愿意分享确认信息（即被核查为“符合事实”等的正向信息）[6]。据此笔者假设，当描述性社会规范是正向核查时，来源可信度越高，描述性社会规范对用户信息参与行为的影响越大；当描述性社会规范是负向核查时，来源可信度越高，描述性社会规范对用户信息参与行为的影响越低。因此，本研究提出假设H4和H5。

H4：来源可信度对正向核查和用户信息参与行为之间的关系具有正向调节作用，来源可信度越高，正向核查对用户信息参与行为的影响越大。

H5：来信可信度对负向核查和用户信息参与行为之间的关系具有负向调节作用，来源可信度越高，负向核查对用户信息参与行为的影响越小。

4 实证研究/ Empirical research

4.1 数据来源和结果分析

本研究的数据来源于职场社交APP“脉脉”的“职言”板块，在该板块下用户可匿名，或通过认证后发布与企业相关的帖子，该帖子会被其他用户进行事实核查，通过帖子下方设置的8个表情标签对帖子进行评价，其中正向核查标签有4个：“符合事实”“感同身受”“同问”“有帮助”，负向核查标签有4个：“言辞过激”“没有证据”“有失偏颇”“涉及隐私”。，用户参与帖子的行为包括“转发”“评论”和“点赞”（具体示例见图2）。本研究将众包事实核查产生的信息（即各种表情标签）作为一种描述性社会规范，探讨描述性社会规范对用户信息参与行为（转发、评论和点赞）的影响，同时考虑信息来源可信度（发帖用户是否有通过平台身份认证）对描述性社会规范和用户信息参与行为之间关系的调节作用。本研究采集了职场社交APP“脉脉职言”中的1 194条帖子、3 802个核查表情标签、133 648个用户参与行为及其“话题”和“话题”等字段数据。

本研究选取“脉脉职言”中的帖子，进行社交媒体平台用户虚假信息参与行为的研究，具有一定的代表性，主要是自“脉脉职言”诞生起，就充斥着各种企业传言。据新浪财经和界面新闻报道：“在中国裁判文书网上，脉脉（主体公司名为‘淘友天下’）是常客，曾因为职言上的匿名帖子被车好多、字节跳动、百度、B站和便利蜂等企业起诉”[38-39]。

本研究涉及8个研究变量，其中因变量为用户参与行为，包括转发、评论和点赞，分别用获得的数量来表示，其余5个自变量为： ①信息来源可信度（source credibility， SC），通过有无认证来表示，有认证为高可信度来源，用1表示，无认证为低可信度来源，用0表示；②话题（topic），表示帖子是否在一个具体的话题内，1表示帖子是在一个具体话题内，0则不是；③描述性社会规范（descriptive social norms， DSNs），用8个表情标签的总数表示，在做方差分析时，将其转化为二元数值，1表示存在描述性社会规范，0则表示不存在；④正向核查（positive check， PC），用4个正向核查标签的总数表示，在做方差分析时，将其转化为二元数值，1表示存在正向核查，0表示不存在；⑤负向核查（negative check， NC），用4个负向核查标签的总数表示，在做方差分析时，将其转化为二元数值，1表示存在负向核查，0表示不存在。变量的基本统计结果如表2所示。

4.2 结果分析

从表3可以看出，在职业社交平台“脉脉”中，众包事实核查信息作为一种描述性社会规范（DSNs），与用户参与帖子的转发行为（B=1.953， t=26.111， p<0.01）、评论行为（B=2.275， t=21.547， p<0.01）和点赞行为（B=2.284， t=24.602， p<0.01）均显著正相关。因此，假设H1获得支持。

描述性社会规范的平方（DSNs2）与用户参与帖子的转发行为（B=1.953， t=26.111， p<0.01），评论行为（B=2.275， t=21.547， p<0.01）和点赞行为（B=2.284， t=24.602， p<0.01）均显著负相关。这表明，随着事实核查信息数量的增加（即描述性社会强度增强），用户参与行为数量会呈现先增后减的趋势，即两者存在一个倒U型关系，假设H2获得支持。

