Countering Fake News on Chinese Social Platforms: Communication Features of Weibo and WeChat

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

INTRODUCTION. The peculiarities of fake news spreading on Chinese social platforms Weibo and WeChat are examined. The scientific problem is to identify the differences in the mechanisms of viral and hidden disinformation dissemination, and the purpose of the study is to conduct a comparative analysis of the applied mechanisms of disinformation and evaluate preventive measures to combat fake news.

MATERIALS AND METHODS. 2000 public posts with examples of fake news from Weibo and WeChat were used as the materials of the study. The methods of qualitative content analysis and comparative analysis were applied: systematic observation of fake news dissemination methods, analysis of the structure of social ties (“weak” and “strong” ties) of target audiences, and research of user behavior.

RESULTS AND DISCUSSION. Weibo, as an open network with “weak ties,” has been proven to enable lightning-fast viral spread of fake news through mass reposts and hashtags. WeChat, on the other hand, spreads misinformation through “strong” trust ties within closed groups and private chats, making news more secretive and difficult to verify. Anti-fake news tools used by media platforms include public rebuttal accounts, algorithmic regulation, AI and blockchain, with varying degrees of effectiveness depending on the type of network.

CONCLUSION. The interpretation of the results emphasizes the need for interdisciplinary cooperation and the expansion of global comparative research. In order to increase society’s resistance to fake news, comprehensive strategies for managing the information environment, developing digital humanities, increasing the transparency of moderation algorithms, and creating international mechanisms for promptly refuting disinformation are required.

About the authors

V. L. Muzykant

Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba

Author for correspondence.
Email: muzykant-vl@rudn.ru
Valerii L. Muzykant, Dr. Sci. (Sociology), Professor of Mass Communications Department6 Miklukho-Maklaya St., Moscow, 117198Scopus Author ID: 57194704701ResearcherID: AAE-1181-2020 Russian Federation

Yaoguang Yan

Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba

Email: yanyg1997@gmail.com
Yan Yaoguang, Post-Graduate Student, Department of Mass Communications6 Miklukho-Maklaya St., Moscow, 117198 Russian Federation

References

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».