Медиа и коммуникации во время пандемии COVID-19
Приглашенный редактор С. Г. Давыдов
МЕДИАСОЦИОЛОГИЯ
DOI: 10.14515/monitoring.2020.6.1752
А. М. Климова, К. Ш. Чмель, Н. Ю. Савин
ВЕРЮ-НЕ-ВЕРЮ: ОБЩЕСТВЕННОЕ МНЕНИЕ И СЛУХИ О ПРОИСХОЖДЕНИИ НОВОГО КОРОНАВИРУСА
Правильная ссылка на статью:
Климова А. М., Чмель К. Ш., Савин Н. Ю. Верю-не-верю: общественное мнение и слухи о происхождении нового коронавируса//Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2020. № 6. С. 266—283. https://doi.org/10.14515/ monitoring.2020.6.1752. For citation:
Klimova A. M., Chmel K. S., Savin N. Y. (2020) Believe it or Not: Public Opinion and Rumors About COVID-19. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. No. 6. P. 266-283. https://doi.org/10.14515/monitoring.2020.6.1752. (In Russ.)
ВЕРЮ-НЕ-ВЕРЮ: ОБЩЕСТВЕННОЕ МНЕНИЕ И СЛУХИ О ПРОИСХОЖДЕНИИ НОВОГО КОРОНАВИРУСА
КЛИМОВА Айгуль Маратовна — кандидат социологических наук, доцент Департамента социологии, старший научный сотрудник Лаборатории сравнительных социальных исследований, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0001-7407-2072
ЧМЕЛЬ Кирилл Шамилевич — магистр политических наук, младший научный сотрудник Лаборатории сравнительных социальных исследований, преподаватель Департамента интегрированных коммуникаций, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0002-1136-8754
САВИН Никита Юрьевич — кандидат политических наук, доцент Департамента интегрированных коммуникаций, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0002-4285-750X
Аннотация. Проблема ответа на сенситивные вопросы не имеет универсального решения и варьируется как по темам, так и по странам. Особенно актуальной она оказывается в моменты кризисов, когда непроверенная информация может рождать опасные социальные последствия. В нашем исследовании, проведенном на студентах одного крупного российского вуза,
BELIEVE IT OR NOT: PUBLIC OPINION AND RUMORS ABOUT COVID-19
Aigul M. KLIMOVA1 — Cand. Sci. (Soc.), Associate Professor at the Department of Sociology; Senior Research Fellow at the Laboratory for Comparative Social Research
E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0001-7407-2072
Kirill Sh. CHMEL1—Master of Arts (MA) in Political Science, Junior Research Fellow at the Laboratory for Comparative Social Research; Lecturer at the Department of Integrated Communications E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0002-1136-8754
Nikita Yu. SAVIN1 — Cand. Sci. (Pol.), Associate Professor at the Department of Integrated Communications E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0002-4285-750X
1 National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russia
Аbstract. The problem of answering sensitive questions does not have a unique solution and may vary depending on the topic or the country. The problem is particularly important in times of crisis when unverified information can cause negative social effects. With a case study involving students from a large Russian university the present study aims to test list experimental design to define the
была апробирована техника непарных чисел для определения процента тех, кто верит в слухи о причинах распространения С0УЮ-19. С помощью применения этой техники мы обнаружили, что 15,6 % студентов верят слухам. Данная доля была значительно выше в случае применения метода непарных чисел по сравнению с методом прямого вопроса. Работа подтверждает релевантность использования техники непарных чисел для изучения сенситивных вопросов и, в частности, веры граждан в неподтвержденные слухи.
Ключевые слова: С0УЮ-19, слухи, фейковые новости, эксперимент, техника непарных чисел
Благодарность. Исследование выполнено за счет гранта Российского Фонда Фундаментальных Исследований № 20011-31725 «Механизмы формирования общественного мнения в условиях кризисной медиа-повестки».
percentage of those individuals who believe in rumours about COVID-19. The authors found that 15.6% of students believe in rumours. This share is much higher in the survey carried out using list experimental design as compared to direct question technique. The work confirms the relevance of list experimental design to study sensitive topics, in particular, people's belief in rumours.
Keywords: COVID-19, rumours, fake news, experiment, list experiment
Acknowledgments. The study is funded by the Russian Foundation for Basic Research (RFBR) no. 20-011-31725 "Mechanisms of Public Opinion Formation under the Crisis Media Agenda".
Введение
Вопрос о возникновении новой коронавирусной инфекции, известной как С0УЮ-19, сегодня занимает центральное место в повестке дня как традиционных, так и социальных медиа. Еще до того, как Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) объявила о пандемии в марте 2020 г., пользователи социальных сетей во всем мире обсуждали, является ли вирус разработкой китайских или американских военных, и какова вероятность того, что из Уханьского института вирусологии на самом деле «сбежало» биологическое оружие [Раракупакорои^ et а1., 2020]. Уже в апреле среди причин распространения вируса будут названы испытания 5й-сетей и «намерения Билла Гейтса чипировать человечество». Несмотря на то, что в социальных медиа часто обсуждаются перечисленные сюжеты, прямые вопросы в исследованиях общественного мнения о том, насколько люди доверяют неподтвержденной информации или слухам, дают смещенные результаты, являясь сенситивными для большинства респондентов [СоегЪе!, 1994]. Отвечая на такого рода вопросы, респонденты склонны давать ложные ответы ввиду фактора социальной нежелательности.
В данном исследовании мы стремимся ответить на вопрос, насколько распространена вера слухам о происхождении новой коронавирусной инфекции среди
российских студентов, используя для этого экспериментальный подход к изучению сенситивных вопросов. Для ответа на исследовательский вопрос мы использовали так называемый метод непарных чисел [Мягков, 2013a; 2013b; 2016]. Данный экспериментальный метод традиционно используется для изучения таких сенситивных вопросов, как отношение к национальным меньшинствам, сексуальность или поддержка непопулярного мнения. Целями работы являются экспериментальная оценка доли студентов, верящих слухам относительно происхождения новой коронавирусной инфекции, методом техники непарных чисел и с применением традиционной формы вопроса, а также сравнение этих оценок.