采用方差分析，对来源可信度与描述性社会规范的交互作用进行研究，分析结果见表4。结果显示，来源可信度对描述性社会规范和用户转发行为之间的关系具有正向调节作用（F=12.622， P<0.001）。来源可信度越高，存在描述性社会规范对用户转发行为的影响越大。而来源可信度与描述性社会规范对评论（F=2.650， P=0.104>0.1）和点赞（F=0.366， P=0.545>0.1）的交互效应不显著， 因此假设H3部分获得支持。

从图3可见，与低来源可信度相比，在高来源可信度下，描述性社会规范对用户转发行为的影响更大，且影响显著（F=12.622， P<0.001）。

表5是来源可信度和正向核查对用户参与行为的交互作用。结果显示，来源可信度对正向核查和用户转发行为（F=19.989， P<0.001）、评论行为（F=5.991，P=0.015<0.05）之间的关系具有正向调节作用。来源可信度越高，正向核查对用户转发和评论行为的影响越大。而来源可信度与正向核查对点赞行为（F=0.796， P=0.372>0.1）的交互作用不显著，因此假设H4部分获得支持。

由图4和图5可见，与低来源可信度相比，在高来源可信度下，存在正向核查对用户转发行为的影响更大，且影响显著（F=19.989， P<0.001）；存在正向核查对用户评论行为的影响也更大，影响显著（F=5.991， P=0.015）；存在正向核查与不存在正向核查对用户点赞行为的影响不显著（F=0.796， P=0.372）。

表6是来源可信度和负向核查对用户参与行为的交互作用。结果显示，来源可信度对负向核查和用户转发行为之间的关系具有负向调节作用。来源可信度越高，负向核查对用户转发行为的影响越低。而来源可信度与负向核查对评论和点赞行为的交互作用不显著，因此假设H5部分获得支持。

由图6可知，与低来源可信度相比，高来源可信度下，存在负向核查对用户转发行为的影响更小，且影响显著（F=5.075， P=0.024<0.05）；存在负向核查与不存在负向核查对用户评论行为（F=0.630， P=0.428>0.1）和点赞行为（F=1.035， P=0.309>0.1）的影响不显著。

5 研究结论与启示/ Conclusions and Implications

5.1 研究结论

本研究基于职场社交APP“脉脉职言”的帖子及其相关数据，从社会规范和来源可信度两个方面，对在真实信息、传言和虚假信息混杂的社交平台中用户信息参与行为的影响机制进行探索。研究结果主要包括：

（1）众包事实核查信息作为一种描述性社会规范，正向影响用户社交媒体信息参与行为。以表情标签存在的众包事实核查信息，不论是“符合事实”等的正向核查还是“没有证据”等的负向核查，都会促进用户信息参与行为。这表明描述性社会规范使个体对所处群体中多数人都在做的行为产生认知，形成类似于羊群效应或劝说效应，对促进用户信息参与和采纳行为产生影响。这与已有研究的结论一致[28]。

（2）众包事实核查信息作为一种描述性社会规范，其数量的增加（即描述性社会规范增强）对用户信息参与行为的影响呈现先增后减的趋势，即两者存在一个倒U型关系。本研究从动机推理和感知价值视角对该现象提出了解释。

（3）来源可信度对描述性社会规范和用户信息参与行为之间的关系具有正向调节作用。来源可信度越高，描述性社会规范对用户信息参与行为的影响越大。进一步，将众包事实核查分为正向核查和负向核查，研究发现来源可信度与正负向核查对用户信息参与行为的交互作用存在显著区别。来源可信度对正向核查和用户信息参与行为之间的关系具有正向调节作用，来源可信度越高，正向核查对用户转发和评论行为的影响越大。来信可信度对负向核查和用户信息参与行为之间的关系具有负向调节作用。来源可信度越高，负向核查对用户转发行为的影响越小。

