テクノロジー・未来SNSのデマは真実より速く、遠くまで届く。見抜くコツは別のタブで調べる「横読み」
2026.10.02
English Corner（A2〜B2・4択クイズ）
読む前に予想してみよう！
SNSでデマを広めているのは主にボットで、人間はあまり関係ない
MITの研究では、ボットは本当の話とウソの話を同じくらい拡散していた。差を生んでいたのは人間だった。
研究カード（どんな研究？）- 対象
- X（旧Twitter）の投稿と一般のネット利用者
- 規模
- 約12万6000件の話題、約300万人／実験は数千〜約2万人規模
- 研究の種類
- 大規模観察研究・比較調査・ランダム化実験
- 確かさ
- ★★★★☆
SNSでは偽ニュースの方が本当のニュースより速く広く拡散する、という大規模研究がある。プロのファクトチェッカーは、記事を読み込む前に別のタブで発信元を調べる（横読み）。
ひとことで言うと怪しい情報は、その記事を読み込む前に「別のタブで調べる」のがコツ！
「拡散希望！」「これ本当にヤバい」――そんな言葉とともに流れてくるニュース。思わずリポストしたくなりますよね。
でも、ちょっと待ってください。SNSの世界では、ウソのニュースの方が、本当のニュースより速く・遠くまで広がることが、大規模な研究でわかっています。
しかも今は、AIで本物そっくりの文章や画像を一瞬で作れる時代。だまされないために、プロのファクトチェッカーが実際に使っている技を紹介します。
01ウソは真実の6倍速い？
なぜウソの方が広がりやすいのでしょう。研究者たちは、ウソのニュースの方が「目新しい」ことを確かめました。さらに、ウソのニュースへの返信には驚きや嫌悪感、恐れといった強い感情が多く表れていました。「え、マジで!?」と思った情報ほど、人は誰かに教えたくなるのです。
調べてみると、拡散の差を生んでいたのはボットではなく人間でした。ボットは本当の話もウソの話も同じくらい広めていたのです。
02プロは記事を読み込む前に、別のタブで発信元を調べる
では、どうすれば見抜けるのか。米スタンフォード大学のサム・ワインバーグとサラ・マクグルーは、ネットの情報をどう確かめるかを比べる調査を行いました（2019年に論文として発表）。対象は、プロのファクトチェッカー10人、歴史学の博士号を持つ研究者10人、スタンフォード大学の学生25人です。
違いははっきりしていました。研究者や学生は、怪しいサイトを上から下までじっくり読んで判断しようとしました。ところがプロは、すぐに別のタブを開いて、「このサイトは誰が運営している？」「他の信頼できるところは何と言っている？」を調べたのです。
これが「横読み（ラテラル・リーディング）」。ページの中にどんなにもっともらしい説明があっても、それを書いた本人が「私は信頼できます」と言っているだけかもしれません。だから、外から確かめるのです。
03「本当かな？」と思うだけで効果がある
もう一つ、シンプルで効く方法があります。
2021年に Nature に発表された Pennycook と Rand らの研究では、正確さにさりげなく注意を向けてもらうだけで効果がありました。たとえば、ニュースの見出し1つについて「正確だと思うか」を尋ねるだけで、その後にシェアするニュースの質が上がったのです。実験は、オンライン調査とX（当時Twitter）での実地実験の両方で行われています。多くの人は、ウソを広めたいわけではなく、正確さを考えるのをうっかり忘れているだけなのかもしれません。
また、“予防接種”型の研究もあります。デマでよく使われる「手口」（感情をあおる言葉、「AかBか」の二択を押しつける言い方、だれかを悪者にする言い方など）を短い動画で先に知っておくと、だまされにくくなるというものです。2022年に、YouTube上の大規模実験で効果が報告されました（Roozenbeek ら, Science Advances）。
04まとめ
SNSでは、人を驚かせるウソの方が速く、遠くまで届きます。そして広めているのは、私たち人間です。
だからこそ、シェアボタンを押す前の一呼吸と“横読み”。あなたのその一手間が、デマの広がりを止める防波堤になります。
この研究を英語で読もう原田英語の English CornerIn 2018, researchers at MIT analyzed about 126,000 stories that spread on Twitter between 2006 and 2017.