Эмпирический объект исследования — студенты крупного российского вуза. Хотя на основании данных результатов мы не можем сделать обобщений относительно других совокупностей российского населения, методологическая литература показывает, что средний эффект, полученный в рамках экспериментальных исследований на удобных выборках, как правило, сопоставим с эффектом для более широкой совокупности [Mullinix et al., 2015]. Кроме того, другие группы населения предположительно будут демонстрировать еще большую веру слухам. Предыдущие исследования показали, что более образованные группы населения менее склонны верить разного рода фейковым новостям [Georgiou, Delfabbro, Balzan, 2020; van Prooijen, 2017]. На наш взгляд, это первая попытка применения техники непарных чисел к исследованию слухов в международной литературе, а также первая попытка экспериментальной оценки доли людей, верящих слухам о возникновении новой коронавирусной инфекции, в отечественной литературе.
Фейковые новости и слухи в условиях пандемии нового коронавируса
С умножением медийного выбора и усилением селективности при отборе информации основанием для формирования общественного мнения все больше становится не рациональная аргументация и факты, а эмоциональная основа и личная вера [Кин, 2015]. По этой причине все большую популярность набирают фейковые новости, дезинформирующие население и тем самым выполняющие важную функцию в создании аргументативной базы для слухов. Фейковые новости можно определить как новости, которые распространяются агентствами, не придерживающимися редакционных стандартов для обеспечения и проверки точности распространяемой информации [Lazer et al., 2018: 1094]. Массовое распространение фейковых новостей связывают с развитием социальных медиа, когда читатель ориентируется на информацию, исходящую не только от официальных агентств, но и от других пользователей социальных медиа. Именно такая индивидуализированная передача новостей от пользователя к пользователю вызывает большее доверие к этим новостям: они воспринимаются менее критично. Так, американские исследователи, обратившиеся к изучению распространения фейковых новостей во время президентских выборов 2016 г., показали, что около 5 % американских политических новостей в социальных медиа во время предвыборной кампании были фейковыми [Grinberg et al., 2019].
Количество фейковых новостей увеличивается вместе с ростом неопределенности и появлением новых рисков возможных негативных последствий,
которые носят глобальный характер [Bruns, Harrington, Hurcomb, 2020; van Bavel et al., 2020]. Именно поэтому такие мегасобытия, как эпидемии вирусов, стремительно обрастают слухами и фейковыми новостями об их происхождении [Allington et al., 2020], что в свою очередь ведет к распространению слухов [Kalsnes, 2018].
Понимание фейковых новостей отличается в разных подходах: от одного из типов недостоверной политической информации до зонтичного термина, обозначающего все типы недостоверной политической информации [Tandoc, Lim, Ling, 2018; Southwell, Thorson, Sheble, 2018] 1. В данном исследовании слух понимается как разновидность фейковой информации, открыто курсируе-мой в обществе в условиях недостатка информации о какой-либо проблеме и не имеющей официального подтверждения [Rosnow, 1988]. Распространение слухов основывается не на каких-либо объективных и убедительных доказательствах, а на вере в них большого количества людей [Sunstein, 2009: 6]. Отсюда одна из целей слуха — обеспечить психологический комфорт граждан, демонстрируя возможные объяснения событий, происходящих в условиях усиления тревожности, воспринимаемой угрозы или неопределенности (см., например, [Berinsky, 2017; DiFonzo, Bordia, 2006]). При этом содержание слухов может время от времени оказываться правдивым, но изначальной целью распространения подобных сведений не является предоставление достоверной информации, что и отличает слухи, например, от фактов [Barker, Marietta, 2019].
С самого начала пандемии нового коронавируса, которую Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) объявила 11 марта 2020 г., было распространено несколько слухов о происхождении новой коронавирусной инфекции. Так, во многих новостных сообщениях международных СМИ говорилось о возможной «утечке» вируса из китайской лаборатории, расположенной в Ухани 2. Уханьский институт вирусологии опубликовал официальное письмо, в котором опроверг причастность института к созданию и распространению вируса 3. Другая причина, обсуждаемая в социальных медиа, связана с распространением мобильной связи нового поколения 5G, которая якобы могла вызвать пандемию нового коронавируса 4. ВОЗ опровергла данные слухи, указав на то, что это ложное представление, и «мобильные сети 5G НЕ СПОСОБСТВУЮТ распространению COVID-19» 5, однако российские власти не выступали с соответствующими заявлениями и разъяснениями. Напротив, нередко именно заяв-
1 См. также: Wardle C. Fake News. It's Complicated // First Draft. 2017. 16 February. URL: https://firstdraftnews.org/ fake-news-complicated/ (дата обращения: 01.12 2020).
2 См. например: Molano D. Li-Meng Yan: «Coronavirus Is a Biological Weapon» // AS. 2020. 23 October. URL: https:// en.as.com/en/2020/10/23/latest_news/1603452972_180848.html (дата обращения: 01.12 2020).
3 РИА Новости: Уханьский институт вирусологии прокомментировал слухи о коронавирусе // РИА Новости. 2020. 19 февраля. URL: https://ria.ru/20200219/1564981186.html (дата обращения: 01.12.2020).
4 Heilweil R. How the 5G Coronavirus Conspiracy Theory Went From Fringe to Mainstream // Vox. 2020. 24 April. URL: https://www.vox.com/recode/2020/4/24/21231085/coronavirus-5g-conspiracy-theory-covid-facebook-youtube (дата обращения: 01.12 2020).
5 ВОЗ: Рекомендации ВОЗ для населения в связи с распространением нового коронавируса (2019-nCoV): мифы и ложные представления // Всемирная организация здравоохранения. 2020. 16 июня. URL: https://www.who.int/ ru/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/advice-for-public/myth-busters (дата обращения: 01.12.2020).
ления политиков и общественных деятелей способствовали распространению слухов в медийной повестке 6.
Несмотря на такие попытки борьбы с распространением неподтвержденной информации в социальных медиа, как политика Facebook, Instagram и Google особым образом помечать недостоверную информацию о коронавирусе, именно в них слухи стали особенно популярными 7. Это привело к обсуждению в общественно-политической повестке возможных негативных последствий подобного рода дезинформации, таких как меньшая готовность приверженцев фейковых новостей следовать медицинским рекомендациям [van Bavel et al., 2020]. Так, генеральный директор ВОЗ заявил на Мюнхенской конференции по безопасности следующее: «Мы не просто боремся с эпидемией заболевания; мы противостоим информационной эпидемии. Сфабрикованные новости распространяются быстрее и легче вируса, будучи не менее опасными» 8.
