Synthetic News, Natural Doubts? A Meta-Analysis of Credibility Perceptions of AI-Generated News

可靠性 来源可信度 新闻 感知 心理学 自然(考古学) 舆论 社会心理学 自然实验 假新闻 内容分析 广告 新闻媒体 生成语法 数据科学 公共关系 政治学 互联网隐私 计算机科学 应用心理学 数据源 生成模型 技术新闻 描述性统计
作者
Hye Min Kim,Eun-Ju Lee,Jin Won Park,Nathan Walter
出处
期刊:Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking [Mary Ann Liebert, Inc.]
卷期号:29 (5): 281-288 被引量:6
标识
DOI:10.1177/21522715261439452
摘要

As generative artificial intelligence (AI) becomes increasingly integrated into news production, concerns about the credibility of synthetic news content are intensifying. While some studies report that audiences find AI-generated news less credible than human-written content, others reveal mixed or even reversed findings. This meta-analysis synthesizes findings across 31 studies (41 effect sizes) to assess how the source label (AI vs. human) influences news users' evaluations of source credibility and message credibility. Results show a small but statistically significant penalty for AI-labeled (vs. human-labeled) news on both credibility measures. To better understand variability across studies, we put forth three moderators: (1) the value-ladenness of the topic, (2) participants' source orientation, and (3) actual authorship of the text. Although the first two moderators showed descriptive trends consistent with expectations, only the third reached statistical significance, with effects being more pronounced when the news articles were actually written by human only (vs. AI). These findings contribute to ongoing debates about the role of automation in journalism by clarifying when and why audiences mind the source.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
机智的嚣发布了新的文献求助10
刚刚
CodeCraft的应助被Xiaoxin采纳,获得10
1秒前
开心德地发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
怕黑明雪完成签到,获得积分10
2秒前
开心德地发布了新的文献求助10
2秒前
开心德地发布了新的文献求助10
2秒前
搞怪城发布了新的文献求助10
2秒前
开心德地发布了新的文献求助10
2秒前
晴朗发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
帅气雨雪发布了新的文献求助10
3秒前
Dsivan发布了新的文献求助30
3秒前
3秒前
杜登炜发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
4秒前
5秒前
6秒前
开心德地发布了新的文献求助10
6秒前
兰嘚嘚完成签到 ,获得积分10
7秒前
酷波er的应助被Dsivan采纳,获得10
7秒前
7秒前
付阳茜完成签到,获得积分20
7秒前
Polly发布了新的文献求助10
7秒前
开心德地发布了新的文献求助10
7秒前
CodeCraft的应助被Connie425采纳,获得10
7秒前
YangLi完成签到,获得积分10
8秒前
酷波er的应助被糯米饭采纳,获得30
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
ava完成签到,获得积分20
8秒前
开心德地发布了新的文献求助10
9秒前
开心德地发布了新的文献求助10
9秒前
风吹麦浪的应助被90采纳,获得10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Entre Praga y Madrid : los contactos checoslovaco-españoles (1948-1977) 600
A REVIEW OF THE V-22 DYNAMICS VALIDATION PROGRAM 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8128999
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9531436
关于积分的说明 21590445
捐赠科研通 7709918
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3417499
关于科研通互助平台的介绍 2543039
邀请新用户注册赠送积分活动 2458761