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COVID-19パンデミックに伴いインフォデミックが急速に広がっています。インフォデミックとは「不正確な情報の拡散による混乱」と定義されており、有名人や権力者などの個人によって、あるいは情報誌によりWebや紙面で急速に誤情報や嘘情報が拡散されてしまうことです。嘘情報や誤情報に惑わされないよう情報の事実確認、情報の発信元について確認することが求められ、これを”ファクトチェック（事実確認）”と呼びます。
そこで今回は、簡単にファクトチェックを行う方法として以下の5つをご紹介します。
- 情報のソース（情報元）はどこか。
そのニュースがどこから提供されたものかを確認します。情報源が確認または検証できない情報は、共有しないようにしましょう。
- その情報元は信頼できるか。
情報には、証拠が必要です。公式な一次情報源 (信頼できるメディア、政府のウェブサイトなど) を探し、その記事の主張が、情報源、写真、動画などへのリンクによって裏付けられているかどうかを確認しましょう。
- 誰が「専門家」か。
専門家（エキスパート）のコメントなのか、感情的な意見なのかを見分けましょう。その分野のエキスパートの意見を確認するようにしましょう。ただし、エキスパートであっても個人的、感情的な意見を述べている場合もありますので、その意見が根拠に基づいたものであるのか、個人的な考えや意見であるのか、注意深く確認しましょう。
- アクション（高評価、共有、購読、購入など）を求められていないか。
目を疑うような「特ダネ」記事は、収益化しているアカウントを運営している人による、ソーシャルメディア上で注目を集めようとする策略かもしれません。
- 衝撃的だったり、恐怖心や憎悪を煽ろうとしたりしていないか。
残念ながら、危害や損害につながる有害な誤情報がまだ拡散されています。共有する前に、立ち止まって考えることが重要です。過度に不安を煽ったりするようなキャッチーな見出し記事には特に注意しましょう。
上記で紹介したような確認が困難な場合は、個人の意見ではなく行政や学会などの団体が発信している情報をまず確認してみることをお勧めします。より具体的にファクトチェックを学びたい方は、ファクトチェック団体のホームページなどを確認することをお勧めします。
米国のデューク大学Reporters‘Labによると、世界中でファクトチェック団体の設立が進んでおり、2020年10月時点の調査結果では304団体となりました。2019年の調査結果と比較して100団体増加していました。また、調査を開始した2016年と比較するとインドネシア、韓国、インド等のアジア地域での増加が多くなっていました。ちなみに情報のファクトチェックを行う者をファクトチェッカーと呼びます。
✅まとめ✅ COVID-19パンデミックに伴いインフォデミック（不正確な情報の拡散による混乱）が急速に広がっている。嘘情報や誤情報に惑わされないよう情報の事実確認、情報の発信元について確認することが求められる。そのような確認が困難な場合は、個人の意見ではなく行政や学会などの団体が発信している情報をまず確認してみることをお勧めする。
根拠となった試験の抄録
米国を含む世界中で、医療関係者と患者は、パンデミックとinfodemic（インフォデミック：不正確な情報の拡散による混乱）の両方に直面しています。前者はSARS-CoV-2によって、後者は誤情報と偽情報によって引き起こされています。アネンバーグ パブリック ポリシー センターがソーシャルメディアとレガシーメディアを追跡したところ、何百万人もの人々が「SARS-CoV-2はデマであり、専門家はその深刻さと拡大の程度を誇張している、マスクは効果がなく感染リスクを高める、COVID-19ワクチンは病気を引き起こす、患者のDNAを変える、追跡装置を含む」といった誤った情報に触れていることが判明しました。このような主張を信じることは、予防行動をとる可能性の低下やワクチン接種への意欲の低下と関連しています（PMID: 32967786）。ウイルスと誤情報・偽情報が互いに絡み合って広がっていることから、リアルタイムの監視、正確な診断、迅速な対応という3つの要素に焦点を当てた、疫学モデルと類似した欺瞞（ぎまん）と誤解に対抗するアプローチが必要であると考えています。
