YouTube上错误信息的分层网络扩散：视频和频道互动的多层次分析

错误信息已成为当代数字信息环境中的一个持久特征。平台设计和商业模式往往优先考虑注意力、参与度和重复曝光，而非认知质量。然而，错误信息在平台结构中并不均匀扩散。本研究考察在韩国社会政策争议中，争议性主张如何在YouTube上传播。分析集中在有关仁川国际机场对兼职员工提供永久雇佣提议的毫无根据的指控上，分为两个分析层次：（1）视频剪辑网络，通过时间上共享评论者形成视频间的联系；（2）频道网络，通过时间上共享评论者形成频道间的联系。我们根据YouTube数据API记录，采用了一种混合计算方法，结合了社交网络分析、语音转文本转录、自然语言处理、语义网络分析和自动内容分类。视频根据是否存在明显错误的主张或修正内容被分类为错误信息或非错误信息。我们比较了这两个层次的网络结构、扩散模式和参与动态。结果揭示了明显的层特异性差异。错误信息在频道网络中更广泛地扩散，该网络表现出更高的密度和更强的跨频道互联性，表明创作者级基础设施作为虚假主张传播的稳定通道。相比之下，视频剪辑层的扩散路径在错误信息和非错误信息内容之间表现出相对较弱的区分。参与模式也有所不同，错误信息视频吸引了显著更多的点赞，而消息格式和频道属性的区分性较弱。从理论角度来看，本研究通过展示平台架构如何影响虚假主张的可见性、持续性和放大效应，推动了平台介导的错误信息的多层扩散视角。研究结果凸显了超越个别内容管理的干预策略的重要性，旨在促进创作者和网络级别的治理机制，并对平台功能、推荐系统和错误信息缓解工具的设计具有启示。