Репрезентативное американское исследование, выполненное исследовательским центром Pew Research Center в июне 2020 г., показало, что 25 % американцев ответили утвердительно на закрытый вопрос о том, был ли коронавирус спланирован людьми, находящимися у власти 9. В России вопрос о доверии граждан слухам стоит не менее остро. Репрезентативное российское исследование, выполненное исследовательским центром ВЦИОМ в мае 2020 г., показало, что в ответе на открытый вопрос о происхождении коронавируса 11 % респондентов указали на рукотворность данного вируса 10. Стоит подчеркнуть, что эта информация должна быть отнесена именно к разряду слухов, поскольку не имела официального подтверждения. Хотя эти цифры несравнимы между собой ввиду кардинально разных методик (с помощью открытого и закрытого вопросов), используемых для сбора данных, мы видим, что слухи с объяснением происхождения новой коронавирусной инфекции достаточно популярны среди населения обеих стран.
Распространение слухов и фейковых новостей вокруг пандемии нового коронавируса уже стало предметом научных дискуссий. Так, ряд исследований посвящен сетевому анализу фейковых новостей о новом коронавирусе [Ahmed et al., 2020; Bruns et al., 2020]. Предварительный анализ социальных медиа показывает, что около 11 % твитов и 5 % ретвитов в англоязычном сегменте социальной сети Twitter содержат фейковую информацию о новом коронавирусе [Pulido et al., 2020]. Один твит с хештегом #FilmYourHospital (сними свою больницу) в конце марта 2020 г. привел к появлению множества твитов и ретвитов,
6 См., например: Зюганов связал вакцинацию от коронавируса с чипированием и «цифровым порабощением» // The Moscow Times. 27.05.2020. URL: https://www.themoscowtimes.com/ru/2020/05/27/zyuganov-svyazal-vaktsinatsiyu-ot-koronavirusa-s-chipirovaniem-i-tsifrovim-poraboscheniem-a213. (дата обращения: 11.11.2020)
7 Lerman R. Facebook says it has taken down 7 million posts for spreading coronavirus misinformation // The Washington Post. 2020. 11 August. URL: https://www.washingtonpost.com/technology/2020/08/11/facebook-covid-misinformation-takedowns/Сцата обращения: 01.12.2020).
8 Гебрейесус Т. Выступление генерального директора ВОЗ на Мюнхенской конференции по безопасности // Всемирная организация здравоохранения. 2020. 15 февраля. URL: https://www.who.int/ru/dg/speeches/detail/ munich-security-conference (дата обращения: 01.12.2020).
9 Schaeffer K. A Look at the Americans Who Believe There is Some Truth to the Conspiracy Theory That COVID-19 Was Planned // Pew Research Center. July 24. 2020. URL: https://pewrsr.ch/3f1dgPo (дата обращения: 01.12 2020).
10 ТАСС: Глава ВЦИОМ объяснил популярность версии искусственного происхождения коронавируса // ТАСС. 2020. 18 мая. URL: https://tass.ru/obschestvo/8503159 (дата обращения: 01.12.2020).
призывавших людей посещать медицинские учреждения и делать фото- и видеосъемку пустых больниц, чтобы показать отсутствие в них пациентов [Gruzd, Mai, 2020]. Опросы же показали, что вера в теории заговора (еще одна разновидность фейковых новостей) наиболее распространена среди тех, кто использует социальные сети для поиска информации об инфекции [Allington et al., 2020]. Однако экспериментальные исследования демонстрируют, что напоминание респондентам о необходимости проверять точность информации фейкового новостного сообщения о новом коронавирусе снижает намерение его репостить по сравнению с новостным сообщением, предоставляющим фактическую и достоверную информацию о новом коронавирусе [Pennycook et al., 2020].
В рамках нашей работы с помощью экспериментального метода техника непарных чисел (см. детали в разделе «Эмпирическая база и экспериментальный дизайн исследования») исследуем, верят ли россияне слухам о происхождении новой коронавирусной инфекции. В связи с тем, что данная тема является сенситивной, а значит, может быть увеличена ошибка измерения в опросе, мы проверим это с помощью экспериментальной методики и сравним результаты с традиционной формулировкой вопроса. Мы рассмотрим две основные гипотезы исследования:
H1: существует статистически значимая доля респондентов, доверяющих слухам относительно происхождения новой коронавирусной инфекции, в частности о том, что вирус просочился из лаборатории, которая находится под контролем военных.
H2: доля верящих слухам о происхождении новой коронавирусной инфекции, определенная экспериментальным методом непарных чисел, будет выше, чем доля респондентов, согласившихся с истинностью суждений о слухах вокруг нового коронавируса, которую мы определили благодаря методу прямого вопроса.
Эмпирическая база и экспериментальный дизайн исследования
Для проверки гипотез в марте — апреле 2020 г. был проведен онлайн-экспе-римент на платформе Enjoy Survey с использованием удобной выборки студентов Национального исследовательского университета «Высшая Школа Экономики» (НИУ ВШЭ). Для участия в опросе были приглашены студенты из Москвы, а также региональных филиалов НИУ ВШЭ — Санкт-Петербурга, Перми и Нижнего Новгорода. Студенты получили приглашение через рассылку на групповые почты, в связи с чем мы не можем рассчитать коэффициент ответов по стандартам AAPOR [2016]. Объем выборки составил 760 респондентов. Полностью заполненными анкеты считались те, которые были заполнены на 80 % и более [AAPOR, 2016: 15]. Доля незавершенных интервью составила 51 % [AAPOR, 2016]. В среднем интервью продолжалось 21 минуту. 74 % респондентов — женщины, средний возраст 21,1 года (SD = 1,7), 88 % — студенты бакалавриата.
