美国作为Covid-19错误信息的超级展示者

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部分由于这一系列政府干预措施，印刷，无线电和电视媒体的国内新闻来源的消费量仍然存在高水平的消费量（Owen等，2020年）。然而，许多加拿大人消耗基于美国的娱乐媒体，并阅读，手表或收听美国新闻媒体。遗憾的是，美国信息流对加拿大群众公众的效果有限（但看到Trussler，2018）。

加拿大人是社交媒体平台的沉重用户，其中大约有5个拥有Facebook账户，2中有一个Instagram账户，2分5个拥有Twitter帐户，以及YouTube，LinkedIn，Pinterest，Snapchat，Messaging Apps的高使用率，等（Gruzd和Mai，2020）。各国之间的边界可能意味着对这些平台的含量较少，同行网络迅速遍历国家界限，因为人们在全世界发现志同道合的人。鉴于共同语言，特殊文化关系和大量的人口不平衡，我们预计加拿大人遵循更多基于U.S.的帐户并更多地与这些账户产生的内容更多，而不是基于加拿大的账户。

我们有兴趣描述美国对加拿大社交媒体空间的影响以及如何根据有关内容而变化。美国信息的潜在影响在大流行期间提出了独特的加拿大脆弱性，其中加拿大精英，医疗专业人士，科学家和记者可能相对不那么能够达到和通知加拿大居民，给出基于美国的信息产生的噪音。同样重要的是，在美国传播的任何信息也将通过社交媒体渠道影响加拿大人。

我们对国内加拿大COVID-19信息更容易被加拿大人传播，我们没有强烈的期望。一方面，美国的大流行比加拿大更严重，这对负面新闻消费和共享的强烈偏好（Bachleda等，2020）而言，可能意味着加拿大人花费更多时间分享信息另一方面，我们可能更有可能专注于Covid-19如何在社区中传播，因此更喜欢当地信息（更多地记录在社交媒体上的东西，例如，al-Rawi，2017）。关于Covid-19的合法信息还与社交媒体空间中的错误信息分享了空间，并且通常在美国右翼新闻网点上晋升（MOTTA等，2020）。社交媒体可以作为访问此信息的门户。该讨论使我们提出了两项​​研究问题：

RQ2：这些模式如何因内容类型而异（即，所有内容，Covid-19信息和Covid-19错误信息）不同？

本文的第二个目的是确定美国信息暴露和Covid-19错误信息或误解之间的可能关系。如上所述，加拿大人难以逃避美国媒体的影响。我们有理由预期，基于基于信息的信息的繁重影响导致了Covid-19错误信息的跨境传播，特别是在社交媒体空间中。

加拿大在Covid-19大流行和加拿大政治精英的严重程度上看到了卓越的精英共识，并不是Covid-19相关错误信息的重要来源（Merkley等，2020）。美国的政治气候差异很大。我们在Covid-19的严重程度上看到了高精度极化（Green等，2020）;这已经陷入了舆论，具有重要的党派差距，民主党人和共和党人之间的群体和共和党人在Covid-19风险感知，社会疏远惯例和面具使用（Allcott等，2020; Clinton等，2020; Kushner Gadarar等。，2020）。

此外，Covid-19错误信息遍及超越社交媒体和替代新闻网站的范围。美国媒体和政治人物正在加强。右翼新闻网点是Covid-19错误信息的传播者（MOTTA等，2020年），与共和党政治精英（USCINSKI等，2020）。 Elite消息来源传达的错误信息有可能在整个信息生态系统中回荡;它不仅仅是遇到这些信息的偏见媒体的消费者。许多美国人将偶然暴露于党派媒体的错误信息（Lelkes等，2017年），而主流来源可能会在他们正常的精英辩论的正常覆盖范围内将精英赞助的误导。与随机，往往匿名，在Twitter上的匿名概要相比，记者忽略总统和盟友的沟通并不容易。

此外，记者可能会面临激励措施，以使精英声音相当大的空气时间。他们可能会提升以误导的尝试维持“平衡”（Merkley，2020）的错误信息。也许最重要的是，主流新闻网点越来越多地发现自己在美国观众和读者的偏见中竞争，这创造了从极端来源携带偏振信息的激励措施（Wagner和Gruszczynski，2018; Padgett等，2019） 。简而言之，美国政治话语在比同行国家更大的程度上饱和，我们预计这将泄漏进入加拿大社交媒体空间。因此，基于美国的信息曝光可能与在群众公众中与社会媒体和与Covid-19相关的误导的误导相关联，这激励了我们的第一个假设：