第一に、既存のインフォデミック・サーベイランスの手法を強化し、協調的な症候学的サーベイランスシステムと同様の機能を持たせることができると考えられます。インフォデミック監視システムは、誤情報の発生率が基準値から統計的に逸脱した場合や、経験的に定義された閾値やマーカーに対応して起動することができます。例えば、既知の感染源における誤情報の流行や配置が、伝染病の拡大の可能性を示唆する場合などです。インフォデミック・モニタリングが実施されていれば、2020年10月12日に始まった「スーパー・スプレッダー（多くの人への感染拡大の感染源となった患者）」現象を防げたかもしれません。右派のラジオやケーブルテレビの司会者がときどき引用する保守系オンライン雑誌「ザ・フェデラリスト」が、CDC（疾病管理予防センター）の報告書を誤読して、「マスクや顔を覆うものはCOVID-19の拡散防止に効果がない」と報じています。この誤解を招く記事が、オンラインで読者を迅速に取り込む専門チームによってキャッチされていれば、Foxニュースのタッカー・カールソンは翌晩、400万人以上の視聴者に、2020年7月にCOVID-19に感染した人の85%がマスクをしていたとは伝えなかったかもしれません。ドナルド・トランプ大統領が10月15日に全国放送されたタウンホールで、1300万人以上の視聴者に同じ誤情報を繰り返し伝えたことで、スーパー・スプレッダーがエスカレートしてしまいました。もし『ザ・フェデラリスト』の記事やカールソンのコメントがすぐに広く呼びかけられたとすると、タウンホールの司会を務めたサバンナ・ガスリーは不正確な主張に対抗することができたかもしれません。しかし、彼女は「そんなことは書いていない」と言い放ちました。
このような誤情報の連鎖を止めるには、危険な誤情報が流行する前に、情報曲線の変曲点で敏感な監視システムを作動させる必要があります。きめ細かく調整されたシステムであれば、対応が早すぎて誤情報に注目が集まってしまったり、遅すぎて欺瞞や誤解が定着してしまったりすることはないでしょう。
正確な情報よりも嘘が早く広まる傾向があり、ソーシャルメディア上では圧倒的な量の誤情報や偽情報が流通しているため、フェイスブックなどの企業は、学者からの要望に応じて、誤情報の広がりに関する集計データや非識別化データへのアクセスを研究者に提供できるでしょう（Oxford Academic）。
このようなデータへのアクセスができないことは、病気の震源地からの疫学的データがほぼ完全にブラックアウトしているのと同じであす。
第二に、臨床医が診断プロセスに分類体系を持ち込むように、科学者は新しい感染症に遭遇したとき、一連の基本的な疑問に答えようとするものです。アネンバーグ パブリック ポリシー センターでは、誤報や欺瞞を、起源、存在と病原性、感染、診断と追跡、予防、予防と治療介入、ワクチン接種といった問いに類似したカテゴリーに分類しています。例えば、予防に分類されるマスクに関する誤報の分類では、科学的知見の歪曲、マスクの有効性が証明されていないという主張、マスクは効果がないという主張、マスクが健康リスクを高めるという提案、マスクに関する陰謀説の5種類が含まれます。どのような誤報が出回っているかを知ることで、聴衆に誤解や偏見を与えないための戦略を練り、必要であれば、不正確な主張が定着する前に反論し置き換えるための迅速な対応システムを展開することができます。即座に反論されない誤った情報は、長期的な記憶として定着することが研究で示されています（PMID: 28749996）。
第三に、疫学モデルでは、迅速な対応は、医療従事者による封じ込めと治療となります。CDCのEIS（Epidemic Intelligence Service）職員に倣った、いわゆる情報疫学者（infodemiologist）は、共感的関与、動機づけインタビュー（PMID: 30301523）、信頼できる情報源の活用、反論と代替説明の組み合わせなど、根拠に基づいた手法で、従来のメディアソースやオンラインにおける誤った情報に対抗できます（Commun Monogr）。 監視・識別システムから収集した情報を活用し、情報疫学者が人々に危険な偽りに対する予防接種を行うことも可能です。
例えば、野球界の伝説的人物ハンク・アーロンのような偶然の死を、ワクチン接種反対派がワクチン接種のせいだと誤認することは予測可能でした。誤情報の研究者は、ワクチンを接種する直前に亡くなった知人について語ることで、”前後即因果の誤謬”（ぜんごそくいんがのごびゅう, post hoc ergo propter hoc）を暴くことができるかもしれません。有色人種のコミュニティにおける政府や医療制度への不信を予想し、情報疫学者は、ニューヨークタイムズの「黒人60人の健康専門家が黒人にワクチン接種を促す」や、NBCニュースのユージニア・サウスの、黒人医師としてなぜCOVID-19ワクチンを接種することにしたかを説明するエッセイなどの記事へのリンクを提供するかもしれません。