上述研究结论说明，事实核查被看作一种“社会规范约束”，可作为减少虚假信息的一个解决方案。不论是正向还是负向的事实核查标签都减少了在线虚假信息参与和分享行为。其中产生作用的机制是事实核查标签会诱导用户对看到的信息进行更多的批判性思考，虽然不一定能得出信息是否真实的结论，但可以使得用户信息参与行为变得更加慎重。

5.2 研究贡献

网络空间虚假信息仍是数字社会安全面临的重要挑战之一，虚假信息的治理受到了各学科领域学者的广泛关注和探讨。本研究的理论贡献主要有以下4个方面：

（1）先前的研究，如G. Pennycook等从心理学的行为助推干预视角，通过在线实验探索准确性提醒对用户分享虚假信息的影响[11]。H. Gimpel 等从社会规范视角，通过在线实验研究了强制性社会规范和描述性社会规范对用户转发假新闻的影响[9]。上述研究多采用在线实验的方法，而本研究通过职场社交媒体真实数据，采用实证分析的方法，探索众包事实核查信息作为一种描述性社会规范对用户信息参与行为（转发、评论和点赞）的影响。本研究对已有研究起到一个非常重要的补充作用。

（2）本研究探讨了描述性社会规范强度对用户信息参与行为的影响，发现描述性规范强度与用户信息参与行为之间存在倒U型关系，并进一步从动机推理和感知价值视角，对该现象提出了解释。同时，拓展了社会规范理论在虚假信息治理领域的本土化研究。

（3）本研究深入分析了信息来源可信度对描述性社会规范与用户信息参与行为的调节效应，深化了信息来源可信度、描述性社会规范和用户信息参与行为等领域的研究。

（4）本研究将众包事实核查的标签分为正向核查和负向核查，更进一步地探讨信息来源可信度对正负向核查与用户信息参与行为关系之间的调节效应。研究发现，来源可信度对正向核查和用户信息转发行为之间的关系具有正向调节作用。来源可信度越高，正向核查对用户转发行为的影响越大。来信可信度对负向核查和用户转发行为之间的关系具有负向调节作用。来源可信度越高，负向核查对用户转发行为的影响越小。本研究进一步丰富了社交媒体虚假信息治理和用户信息参与行为领域的研究。

此外，本研究的结论和贡献对社交媒体平台虚假信息治理提供了一定的实践启示。本研究结论为众包事实核查作为社交媒体平台虚假信息治理的一种措施提供可能性，并为该措施的优化和改进提供建议：

（1）社交媒体平台在维持社区活跃度和减少虚假信息方面应做出平衡。已有研究表明，社区实名制认证会降低活跃度。但本研究也发现，实名制认证（即来源可信度的确定）能够提高用户对虚假信息的参与，从而实现虚假信息的治理。

（2）社交媒体平台可以采用强制性（命令性）社会规范减少虚假信息。社交媒体平台在引进群体用户的核查表情标签作为描述性社会规范时，也可以通过提示用户要遵守平台规定（强制性社会规范），不参与虚假信息的分享。已有研究发现，强制性社会规范和描述性社会规范的结合对虚假信息的治理效果最佳[9]。

参考文献/References：

[1] PRÖLLOCHS N. Community-based fact-checking on Twitter’s Birdwatch platform[C]//Proceedings of the international AAAI conference on Web and social media. Palo Alto： AAAI Press， 2022： 794-805.

[2] ALLEN J， ARECHAR A A， PENNYCOOK G， et al. Scaling up fact-checking using the wisdom of crowds[J]. Science advances， 2021， 7（36）： eabf4393.

[3] SAEED M， TRAUB N， NICOLAS M， et al. Crowdsourced fact-checking at Twitter： how does the crowd compare with experts？[C]//Proceedings of the 31st ACM international conference on information & knowledge management. Atlanta： ACM， 2022： 1736-1746.