H1：暴露于美国。基于美国的信息与社交媒体（a）的Covid-19错误信息更多，并在大规模公共（b）中的Covid-19误解。

美国新闻曝光条件也是可能的社交媒体使用与误解之间的关系。社交媒体使用情况与Covid-19误解有关，因为这些网络上的相关错误信息（Bridgman等，2020）。社交媒体还促进通过在对等传输中违反国家界限来获取美国信息流。鉴于这些美国的信息流与精英赞助的错误信息相对较多，社交媒体用户偏好于美国新闻内容更有可能被暴露于Covid-19错误信息而不是那些没有这种偏好的信息。我们预计与Covid-19相关的（MIS）感知的重要下游影响。

H2：社交媒体使用与误解之间的关联在于美国新闻的偏好。

为了评估进入加拿大的潜在映射途径，我们在调查受访者中审查了传统和社交媒体中的非加拿大信息，以及加拿大推特用户的大规模数据集的描述性统计数据。这两种方法方法提供了对映射动态的可见性，即单种方法不能。他们还与自我报告的信息消费（例如，猜测，2015）以及社交媒体平台的不同动态（例如，YARCHI等，2020）涉及共同问题。

我们使用大规模的多面向Twitter数据集，该数据集捕获实际行为：推文，转发和遵循2020 1,2中活动的大约200,000个加拿大推特用户的行为。

我们从加拿大媒体景观中展出了一套标签的加拿大政治家，记者和媒体组织3.我们收集了他们的跟随网络（两者都遵循的那些，遵循它们的人）产生了6,569,634个不同的用户。我们为所有这些用户撤回了位置和传记信息。每个在位置字段中出现10次或更多次的字符序列都通过提取的国家数据提取以识别加拿大地点（例如，多伦多大学被正确地放置在安大略省）。这两步过程产生了747,158个自我确定的加拿大加拿大账户。我们开始于2020年1月收集来自这一人口的推文。2020年9月，我们计算了由2012年1月1日至7月31日的推文数量来计算的最活跃的200,000个账户。然后我们收集了这些加拿大用户跟随的每个帐户4占据了9,118,496名的独特用户，后面是至少一个加拿大账户。我们收集了这些用户的位置，并运行了上述相同的位置识别过程。这使我们能够在大规模的Active自我识别加拿大Twitter帐户中构建国家内部跟随者和转发网络。图1显示了Twitter数据收集过程。

我们检查大加拿大推特群体的关注和发推行的描述性统计数据。追随Twitter上的某人意味着用户更有可能看到他们的内容，并被视为兴趣和偏好（Barberá，2015）;它也是一种常用的信息措施（例如，Bail等，2018）。转发是从其他用户重新分享给您的追随者的信息，并且已被发现通常表示利息，信任和协议与原始推文的内容（Metaxas等，2015）。推文本身是用户的确切词语，从而赋予他们的态度和信仰的最佳指示。

为识别所有Covid-19内容和Covid-19错误信息转发的推文和转发，我们借鉴了Evanega等人开发的英语词典。 （2020）5，6. Covid-19推文通过字符串“covid，”“coronavirus”和“大流行”鉴定，而误导相关的推文是由strings确定的：“Flancemer，”和“BioWeapon”。字典方法不允许我们识别特定推文是否正在传播或揭穿错误信息，但它确实允许我们更广泛地以合理的准确性更广泛地检测有关误报谈话的推文。我们通过70,996,766个Geolocated转关的语料库中的判断辞典，总共产生了5,911,452个Covid-19相关转关，其中239,422条转短文包含与错误信息相关的术语。我们还通过从加拿大样本发布的所有146,631,572次推文运行Covid-19和错误信息词典，并识别包含与错误信息相关的术语的154,179。

除了我们的社交媒体数据外，我们还使用调查来表征美国新闻曝光与Covid-19误解之间的关系。我们的调查数据来自媒体生态系统天文台，自3月2020年3月以来一直在持续调查加拿大Covid-19态度和行为。在调查中的波浪9到15，从6月15日至8月9日，2020年（n = 17331 ），问题被问及与美国新闻媒体消费有关。每个调查波的样本大小为2,500，带有关于性别，年龄，加拿大地区（即，Atlantic，Quebec，Ontario，West）和语言（即法语，英语）的配额，以匹配2016年加拿大人口普查的人口基准。我们使用迭代比例拟合算法在区域和性别中进一步重视地区内的数据。有关样品特性的更多细节可以在补充表1中找到。

我们在过去的一周内问我们的受访者，您在以下哪个新闻媒体网址中观看，阅读或听取有关政治的新闻？请选择所有适用的。“来源包括纽约时报，华盛顿邮政，华尔街日报，ABC，NBC，CBS，福克斯新闻，CNN，MSNBC，Brietbart新闻，日常kos，NPR，政客，大西洋，彭博和受访者选择选择以上都不是。我们为加拿大新闻网点提出了类似的问题。如表1所示，美国新闻网点指挥加拿大公众的可观观众，虽然国内所以

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