Для экспериментального замера была использована так называемая техника непарных чисел (в англоязычной литературе фигурирует несколько альтернативных названий подобной экспериментальной методики: list experiment, item count technique, unmatched item count technique). Мы будем придерживаться перевода, предложенного А. Ю. Мягковым, который описал данную методику в отечественной литературе [Мягков, 2013a; 2013b; 2016]. Технику непарных чисел предлагается использовать в случае сенситивных вопросов. Респонденты случайным образом
распределяются в контрольную и экспериментальную группы. Им зачитывают в среднем от трех до пяти утверждений и просят сообщить общее количество утверждений, на которые они ответили утвердительно. Таким образом, респонденты не должны назвать точно утверждения, на которые они ответили утвердительно, что снижает ошибку измерения в сенситивных вопросах. В контрольной группе эти утверждения не должны носить сенситивный характер. В экспериментальной группе добавляется одно утверждение, которое является сенситивным. Различие в средних значениях между экспериментальной и контрольной группами показывает долю индивидов с искомой характеристикой [Мягков, 2013а; 2013Ь; 2016]. На российской выборке А. Ю. Мягков показал более высокую эффективность использования техники непарных чисел по сравнению с традиционной формой вопроса в таких сенситивных темах, как уклонение от уплаты налогов, сексуальные отношения, супружеские измены, хронические заболевания, венерические заболевания, попытки суицида [Мягков, 2016].
В нашем эксперименте студенты были случайным образом распределены в контрольную и экспериментальную группы. В обеих группах респонденты должны были обозначить, со сколькими утверждениями они согласны (см. полную формулировку в табл. 1). При этом участники не должны были отмечать, с какими именно утверждениями они выражали согласие. Благодаря этому снижался эффект социальной желательности, который привносит ошибку измерения в сенситивных вопросах. Все утверждения показывались на экране респондента в случайном порядке. Единственным отличием экспериментальной группы было то, что наряду с утверждениями, использованными в контрольной группе, добавлялось еще одно, являющееся слухом: — вирус просочился из лаборатории, которая находится под контролем военных.
Результаты эксперимента позволяют выявить долю респондентов, которые верят слухам. Такая доля вычисляется как разница в средних значениях между экспериментальной и контрольной группами. В рамках эксперимента 362 респондента случайным образом были отобраны в контрольную группу; 398 респондентов — в экспериментальную. Контрольная и экспериментальная группы не различались по таким характеристикам, как пол (х2 (1) = 0,053; р = 0,818), возраст (г(725) = -1,486; р = 0,138), материальное положение (г(727) = 0,811; р = 0,418), наличие у студента работы (х2 (1) = 0,029; р = 0,864), субъективная оценка здоровья (г (727) = 0,475; р = 0,635) и др., из чего мы делаем вывод, что рандомизация была выполнена корректно и не внесла систематических смещений.
Кроме того, мы сравним полученные в эксперименте результаты с теми оценками доли респондентов, доверяющих слухам, что будут получены с использованием традиционной формы вопросов. Для этого через несколько блоков анкеты после эксперимента мы просили респондентов выразить степень согласия по 7-балльной шкале (1 — «полностью не соответствует»; 7 — «полностью соответствует») с рядом утверждений о происхождении новой коронавирусной инфекции:
— коронавирус был разработан китайскими военными (М = 1,84; Бй = 1,26);
— коронавирус был разработан американскими военными (М = 1,76; Бй = 1,3);
— коронавирус был разработан в лаборатории как новое биооружие (М = 2,12; Бй = 1,5).
Таблица 1. Формулировка утверждений в контрольной и экспериментальной группах
Контрольная группа (N = 362) Экспериментальная группа (N = 398)
Ниже перечислены утверждения о происхождении нового коронавируса. Со СКОЛЬКИМИ из перечисленных утверждений Вы согласны? Обратите внимание, мы просим Вас не назвать, с какими именно утверждениями вы согласны, а назвать ЧИСЛО, со сколькими из утверждений вы согласились бы (например, 0, 1, 2 и т. д.): — новый коронавирус впервые был обнаружен в Китае; — в китайском городе Ухань находится институт вирусологии, где проводились исследования коронавирусов; — летучие мыши являются носителями целого ряда коронавирусов. Ниже перечислены утверждения о происхождении нового коронавируса. Со СКОЛЬКИМИ из перечисленных утверждений Вы согласны? Обратите внимание, мы просим Вас не назвать, с какими именно утверждениями вы согласны, а назвать ЧИСЛО, со сколькими из утверждений вы согласились бы (например, 0, 1, 2 и т. д.): — новый коронавирус впервые был обнаружен в Китае; — в китайском городе Ухань находится институт вирусологии, где проводились исследования коронавирусов; — летучие мыши являются носителями целого ряда коронавирусов; — вирус просочился из лаборатории, которая находится под контролем военных.
Хотя данные вопросы не идентичны вопросам из экспериментальной части исследования, мы исходим из того, что они измеряют веру слухам о происхождении нового коронавируса из лаборатории и под контролем военных. На традиционные вопросы ответили 503 респондента. Это было связано с технической ошибкой в программирования вопросника, когда в первые дни онлайн-опроса экран с утверждениями не был виден респондентам. Данная техническая проблема была впоследствии решена, что позволило получить более 500 ответов. Отметим, что респонденты, ответившие на традиционные вопросы с утверждениями, не отличаются от тех, кто на них не ответил, по таким социально-демографическим характеристикам, как пол (х2 (1) = 0,517; p = 0,472), возраст (t (727) = 0,445; p = 0,657), материальное положение (t (727) = 0,111; p = 0,912), наличие работы у студента (X2 (1) = 0,346; p = 0,556), субъективная оценка здоровья (t (727) = 0,603; p = 0,547).
Результаты
Сравнение средних
Для того чтобы определить, в какой мере респонденты из целевой группы студентов склонны верить слухам о происхождении нового коронавируса, начнем анализ с базового сравнения средних в контрольной и экспериментальной группах. Другими словами, мы оцениваем долю тех людей, кто среди прочих фактов о возникновении новой коронавирусной инфекции отметил неестественную природу происхождения в военной лаборатории. Для оценки этой доли мы рассчитали средние значения того количества утверждений, которое назвали респонденты в контрольной и экспериментальной группах, а затем разницу между этими значениями умножили на 100. Для оценки статистической значимости был использован стандартный двухвыборочный t-тест.
В таблице 2 представлено эмпирическое распределение ответов респондентов в группах. В результате сравнения среднего числа ответов контрольной (M = 2,17;
SD = 0,77) и экспериментальной (M = 2,32; SD = 0,88) групп было получено, что 15,6 % (9 = 0,156, S.E. = 0,059) студентов выражают согласие с утверждением о том, что новый коронавирус просочился из лаборатории, которая находится под контролем военных. Данная оценка является статистически значимой, что подтверждается результатами t-теста (t (758) = -2,587; p < 0,01). Таким образом, мы находим подтверждение первой гипотезе (H1) и можем утверждать, что существует статистически значимая доля респондентов, которые верят слухам о происхождении новой коронавирусной инфекции.
