Dezinformacijos iššūkiai žiniasklaidai: antivakcinacijos ir COVID-19 pandemijos atvejai

This thesis discusses the issues of anti-vaccination and COVID-19 related propaganda and Information Disorder, using the examples collected from the Mass Media, especially Social Media and articles of Multimedia Journalism, using Scholarly communication articles in order to justify the classification of gathered examples as faulty information. In order to achieve the goal of analyzing the misinformation of a contemporary pandemic and long-lasting anti-vaccination sentiments and identyfing both commonalities and differences, this research attempts to answer the questions: how is misinformation about contemporary event different from the misinformation that is constantly follows the evolution of single agenda? What types of mass media constitutes the biggest source of misinformation and how is it being created? The analysis investigates 44 Social Media publications and journalistic articles referenced by them, identifying Logical Fallacies in them, and investigating the tools and characteristics of misinformation in process. Analysis employs the methods of literature review, secondary data analysis, content analysis and comparative data analysis. Comparative analysis is the final step, it uses all the data produced by the content analysis of the aforementioned publications in order to determine how is misinformation different depending on what messages, tools, and contemporary trends it has to work with. This research concludes that while specific medium does not play a significant role in shaping and spreading misinformation, there are other important aspects that differentiate between propaganda of a long-lasting issue of anti-vaccination sentiment and contemporary issue of COVID-19 pandemic. Those aspects are usage of specific Logical Fallacies, availability of information and the urgency of the situation. This research can be further improved by adding a more substantial sample size of publications, optimizing search criteria, and implementing quantitative data analysis for a more precise numerical values, which would be important with a bigger sample size.Šis baigiamasis darbas nagrinėja anti-skiepijimosi ir su COVID-19 susijusios propagandos bei Informacijos sutrikimo problematiką, naudojant pavyzdžius, surinktus iš masinių medijų, ypatingai socialinių medijų ir straipsnių iš multimedijų žurnalistikos, naudojant mokslinius straipsnius apie komunikaciją, taip siekiant pagrįsti surinktų pavyzdžių kaip klaidingų klasifikavimą. Kad būtų pasiektas tikslas išanalizuoti dezinformaciją, susijusią su šiandiene pandemija bei ilgos trukmės anti-skiepijimosi nuotaikomis ir identifikuojant abiejų panašumus bei skirtumus, šis tyrimas bando atsakyti į šiuos klausimus: kuo skiriasi dezinformacija apie dabartinę pandemiją nuo dezinformacijos, kuri nuolatos lydi vienos temos atspindėjimo evoliuciją?; kokie masinių medijų tipai yra didžiausias dezinformacijos šaltinis ir kaip ji kuriama? Analizė nagrinėja 44 socialinių medijų publikacijas ir jose nurodomus žurnalistinius straipsnius, identifikuojant logikos klaidas juose bei tiriant dezinformacijos priemones ir charakteristikas. Analizei naudojami literatūros apžvalgos, antrinių šaltinių analizavimo, turinio analizės ir lyginamosios duomenų analizės metodai. Lyginamoji analizė yra galutinis žingsnis, naudojantis visus duomenis, gautus iš minėtų publikacijų analizės, siekiantis nustatyti, kaip dezinformacija skiriasi priklausomai nuo to, su kokiomis žinutėmis, priemonėmis ir šiuolaikinėmis tendencijomis jai tenka dirbti. Tyrimas leidžia daryti prielaidą, jog nors konkretus kanalas neatlieka svarbaus vaidmens formuojant ir skleidžiant dezinformaciją, yra kitų svarbių aspektų, diferencijuojančių tarp ilgai egzistuojančios anti-skiepijimosi problemos propagandos ir dabartinės COVID-19 pandemijos problematikos. Šie aspektai yra tam tikrų logikos klaidų naudojimas, informacijos prieinamumas ir situacijos svarba. Tolimesnis tyrimas galėtų būti patobulintas didinant analizuojamų publikacijų imtį, optimizuojant paieškos kriterijus ir naudojant kiekybinę duomenų analizę, kas būtų tinkama turint didesnę imtį.Politikos mokslų ir diplomatijos fakultetasViešosios komunikacijos katedr