[4] 刘于思， 闫文捷， 周睿鸣. 让事实核查更受欢迎？采用群众举报和亲民话语纠正阴谋论的多重后果 [J]. 全球传媒学刊， 2023， 10（3）： 170-190. （LIU Y S， YAN W J， ZHOU R M. Make fact-Checking more popular？ the paradoxical consequences of conspiracy theory correction using mass reporting and populist discourse[J]. Global journal of media studies， 2023， 10（3）： 170-190.）

[5] GODEL W， SANDERSON Z， ASLETT K， et al. Moderating with the mob： evaluating the efficacy of real-time crowdsourced fact-checking[J]. Journal of online trust and safety， 2021， 1（1）： 1-36.

[6] ARUGUETE N， BACHMANN I， CALVO E， et al. Truth be told： how “true” and “false” labels influence user engagement with fact-checks[J/OL]. New media & society， 2023[2024-02-03].https：//doi.org/10.1177/14614448231193709.

[7] ECKER U K H， SANDERSON J A， MCILHINEY P， et al. Combining refutations and social norms increases belief change[J]. Quarterly journal of experimental psychology， 2023， 76（6）： 1275-1297.

[8] ANDI S， AKESSON J. Nudging away false news： evidence from a social norms experiment[J]. Digital journalism， 2020， 9（1）： 106-125.

[9] GIMPEL H， HEGER S， OLENBERGER C， et al. The effectiveness of social norms in fighting fake news on social media[J]. Journal of management information systems， 2021， 38（1）： 196-221.

[10] KIM A， MORAVEC P L， DENNIS A R. Combating fake news on social media with source ratings： the effects of user and expert reputation ratings[J]. Journal of management information systems， 2019， 36（3）： 931-968.

[11] PENNYCOOK G， EPSTEIN Z， MOSLEH M， et al. Shifting attention to accuracy can reduce misinformation online[J]. Nature， 2021， 592（7855）： 590-595.

[12] PENNYCOOK G， MCPHETRES J， ZHANG Y， et al. Fighting COVID-19 misinformation on social media： experimental evidence for a scalable accuracy-nudge intervention[J]. Psychological science， 2020， 31（7）： 770-780.

[13] LINDEN S V D. Misinformation： susceptibility， spread， and interventions to immunize the public[J]. Nature medicine， 2022， 28（3）： 460-467.

[14] 邓胜利， 孙瑾杰. 图书馆参与虚假健康信息治理的价值、阻滞因素和实现路径[J]. 图书情报工作， 2022， 66（9）： 14-22. （DENG S L， SUN J J. The value， barriers and practical routes of libraries participating in health misinformation governance[J]. Library and information service， 2022， 66 （9）： 14-22.）

[15] 周雅琦， 敬卿， 牛宇. “全民战疫”背景下图书馆参与虚假信息治理的研究[J]. 图书情报工作， 2020， 64 （15）： 177-183. （ZHOU Y Q， JING Q， NIU Y. Study on library participating in the management of false information from the perspective of “everyone defense against virus”[J]. Library and information service， 2020， 64（15）： 177-183.）

[16] LAZER D M J， BAUM M A， BENKLER Y， et al. The science of fake news[J]. Science， 2018， 359（6380）： 1094-1096.

[17] SCHEUFELE D A， KRAUSE N M. Science audiences， misinformation， and fake news[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences， 2019， 116（16）： 7662-7669.

[18] 杨洸， 闻佳媛. 微信朋友圈的虚假健康信息纠错：平台、策略与议题之影响研究[J]. 新闻与传播研究， 2020， 27（8）： 26-43， 126. （YANG G， WEN J Y. Health misinformation correction on Wechat moments： the impacts platform strategies and issues[J]. Journalism & communication， 2020， 27（8）： 26-43， 126.）

[19] 汤景泰， 陈秋怡， 徐铭亮. 情感共同体与协同行动：香港“修例风波”中虚假信息的动员机制[J]. 新闻与传播研究， 2021， 28（8）： 58-76， 127. （TANG J T， CHEN Q Y， XU M L. Emotional community and concerted action： on the emotional mobilization mechanism of disinformation in anti-extradition law protests in Hong Kong[J]. Journalism & communication， 2021， 28（8）： 58-76， 127.）