Таблица 2. Количество утверждений, с которыми респонденты выразили согласие в контрольной и экспериментальной группах
Контрольная группа Экспериментальная группа
Частота % Частота %
0 6 1,7 5 1,2
1 64 17,7 59 14,8
2 155 42,8 171 43,0
3 137 37,8 128 32,2
4 35 8,8
ИТОГО 362 398
Мы также сравнили результаты оценки доли респондентов, которые верят слухам, полученные методом непарных чисел, с ответами респондентов на традиционную форму вопроса. Для этого мы перекодировали 7-балльную шкалу в бинарную переменную, определяя согласных с утверждением как тех, кто оценил степень согласия больше, чем на 4 балла (то есть больше, чем серединное значение шкалы). В результате было обнаружено, что вопросы, предполагающие, что респондент явно дает ответ на вопрос о том, в какой степени он согласен со слухами, дают смещенную в меньшую сторону оценку доли согласных. Так, всего 4,4 % (n = 23) от ответивших согласились с тем, что коронавирус был разработан китайскими военными; 4,4 % (n = 23) — что американскими военными; и 8,8 % (n = 46) — что коронавирус был разработан в лаборатории как новое биооружие. При этом все три доли оказались статистически значимо меньше, чем полученная в результате применения техники непарных чисел оценка (х2 (1) = 35,409; p < 0,000 — для первого; х2 (1) = 35,409; p < 0,000—для второго; и х2 (1) = 10,365; p=0,001—для третьего соответственно). Таким образом, на наших данных вторая гипотеза (Н2) также подтверждается, то есть доля верящих слухам относительно происхождения новой коронавирусной инфекции выше в экспериментальной части с применением техники непарных чисел по сравнению с более традиционной формой вопроса.
Регрессионный подход к анализу метода непарных чисел
Несмотря на то, что сама по себе оценка доли уязвимых к слухам респондентов является основным результатом применения техники непарных чисел, авторы
новых подходов к анализу результатов данной техники предлагают также попробовать оценить, какие характеристики респондентов коррелируют с выбором сенситивного суждения [Balir, Imai, 2012]. В данной работе мы изначально не ставили перед собой цель определить данные характеристики, так как ее эмпирическая база представлена невероятностной удобной выборкой, на которой невозможно оценить гетерогенные эффекты для экспериментальной группы при надежной оценке среднего эффекта. Однако мы все же использовали существующую в выборке вариацию для попытки описания респондентов, больше склонных верить слухам о происхождении коронавируса. Для этого были отобраны следующие характеристики.
Социально-демографический портрет респондента: пол (77 % женщин), возраст (M = 21,13; SD = 1,74), наличие у студента работы (60 %—только учатся), а также региональный филиал (Москва (72 %), Санкт-Петербург (16 %), Нижний Новгород (6 %) и Пермь (6 %)), в котором студент проходит обучение. К отмеченным социально-демографическим характеристикам мы добавили обобщенное доверие (23 % — «большинству можно доверять»), так как предшествующие исследования указывают на наличие значимой корреляции между доверием и верой слухам и конспирологическим теориям [Aupers, 2012].
Медиапотребление. Достаточно большой пласт литературы посвящен влиянию медиапотребления на восприятие разного рода фейковых новостей (см., например, [Stempel, Hargrove, Stempel, 2007; Craft, Ashley, Maksl, 2017; Allington et al., 2020]), в связи с чем мы также включаем эти предикторы в нашу модель. Респондентам было предложено оценить по 7-балльной шкале, как часто они используют следующие источники информации: «Первый канал», «Россия-1» или НТВ (M = 2,05; SD = 1,56); «Дождь», Euronews или РБК (M = 2,76; SD = 1,77); «Медуза» или «Эхо Москвы» (M = 3,67; SD = 1,91).
Восприятие и отношение к событиям вокруг пандемии COVID-19. Наконец, в качестве предикторов, потенциально объясняющих склонность респондентов верить слухам, также были отобраны те вопросы, которые измеряли отношение респондентов к разным аспектам новой коронавирусной инфекции. Так, были отобраны частота обсуждения коронавирусной эпидемии (M = 1,66; SD = 0,71), оценка респондентами вероятности ее распространения (M = 5,34; SD = 1,36), оценка масштаба пандемии (M = 2,99; SD = 0,86) и оценка вероятности заразиться коронавирусом (M = 31,37; SD = 26,16).
Мы использовали методологию регрессионного анализа, разработанную К. Имаи [Blair, Imai, 2012]. Результаты регрессионного моделирования с использованием разных методов статистического оценивания представлены в таблице 3. Мы обнаружили, что большинство отобранных нами предикторов не являются статистически значимыми, то есть нет оснований утверждать, что именно эти характеристики предсказывают склонность верить слухам. Однако мы обнаружили наличие региональных различий. Используя в качестве базовой категории обучение студента в Москве, мы видим, что студенты Санкт-Петербургского филиала в значительно меньшей степени (в = -0,313; S.E. = 0,168) склонны верить слухам относительно происхождения новой коронавирусной инфекции. Аналогично пермские студенты (в = -0,374; S.E. = 0,254) в меньшей степени оказались согласны
с утверждением о неестественной природе вируса, чем московские студенты. Для нижегородского филиала статистически значимых отличий от Москвы обнаружено не было (в = -0,232; Б.Б. = 0,297).