Criticaは、このような仕事をする科学教育を受けた情報学者が養成される組織の一つです。主な対象者は、COVID-19の存在を否定したり、ワクチン接種に断固として反対したりする人たちではなく、むしろ、誤った情報に影響されやすく、ワクチン接種をためらっている人たちです–固定観念を持つ人たちは簡単に説得されないという証拠があるのですが–。EIS担当者が地域の専門家やコミュニティと協力するように、情報疫学者もコミュニティベースのワクチンチャンピオンとなり、専門学会と提携してワクチン接種賛成（pro-vaccine）のメッセージを広めるべきです。効果的なコミュニケーション方法のトレーニングは、情報医が不注意にワクチン接種のためらいを増加させる可能性を最小限に抑えることができます。情報は双方向に行き来します。これらの専門家は、サーベイランス情報と対応戦略の勧告を受けると同時に、地域社会で流通している異常な、あるいは顕著なタイプの誤報を報告します。
インフォデミック・サーベイランスは、実際にはどのように機能しているのでしょうか。Googleのコロナウイルス検索トレンドサイト、FacebookのCrowdTangleなどのシンドロミックプラットフォーム、その他のプラットフォームベースのモニタリングツール、ソーシャルリスニングやソーシャルメディアや従来のメディアのモニタリングシステムなど、さまざまなソースからデータフィードが提供されます。新興国疾病モニタリングプログラム（ProMED）のメンバーである臨床医がセンチネルネットワーク内で情報を共有するのと同じように、情報医による現場でのレポートがこれらのデータの流れを補強しています。感染症の症候学的サーベイランスと同様に、行動閾値は経験的に設定することができます。例えば、CDCの報告書の場合、サーベイランスによってザ・フェデラリスト誌の誤報が見破られたはずです。保守的な出版物からのコンテンツはFox Newsのパーソナリティによって取り上げられ、増幅されることが研究で示されているため（Oxford Academic）、システムによって反応が引き起こされたことでしょう。この研究の著者の言葉を引用し、研究結果を再確認し、誤読を否定する先制メッセージは、コミュニティベースの情報科学者やファクトチェッカーに配布され、カールソンやトランプが誤情報を増幅する前に（あるいは増幅を完全に防ぐ前に）置換と予防を行うことができたはずです。トランプが誤った主張を繰り返したのを聞いた後、ファクトチェッカーは研究の著者による反論を広めましたが、それまでに何百万人もの人々が誤った情報にさらされていたのです。
健康の社会的決定要因や個人の行動は、感染症リスクの地域レベルの変動に寄与します。同様に、人々の情報環境、心理（不確実性の回避など）、情報消費の習慣は、疑わしい内容に対する感受性に寄与します。その結果、偽情報や誤情報を受け入れる可能性が変化します。このモデルは、エコーチェンバー*に閉じこもった熱心な信奉者よりも、誤情報に興味を持ちながらもまだその支配下にない人々に対して、より効果的であると思われます。しかし、このモデルの強みは、疫学と同様に、効果的な予防と対応には、社会のあらゆるレベルで相互に補強し合う介入が必要であることを認識することです。例えば、ソーシャル・メディア・アルゴリズムの透明性を高め、コミュニティ・レベルの規範を強化し、より健全なメディア食生活のためのインセンティブを確立することなどが挙げられます。
*エコーチェンバー現象：電子掲示板やSNSの、自分と似た意見や思想を持った人々が集まる場にて、自分の意見や思想が肯定されることで、それらが正解であるかのごとく勘違いする、又は価値観の似た者同士で交流・共感し合うことにより、特定の意見や思想が増幅する現象。
引用文献
The Covid-19 Infodemic – Applying the Epidemiologic Model to Counter Misinformation
David Scales et al. PMID: 33979506 DOI: 10.1056/NEJMp2103798
N Engl J Med. 2021 Aug 19;385(8):678-681. doi: 10.1056/NEJMp2103798. Epub 2021 May 12.
ー 続きを読む https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33979506/
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