音声
4択クイズ9問A2・B1・B2タップして開く
原田英語の English Corner
この研究を英語で読もう
On social media, false news often spreads faster than true news. A big study by MIT found this in 2018. False news is often new and surprising, so people may want to share it.
And it was mainly people, not bots, who spread it. Professional fact-checkers have a good trick. Before they read a website carefully, they open a new tab and check who made it.
66 words ・ CEFR A2
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SNSでは、ウソのニュースは本当のニュースより速く広がることがよくあります。2018年にMITの大規模な研究がこのことを明らかにしました。ウソのニュースは目新しく驚くようなものが多いので、人々は共有したくなるのかもしれません。
そして、それを広めていたのは主にボットではなく人間でした。プロのファクトチェッカーには良いコツがあります。ウェブサイトを注意深く読む前に、新しいタブを開いて、誰がそれを作ったのかを確かめるのです。
4択リーディングクイズ
Q1. What is the passage mainly about?
偽ニュースの広がり方と、情報を確かめる方法が主題なので A。
Q2. Who mainly spread the false news?
it was mainly people, not bots, who spread it とあるので C。
Q3. In this passage, "spreads" means ...
spread は「広がる」。ニュースが多くの人に伝わっていく、という意味なので B。
In 2018, researchers at MIT analyzed about 126,000 stories that spread on Twitter between 2006 and 2017. They found that false news was about 70% more likely to be retweeted than true news. True stories took about six times longer to reach 1,500 people.
The researchers believe false news spreads well because it feels new and causes strong emotions such as surprise. Bots were not the reason. They spread true and false stories equally, so the difference came from humans.
So how can we protect ourselves? A study by Sam Wineburg and Sarah McGrew found that professional fact-checkers do not read a suspicious website from top to bottom. Instead, they open new tabs to find out who runs the site. This is called lateral reading.
125 words ・ CEFR B1
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2018年、MITの研究者たちは、2006年から2017年にTwitterで広がった約12万6000件の話題を分析しました。その結果、ウソのニュースは本当のニュースより約70%リツイートされやすいことがわかりました。本当の話が1500人に届くには約6倍の時間がかかりました。
研究者たちは、ウソのニュースがよく広がるのは、目新しく感じられ、驚きのような強い感情を引き起こすからだと考えています。ボットが原因ではありませんでした。ボットは本当の話もウソの話も同じように広めており、差を生んだのは人間だったのです。
では、どうすれば自分を守れるでしょうか。サム・ワインバーグとサラ・マクグルーの研究では、プロのファクトチェッカーは怪しいウェブサイトを上から下まで読まないことがわかりました。代わりに、新しいタブを開いて誰がそのサイトを運営しているかを調べるのです。これは横読みと呼ばれます。
4択リーディングクイズ
Q1. How much more likely was false news to be retweeted?
false news was about 70% more likely to be retweeted とあるので C。6倍は本当の話が届くまでにかかる時間。
Q2. Why does false news spread well, according to the researchers?
it feels new and causes strong emotions such as surprise とあるので B。Bots were not the reason. とあり、ボットは真偽を同じように広めていた。
Q3. What would a professional fact-checker most likely do with a suspicious website?
they open new tabs to find out who runs the site とあるので D。
A 2018 study in Science tracked roughly 126,000 stories that spread on Twitter between 2006 and 2017. Falsehoods traveled farther and faster than the truth. False news was about 70 percent more likely to be retweeted, and true stories took about six times as long to reach 1,500 people. The authors linked this to novelty and to emotions such as surprise and disgust.
Bots spread true and false news at similar rates, so the gap came from human behavior. The study covered only stories that fact-checking organizations had evaluated, however, so it does not represent every post. Wineburg and McGrew compared ten professional fact-checkers, ten historians with doctorates and 25 Stanford students on suspicious websites. The historians and students read the pages closely.
The fact-checkers left quickly to find out who was behind the site, a strategy called lateral reading. With only 45 people, this was a small qualitative comparison. Other research has found that asking people to think about accuracy before they share improves the quality of what they share, though the effect is small and differs between groups. Short videos explaining common manipulation techniques also seem to make viewers harder to fool.