Таблица 3. Регрессионный анализ результатов применения техники непарных чисел с использованием линейной и логистической модели (по методологии К. Имаи)
Предикторы линейной модели Линейная модель Логистическая модель
Возраст -0,011 (0,037) -0.004 (0,292)
Пол (Ж) -0,051 (0,159) 0,250 (1,091)
Безработный 0,035 (0,135) 0,452 (0,999)
Филиал: Санкт-Петербург -0,313 (0,168)
Филиал: Нижний Новгород -0,232 (0,297)
Филиал: Пермь -0,374 (0,254)
Медиапотребление: «Первый канал», «Россия-1» или НТВ 0,008 (0,045) -0,198 (0,405)
Медиапотребление: «Дождь», Euronews или РБК -0,017 (0,036) -0,209 (0,314)
Медиапотребление: «Медуза» или «Эхо Москвы» -0,011 (0,035) -0,122 (0,248)
Обсуждение коронавируса 0,005 (0,097) 0,471 (0,607)
Оценка вероятности распространения -0,023 (0,053) 0,072 (0,367)
Обобщенное доверие -0,168 (0,158) -1,109 (0,998)
Оценка масштабов пандемии -0,068 (0,082) -0.623 (0,575)
Оценка вероятности заражения (log) 0,019 (0,021) 0,096 (0.236)
Константа 1,130 (0,949) 1,446 (7,095)
Примечание: В таблице представлены только оценки коэффициентов для сенситивного утверждения — согласие с утверждением, что новый коронавирус просочился из лаборатории, которая находится под контролем военных. Оценки коэффициентов для контрольных утверждений исключены с целью экономии места. Для оценивания линейной модели был использован метод наименьших квадратов, для логистической—двухэтапный нелинейный метод наименьших квадратов [БаИг, 1та1, 2012]. Для логистической регрессии оценки при коэффициентах филиалов не определены. В таблице представлены оценки коэффициентов; в скобках—стандартные ошибки.
Дискуссия
Мы предприняли попытку оценить распространенность веры слухам о происхождении новой коронавирусной инфекции среди российских студентов и проверили две основные гипотезы, которые были подтверждены в ходе анализа.
Во-первых, мы обнаружили, что 15,6 % студентов верят слухам о происхождении нового коронавируса. Данная оценка была получена с помощью применения экспериментальной техники непарных чисел. Во-вторых, мы обнаружили большую эффективность применения техники непарных чисел по сравнению с применением прямого вопроса о вере слухам. Таким образом, мы подтвердили, что декларация этой веры является социально неодобряемым поведением. Следовательно, социологам стоит обратить внимание на то, что данные вопросы подвержены большей ошибке измерения, которая носит систематический характер. Это означает, что доля верящих, полученная посредством использования традиционной формы вопросов о вере слухам о новом коронавирусе, значительно недооценена.
Какие мы можем сделать выводы относительно тех 15 % студентов, которые верят слухам? Насколько это много или мало? И какие могут быть последствия? Несмотря на то что это не большинство, мы не можем утверждать, что данная группа мала или незначима. Безусловно, в настоящее время сложно оценить все возможные негативные социальные эффекты, так как для этого необходимы временная перспектива и наличие данных за продолжительный период времени, однако исследователи уже сейчас подчеркивают возможные негативные последствия такой веры на поведение индивидов. Так, у людей снижается желание кооперироваться с другими, следовать медицинским рекомендациям, они выражают агрессию по отношению к аутгруппам [Allington et al., 2020; van Bavel et al., 2020]. Вместе с тем некоторые авторы подчеркивают и возможные положительные последствия веры людей в фейковые новости, такие как повышение транспарентности, развитие открытых данных и более широкое обсуждение в СМИ научных результатов [Goreis, Voracek, 2019].
В целом результаты исследования показали преимущества техники непарных чисел при ответе на сенситивные вопросы по сравнению с прямыми вопросами. Этот результат согласуется с другими исследованиями, также демонстрирующими высокий потенциал методики при изучении общественного мнения в России [Калинин, 2014]. Использование данной техники позволяет частично преодолеть, в частности, эффекты спирали молчания [Noelle-Neumann, 1984] и фальсификации предпочтений по вопросам общественной значимости [Kuran, 1997] и обладает высоким потенциалом для изучения общественного мнения в России и других постсоветских странах.
Выявленная статистически значимая доля тех, кто верит слухам, не характеризуется какой-либо медийной или социально-экономической гомогенностью. Данный результат указывает на то, что источники информации не играют решающей роли в убеждении людей в правдоподобности слухов, и подтверждает тезис о минимальных эффектах медиа в условиях информационного изобилия [Bennett, Iyengar, 2008]. Примечательно, что количество тех, кто верит слухам, варьировалось в зависимости от региона. Данный результат говорит об общем эффекте информационной среды, в которой массмедиа являются одним из значимых, но не единственным и не решающим источником информации. Находясь на пересечении различных информационных потоков, индивиды также состоят в различных социальных группах, в которых обсуждаются как сами темы, так и их медийная интерпретация [Shaw et al., 1999]. Такое слияние повесток (agenda-
melding) позволяет индивидам быть менее уязвимыми к прямому воздействию первого и второго уровней повесток дня, но само по себе не мешает распространению слухов. В одних случаях слияние повесток может работать на усиление распространенности слухов, тогда как в других случаях, напротив, уменьшать ее.
Результаты данного исследования имеют ряд ограничений. Во-первых, была использована неслучайная выборка студентов. Таким образом, затруднены обобщения на другие группы населения. Студенты в качестве эмпирического объекта фигурируют во многих социологических и психологических исследованиях. Они представляют интерес в связи с тем, что это достаточно гомогенная по ряду социально-демографических и поведенческих характеристик группа. Подобная гомогенность уменьшает вероятность опровержения нулевой гипотезы. Благодаря этому уменьшается вероятность ошибки первого рода и теория проверяется в более строгих экспериментальных условиях [Lucas, 2003]. Несмотря на валидность использования студентов в качестве эмпирического объекта в экспериментальных исследованиях, отметим необходимость воспроизводства полученных нами результатов в других исследованиях и на других выборках. Во-вторых, объем выборки, рекомендуемый в экспериментах с применением методики непарных чисел, составляет не менее 1000 респондентов. Более того, некоторые исследователи советуют выборку не менее 2000 респондентов [Corstange, 2009]. Таким образом, в последующих исследованиях рекомендуется увеличить объем выборки для получения более точных результатов с меньшей ошибкой. В-третьих, возможно, в нашем эксперименте был достигнут так называемый эффект потолка, который вносит систематическую ошибку измерения. В экспериментах с применением методики непарных чисел необходимо учитывать, что есть два крайних значения, которых респонденты могут избегать. Это, с одной стороны, нулевое значение, а с другой —максимальное, то есть суммарное количество утверждений в списке. Оба значения «открывают» респондента перед исследователем, нивелируя тем самым цель методики, состоящей в обеспечении приватности респондента и сокрытии от исследователя мнения респондента по каждому представленному утверждению. В связи с тем, что достаточная доля респондентов выражала согласие со всеми утверждениями в контрольной и экспериментальной группах, в последующих исследованиях следует учесть этот факт и внести некоторые корректировки в содержание утверждений несенситивного характера. Необходимо соблюсти такой баланс, чтобы минимизировать вероятность согласия респондентов со всеми утверждениями или несогласия ни с одним из представленных утверждений. В случае наличия эффекта «потолка» в нашем эксперименте доля верящих слухам о появлении новой коронавирусной инфекции среди студентов должна быть выше, и мы недооценили эту долю. Несмотря на данные ограничения, исследование вносит вклад в дискуссию о методологии исследований общественного мнения, а также в изучение общественной реакции и мнений в отношении новой коронавирусной инфекции. Впервые как в отечественной, так и международной литературе мы показываем эффективность применения методики непарных чисел в изучении слухов. Данная попытка показывает возможности дальнейшего экспериментального изучения веры в фейковые новости и слухи относительно новой коронавирусной инфекции.