[20] 张志勇， 荆军昌， 李斐， 等. 人工智能视角下的在线社交网络虚假信息检测、传播与控制研究综述[J]. 计算机学报， 2021， 44（11）： 2261-2282. （ZHANG Z Y， JIN J C， LI F， et al. Survey on fake information detection， propagation and control in online social networks from the perspective of artificial intelligence[J]. Chinese journal of computers， 2021， 44（11）： 2261-2282.）

[21] DENNIS A R， GALLETTA D F， WEBSTER J. Fake news on the internet[J]. Journal of management information systems， 2021， 38（4）： 893-897.

[22] MORAVEC P L， KIM A， DENNIS A R， et al. Do you really know if it’s true？ how asking users to rate stories affects belief in fake news on social media[J]. Information systems research， 2022， 33（3）： 887-907.

[23] WEI X， ZHANG Z， ZHANG M， et al. Combining crowd and machine intelligence to detect false news on social media[J]. MIS quarterly， 2022， 53（4）： 20-36.

[24] MUSI E， CARMI E， REED C， et al. Developing misinformation immunity： how to reason-check fallacious news in a human–computer interaction environment[J]. Social media+ society， 2023， 9（1）： 20563051221150407.

[25] 吴月华， 胡杰， 李武. 社会规范对大学生网络学术不端行为的影响机制研究[J]. 图书情报工作， 2021， 65（5）： 61-71. （WU Y H， HU J， LI W. A study of the impact of social norm on college students' online academic misconduct[J]. Library and information service， 2021， 65（5）： 61-71.）

[26] REYNOLDS K J. Social norms and how they impact behaviour. Nature human behaviour， 2019， 3（1）： 14-15.

[27] NYBORG K， ANDERIES J M， DANNENBERG A， et al. Social norms as solutions[J]. Science， 2016， 354（6308）： 42-43.

[28] PRYOR C， PERFORS A， HOWE P D L. Even arbitrary norms influence moral decision-making[J]. Nature human behaviour， 2019， 3（1）： 57-62.

[29] 钱明辉， 赵梦纯. 社会规范类型对说服性健康信息采纳意愿的影响研究 [J]. 图书情报工作， 2023， 67 （18）： 102-112. （QIAN M H， ZHAO M C. Research on the influence of social norms types on the willingness to adopt persuasive health information[J]. Library and information service， 2023， 67（18）： 102-112.）

[30] KORMOS C， GIFFORD R， BROWN E. The influence of descriptive social norm information on sustainable transportation behavior： a field experiment[J]. Environment and behavior， 2015， 47（5）： 479-501.

[31] DEMARQUE C， CHARALAMBIDES L， HILTON D J， et al. Nudging sustainable consumption： the use of descriptive norms to promote a minority behavior in a realistic online shopping environment[J]. Journal of environmental psychology， 2015， 43： 166-174.

[32] ZHOU H， LU Y， ZHAO L， et al. Effective reporting system to encourage users’ reporting behavior in social media platforms： an empirical study based on structural empowerment theory [EB/OL]. Behaviour & information technology， 2023：1-20. https：//doi.org/10.1080/0144929X.2023.2281491.

[33] CHUNG M， MOON W K， JONES-JANG S M. AI as an apolitical referee： using alternative sources to decrease partisan biases in the processing of fact-checking messages [EB/OL]. Digital Journalism， 2023： 1-22. https：//doi.org/10.1080/21670811.2023.2254820.

[34] 赵文军， 孙丽， 易明. 在线健康谣言辟谣效果的影响机制研究：信息框架、信息来源及话题卷入度的作用[J]. 图书情报工作， 2023， 67（4）： 80-90. （ZHAO W J， SUN L， YI M. Research on the influence mechanism of online health rumor refuting effect： the role of message framework， information source and topic involvement[J]. Library and information service， 2023， 67（4）： 80-90.）

[35] YUAN S， LOU C. How social media influencers foster relationships with followers： the roles of source credibility and fairness in parasocial relationship and product interest[J]. Journal of interactive advertising， 2020， 20（2）： 133-147.