194 words ・ CEFR B2
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2018年に『Science』に掲載された研究は、2006年から2017年にTwitterで広がったおよそ12万6000件の話題を追跡しました。ウソは真実より遠くまで、速く伝わっていました。ウソのニュースは約70パーセントリツイートされやすく、本当の話が1500人に届くには約6倍の時間がかかったのです。著者たちはこれを、目新しさや、驚きや嫌悪感といった感情と結びつけました。
ボットは本当のニュースとウソのニュースを同じような割合で広めていたので、差は人間の行動から生じていました。ただし、この研究はファクトチェック機関が評価した話題だけを対象としていたため、すべての投稿を代表しているわけではありません。ワインバーグとマクグルーは、プロのファクトチェッカー10人、博士号を持つ歴史学者10人、スタンフォード大学の学生25人を対象に、怪しいウェブサイトへの対応を比較しました。歴史学者と学生はページをじっくり読みました。ファクトチェッカーはすぐにページを離れ、サイトの背後に誰がいるかを調べました。
これが横読みと呼ばれる戦略です。対象はわずか45人で、これは小規模な質的比較でした。ほかの研究では、共有する前に正確さについて考えるよう促すだけで、共有する内容の質が上がることが分かっていますが、その効果は小さく、集団によって異なります。よくある操作の手口を説明する短い動画も、見る人をだまされにくくするようです。
4択リーディングクイズ
Q1. What does the passage say about the role of bots?
Bots spread true and false news at similar rates, so the gap came from human behavior とあるので D。
Q2. Why might the 2018 study not represent all posts on Twitter?
The study covered only stories that fact-checking organizations had evaluated, however, so it does not represent every post とあるので B。
Q3. What is the author's view of "accuracy prompts"?
improves the quality of what they share, though the effect is small and differs between groups とあるので C。
重要単語
- misinformationC1名詞誤情報Misinformation spreads quickly on social media.
mis-（誤って）＋information。意図的な偽情報は disinformation と区別する。不可算名詞。 - lateral readingC1名詞（句）横読みLateral reading means checking other sites first. lateral は「横の」。lateral thinking「水平思考」も同じ語。vertical（縦の）と対比。
- fact-checkerB2名詞事実確認の専門家Fact-checkers open new tabs to verify a source. 動詞 fact-check。報道・SNSの長文で頻出。
- noveltyC1名詞目新しさThe novelty of false news may make people share it. novel（小説／目新しい）の名詞形。nov-（新しい）＝ innovation と同語源。
- accuracyB2名詞正確さThinking about accuracy helps people share better news. 形容詞 accurate。inaccuracy（不正確さ）も合わせて覚える。
- retweetB1動詞・名詞リツイート（する）、再投稿False stories were retweeted more often. re-（再び）＋tweet。現在の X では repost と呼ばれる。
- suspiciousB2形容詞怪しい、疑わしいCheck who runs a suspicious website. be suspicious of ～「～を疑っている」。名詞 suspicion、動詞 suspect。
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SNSではウソのニュースの方が本当のニュースより速く遠くまで広がる、とMITの研究で判明。しかも広めていたのは主にボットではなく人間だった。プロのファクトチェッカーが使う「横読み」、覚えておきたい。
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- Vosoughi, Roy & Aral (2018) The spread of true and false news online, Sciencedoi.org
- Wineburg & McGrew (2019) Lateral Reading and the Nature of Expertise: Reading Less and Learning More When Evaluating Digital Information, Teachers College Recorddoi.org
- Pennycook et al. (2021) Shifting attention to accuracy can reduce misinformation online, Naturedoi.org
- Roozenbeek et al. (2022) Psychological inoculation improves resilience against misinformation on social media, Science Advancesdoi.org
※本記事は上記の研究・公開資料をもとに、原田英語が独自の言葉で解説したものです。引用は著作権法第32条の範囲で行い、出典を明記しています。画像はすべてオリジナルのイメージです。研究結果には限界や個人差があります。誤りのご指摘は原田英語のお問い合わせフォームから。
