Az információs torzítások felismerése és megítélése a fiatalok körében

Kazár, Klára [Kazár, Klára (statisztika), szerző] Pénzügyi és Gazdaságelemzési Intézet (SZTE / GTK); Kovács, Bence Gábor [Kovács, Bence Gábor (Statisztika), szerző] Pénzügyi és Gazdaságelemzési Intézet (SZTE / GTK); Kardos, Vivien Kata [Kardos, Vivien (állam- és jogtudo...), szerző] Statisztikai és Demográfiai Tanszék (SZTE / ÁJTK); Kovács, Péter [Kovács, Péter (Statisztika), szerző] Pénzügyi és Gazdaságelemzési Intézet (SZTE / GTK); Bodó, Regina [Bodó, Regina (fenntartható pénz...), szerző] Pénzügyi és Gazdaságelemzési Intézet (SZTE / GTK); Kuruczleki, Éva [Kuruczleki, Éva (Gazdaságtudomány), szerző] Pénzügyi és Gazdaságelemzési Intézet (SZTE / GTK); Rácz, Tamás Attila [Rácz, Tamás Attila (közgazdaságtan, s...), szerző] Pénzügyi és Gazdaságelemzési Intézet (SZTE / GTK); Szántó, Tünde Katalin [Szántó, Tünde Katalin (Vállalati pénzügy...), szerző] Közgazdaságtani Doktori Iskola (SZTE / GTK)

Magyar nyelvű Szakcikk (Folyóiratcikk) Tudományos
Megjelent: STATISZTIKAI SZEMLE 0039-0690 104 (4) pp. 346-372 2026
  • Néprajztudományi Bizottság: A
  • IV. Agrártudományok Osztálya: A
  • X. Földtudományok Osztálya: A
  • Demográfiai Osztályközi Állandó Bizottság: A hazai
  • Gazdaságtudományi Doktori Minősítő Bizottság: A hazai
  • Nemzetközi és Fejlődéstanulmányok Doktori Bizottság: A hazai
  • Regionális Tudományok Bizottsága: A hazai
  • Szociológiai Tudományos Bizottság: A hazai
  • SJR Scopus - Demography: Q3
Azonosítók
Támogatások:
  • (Szegedi Tudományegyetem Interdiszciplináris Kutatásfejlesztési és Innovációs Kiválósági Központ (IKIKK) Humán és Társadalomtudományi Klaszterének Digitális Társadalom Kompetenciaközpontja)
Szakterületek:
  • Statisztika és valószínűség (benne a statisztikai módszerek kutatása; nem tartalmazza az alkalmazott statisztikai módszereket, amik az adott szakterületek - gazdaságtudomány, szociológia, stb. - részeinek tekintendők.)
Az álhírek (fake news), azaz értelmezésünkben az információs torzítások jelensége az utóbbi évtizedben kiemelt jelentőségű témává vált. Jelentőségét a közösségi média és az utóbbi pár évben a mesterséges intelligencia térnyerése különösen felerősítette, így az információs torzítások felismerése kulcsfontosságú. Tanulmányunk célja, hogy az információs torzítások fogalmi keretét bemutassa, továbbá primer kutatás segítségével arra keressük a választ, hogy a kutatásban részt vevők mit gondolnak az információs torzítások fogalmáról, és milyen mértékben ismerik fel azt. A kérdéseink megválaszolásához vegyes módszerrel (mixed methods) dolgoztunk, a kutatás egy kérdőíves felmérést, valamint a kérdőív megvitatására fókuszcsoportos interjúkat is magában foglalt. Az eredmények közül kiemelendő, hogy a résztvevők képesek azonosítani az információs torzítás fogalmának több komponensét is, bár a kérdések típusai szerint a torzítások felismerésében különbségek tárhatók fel: magasabb átlagos találati arány jelent meg azon hírek esetén, amelyeknél a formai követelményekhez kapcsolódóan jelent meg torzítás, továbbá szintén magasabb átlagos találati arány figyelhető meg a szöveget és diagramot egyaránt tartalmazó híreknél. | The phenomenon of fake news – understood in our interpretation as informational distortions – has become a topic of growing importance over the past decade. The rise of social media and, in recent years, the increasing prevalence of artificial intelligence have further amplified its significance, making the identification of informational distortions critically important. The aim of our study is to present the conceptual framework of informational distortions and through a primary research, to examine what participants think about the concept of informational distortions and to what extent they are able to recognize them. To answer our research questions, we employed a mixed-methods approach, which included a questionnaire-based survey as well as focus group interviews aimed at discussing the questionnaire. Among the findings, it can be highlighted that participants are able to identify several components of the concept of informational distortion; however, differences can be observed in the recognition of distortions depending on the type of questions. A higher average detection rate was found for news items in which distortions were related to format requirements, and higher average detection rates were observed for news items that contained both textual and visual representations of information.
Hivatkozás stílusok: IEEEACMAPAChicagoHarvardCSLMásolásNyomtatás
2026-07-15 15:22