[36] NEKMAT E， GOWER K K， ZHOU S， et al. Connective-collective action on social media： moderated mediation of cognitive elaboration and perceived source credibility on personalness of source[J]. Communication research， 2019， 46（1）： 62-87.

[37] LUO C， LUO X R， SCHATZBERG L， et al. Impact of informational factors on online recommendation credibility： the moderating role of source credibility[J]. Decision support systems， 2013， 56（12）： 92-102.

[38] 脉脉：互联网公司传言首发地[EB/OL]. [2023-12-19]. https：//finance.sina.com.cn/chanjing/gsnews/2022-04-14/doc-imcwiwst1787989.shtml. （Maimai： The first place of Internet company rumors[EB/OL]. [2023-12-19]. https：//finance.sina.com.cn/chanjing/gsnews/2022-04-14/doc-imcwiwst1787989.shtml.）

[39] 脉脉被B站将了一军[EB/OL].[2023-12-19]. https：//www.jiemian.com/article/5566674.html. （Maimai was defeated by Bilibili[EB/OL].[2023-12-19]. https：//www.jiemian.com/article/5566674.html.）

作者贡献说明/Author contributions：

李瑾颉：提出研究命题及研究思路，修改论文；

聂凯伦：收集与分析数据；

吴联仁：进行实验设计，撰写与修改论文；

齐佳音：指导研究过程，修改论文。

The Impact of Crowdsourced Fact-checking on User Information Engagement Behavior： The Moderating of Source Credibility

Li Jinjie1 Nie Kailun2 Wu Lianren3 Qi Jiayin3

1School of Journalism and Communication， Guangzhou University， Guangzhou 510006

2School of Management， Shanghai University of International Business and Economics， Shanghai 201620

3School of Cyberspace Security， Guangzhou University， Guangzhou 510006

Abstract： [Purpose/Significance] Crowdsourced fact checking has been proposed by various social media platforms as a measure for misinformation governance. Exploring the relationship between crowdsourced fact-checking and users’ information engagement behavior is conducive to improving platforms and optimizing governance measures. [Method/Process] This study used the intergroup experimental design： 2（descriptive social norms： existence Vs. non-existence） × 2（source credibility： high Vs. low）， 2（positive check： existence Vs. non-existence） × 2 （source credibility： high Vs. low）， 2（negative check： existence Vs. non-existence） × 2 （source credibility： high Vs. low） to explore the influence mechanism of user information engagement behavior in terms of descriptive social norms， positive and negative check， and source credibility. [Results/Conclusions] The empirical results show that descriptive social norms （DSNs） positively influence user information engagement behavior， and descriptive social norms （DSNs） and user information engagement behavior have an inverted U-shaped relationship. Source credibility positively moderates the relationship between descriptive social norms （DSNs） and user information engagement behavior. Source credibility has a positive moderating effect on the relationship between positive checks and user information engagement behavior; the higher the source credibility， the greater the impact of positive checks on user information engagement behavior. Source credibility has a negative moderating effect on the relationship between negative checks and user information engagement behavior; the higher the source credibility， the smaller the impact of negative checks on user information engagement behavior.

Keywords： crowdsourcing fact-checking social norms source credibility information engagement behavior

Fund project（s）： This work is supported by the Project of Humanities and Social Sciences， Ministry of Education in China titled “From Interpersonal to Human-machine Communication： A Study of Public Disinformation Involvement Behavior and Governance Under Computational Propaganda” （Grant No. 23YJC630081） and the General Program of National Natural Science Foundation of China titled “A Study of Infodemic Governance Based on Public Social Media Involvement Interventions” （Grant No. 72274119）.

Author（s）： Li Jinjie， associate professor， PhD; Nie Kailun， master candidate; Wu Lianren， associate professor， PhD， corresponding author， E-mail： lianrenwu@gzhu.edu.cn; Qi Jiayin， professor， PhD.

Received： 2023-12-20 Published： 2024-08-20