Список литературы (References)
Калинин К. О. Исследование социально-приемлемого поведения в России: теория и методология // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2014. № 1. С. 17—40. URL: https://book.wciom.ru/fileadmin/file/ monitoring/2014/119/2014_119_2_K.0.Kalinin.pdf (дата обращения: 01.12.2020). Kalinin K. 0. (2014) Studying Socially Acceptable Behavior in Russia: Theory and Methodology. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. No. 1. P. 17—40. URL: https://book.wciom.ru/fileadmin/file/monitoring/2014/119/ 2014_119_2_K.0.Kalinin.pdf (accessed: 01.12.2020). (In Russ.)
Кин Дж. Демократия и декаданс медиа. М. : НИУ ВШЭ, 2015. URL: https://id.hse. ru/books/142095863.html (дата обращения: 01.12.2020). Keane J. (2015) Democracy and Media Decadence. Moscow: NRU HSE. URL: https:// id.hse.ru/books/142095863.html (accessed: 01.12.2020). (In Russ.)
Мягков А. Ю. Техника «непарных чисел» (аналитический обзор зарубежных исследований) // Социологические исследования. 2013a. № 7. С. 78—87. Myagkov A. Yu. (2013a) Unmatched Item Count Technique (the Analytical Review of Foreign Research). Sociological Studies. No. 7. P. 78—87. (In Russ.)
Мягков А. Ю. «Техника непарных чисел»: опыт применения в телефонном интервью // III Международная социологическая конференция «Продолжая Б. А. Грушина». Избранные тезисы по темам «Социология труда и профессий», «Вопросы методологии». 2013b. С. 171—173. URL: http://ecsocman.hse.ru/text/50711164/ (дата обращения: 01.12.2020).
Myagkov A. Yu. (2013b) Unmatched Item Count Technique: An Approbation in Telephone Interviewing. In: III International Sociological Conference «Continuing Grushin». Selected Abstracts on the Topics of «Sociology of Labor and Professions», «Questions of Methodology». URL: http://ecsocman.hse.ru/text/50711164/ (accessed: 01.12.2020). (In Russ.)
Мягков А. Ю. Техника «непарных чисел»: опыт экспериментального тестирования // Социологические исследования. 2016. № 1. С 37—48. URL: http://socis.isras.ru/ index.php?page_id=453&id=6014&jid=6537&jj=85. (дата обращения: 01.12.2020). Myagkov A. Yu. (2016) Unmatched Item Count Technique: An Experimental Approbation. Sociological Studies. No. 1. P. 37—48. URL: http://socis.isras.ru/index.php?page_ id=453&id=6014&jid=6537&jj=85 (accessed: 01.12.2020). (In Russ.)
AAPOR: The American Association for Public Opinion Research. (2016) Standard Definitions: Final Dispositions of Case Codes and Outcome Rates for Surveys. 9th edn. Amsterdam: AAP0R.
Ahmed W., Vidal-Alaball J., Downing J., Seguí F. L. (2020) COVID-19 and the 5G Conspiracy Theory: Social Network Analysis of Twitter Data. Journal of Medical Internet Research. Vol. 22. No. 5. e19458. https://doi.org/10.2196/19458.
Allington D., Duffy B., Wessely S., Dhavan N., Rubin J. (2020) Health-Protective Behaviour, Social Media Usage and Conspiracy Belief During the COVID-19 Public
А. М. Климова, К. Ш. Чмель, Н. Ю. Савин МЕДИАСОЦИОЛОГИЯ
Health Emergency. Psychological Medicine. P. 1—7. https://doi.org/10.1017/ S003329172000224X.
Aupers S. (2012) 'Trust no one': Modernization, Paranoia and Conspiracy Culture. European Journal of Communication. Vol. 27. No. 1. P. 22—34. https://doi.org/ 10.1177/0267323111433566.
Barker D., Marietta M. (2020) Misinformation, Fake News, and Dueling Fact Perceptions in Public Opinion and Elections. In: Suhay E., Grofman B., Trechsel A. (eds.) The Oxford Handbook of Electoral Persuasion. Oxford Handbooks Online. P. 492—522. https:// doi.org/10.1093/oxfordhb/9780190860806.013.19.
Bennett W. L., Iyengar S. (2008) A New Era of Minimal Effects? The Changing Foundations of Political Communication. Journal of Communication. Vol. 54. No. 4. P. 707—731. https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.2008.00410.x.
Berinsky A. J. (2017) Rumors and Health Care Reform: Experiments in Political Misinformation. British Journal of Political Science. Vol. 47. No. 2. P. 241—262. https:// doi.org/10.1017/S0007123415000186.
Blair G., Imai K. (2012) Statistical Analysis of List Experiments. Political Analysis. Vol. 20 No. 1. P. 47—77. https://doi.org/10.1093/pan/mpr048.
Bruns A., Harrington S., Hurcombe E. (2020) 'Corona? 5G? or Both?': The Dynamics of COVID-19/5G Conspiracy Theories on Facebook. Media International Australia. Vol. 177. No. 1. P. 12—29. https://doi.org/10.1177/1329878X20946113.
Corstange D. (2009) Sensitive Questions, Truthful Answers? Modeling the List Experiment with LISTIT. Political Analysis. Vol. 17. No. 1. P. 45—63. https:// doi.org/10.1093/pan/mpn013.
Craft S., Ashley S., Maksl A. (2017) News Media Literacy and Conspiracy Theory Endorsement. Communication and the Public. Vol. 2. No. 4. P. 388—401. https:// doi.org/10.1177/2057047317725539
DiFonzo N., Bordia P. (2006) Rumor Psychology: Social and Organizational Approaches. New York: American Psychological Association. URL: https://www.apa.org/pubs/ books/4316079 (accessed: 01.12.2020).
Georgiou N., Delfabbro P., Balzan R. (2020) COVID-19-Related Conspiracy Beliefs and Their Relationship With Perceived Stress and Pre-existing Conspiracy Beliefs. Personality and Individual Differences. Vol. 166. No. 110201. https://doi.org/10.1016/j.paid. 2020.110201.
Goertzel T. (1994) Belief in Conspiracy Theories. Political Psychology. Vol. 15. No. 4. P. 731—742. https://doi.org/10.2307/3791630.
Goreis A., Voracek M. (2019) A Systematic Review and Meta-Analysis of Psychological Research On Conspiracy Beliefs: Field Characteristics, Measurement Instruments, and Associations with Personality Traits. Frontiers in Psychology. Vol. 10. 11 February. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.00205.
A. М. Климова, К. Ш. Чмель, Н. Ю. Савин МЕДИАСОЦИОЛОГИЯ
Grinberg N., Joseph K., Friedland L., Swire-Thompson B., Lazer D. (2019) Fake News on Twitter During the 2016 U. S. Presidential Election. Science. Vol. 363. No. 6425. P. 374—378. https://doi.org/10.1126/science.aau2706.
Gruzd A., Mai P. (2020) Going Viral: How a Single Tweet Spawned a COVID-19 Conspiracy Theory on Twitter. Big Data & Society. Vol. 7. No. 2. https://doi.org/10.1177/ 2053951720938405.
Kalsnes B. (2018) Fake News. In: Oxford Research Encyclopedia of Communication. Ed. by J. F. Nussbaum. New York: Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/ acrefore/9780190228613.013.809.
Kuran T. (1997) Private Truth, Public Lies: The Social Consequences of Preference Falsification. Cambridge: Harvard University Press.
Lazer D., Baum M., Benkler Y., Berinsky A., Greenhill K., Menczer F., Metzger M., Nyhan
B., Pennycook G., Rothschild D., Schudson M., Sloman S., Sunstein C., Thorson E., Watts D., Zittrain J. (2018) The Science of Fake News. Science. Vol. 359. No. 6380. P. 1094—1096. https://doi.org/10.1126/science.aao2998.
Lucas J. W. (2003) Theory-Testing, Generalization, and the Problem of External Validity. Sociological Theory. Vol. 21. No. 3. P. 236—253. https://doi.org/10.1111/ 1467-9558.00187.
Noelle-Neumann E. (1984) The Spiral of Silence: Public Opinion — Our Social Skin. Chicago, IL: University of Chicago Press.
Papakyriakopoulos O., Medina Serrano, J.C., Hegelich S. (2020) The Spread of COVID-19 Conspiracy Theories on Social Media and the Effect of Content Moderation. The Harvard Kennedy School (HKS) Misinformation Review. URL: https://misinforeview. hks.harvard.edu/article/the-spread-of-covid-19-conspiracy-theories-on-social-media-and-the-effect-of-content-moderation/ (accessed 07.12.2020).
Pennycook G., McPhetres J., Zhang Y., Rand D. (2020) Fighting COVID-19 Misinformation on Social Media: Experimental Evidence for a Scalable Accuracy Nudge Intervention. Psychological Science. Vol. 31. No. 7. P. 770—780. https://doi.org/ 10.1177/0956797620939054.
Prooijen J.-W. van (2017) Why Education Predicts Decreased Belief in Conspiracy Theories. Applied Cognitive Psychology. Vol. 31. P. 50—58. https://doi.org/10.1002/ acp.3301.
Pulido C., Villarejo-Carballido B., Redondo-Sama G., Gómez A. (2020) COVID-19 Infodemic: More Retweets for Science-Based Information on Coronavirus Than for False-Information. International Sociology: Journal of the International Sociological Association. Vol. 35. No. 4. P. 377—392. https://doi.org/10.1177/0268580920914755.
Rosnow R. (1988) Rumor as Communication: A Contextualist Approach. Journal of Communication. Vol. 38. No. 1. P. 12—28. https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.1988. tb02033.x.
А. М. Климова, К. Ш. Чмель, Н. Ю. Савин МЕДИАСОЦИОЛОГИЯ
Shaw D. L., McCombs M., Weaver D. H., Hamm B. J. (1999) Individuals, Groups, and Agenda Melding: A Theory of Social Dissonance. International Journal of Public Opinion Research. Vol. 11. No. 1. P. 2—24. https://doi.org/10.1093/ijpor/11.1.2.
Southwell B. G., Thorson E. A., Sheble L. (eds.) (2018) Misinformation and Mass Audiences. Austin: University of Texas Press. URL: https://utpress.utexas.edu/ books/southwell-thorson-sheble-misinformation-and-mass-audiences (accessed: 01.12 2020).
Stempel C., Hargrove T., Stempel G. H. (2007) Media Use, Social Structure, and Belief in 9/11 Conspiracy Theories. Journalism & Mass Communication Quarterly. Vol. 84. No. 2. P. 353—372. https://doi.org/10.1177/107769900708400210.
Sunstein C. (2009) On Rumors: How Falsehoods Spread, Why We Believe Them, What Can Be Done. New York, NY: Farrar, Straus and Giroux.
Tandoc E. C., Lim Z. W., Ling R. (2018) Defining «Fake News»: A Typology of Scholarly Definitions. Digital Journalism. Vol. 6. No. 2. P. 137—153. https://doi.org/10.1080/ 21670811.2017.1360143.
Van Bavel J., Baicker K., Boggio P., Capraro V., Cichocka A., Cikara M., Crockett M., Crum A., Douglas K., James N., Druckman J., Dube O., Ellemers N., Finkel E., Fowler J., Gelfand M., Han S., Haslam S., Jetten J., Kitayama S., Mobbs D., Napper L., Packer D., Pennycook G., Peters E., Petty R., Rand D., Reicher S., Schnall S., Shariff A., Skitka L., Smith S., Sunstein C., Tabri N., Tucker J., van der Linden S., van Lange P., Weeden K., Wohl M., Zaki J., Zion S., Willer R. (2020) Using Social And Behavioural Science to Support COVID-19 Pandemic Response. Nature Human Behaviour. Vol. 4. P. 460—471. https://doi.org/10.1038/s41562-020-0884-z.