Michalovich, A., & Hershkovitz, A. (2020). Assessing YouTube science news’ credibility: The impact of web-search on the role of video, source, and user attributes. Public Understanding of Science, 29(4), 376–391. https://doi.org/10.1177/0963662520905466

Introduction

Cet article vis à appliquer les théories autour de la crédibilité (Metzger et al., 2015) à l'évaluation de vidéos scientifiques sur YouTube.

L'article s'appuie aussi sur l'Elaboration Likelihood Model (ELM) de Petty et Cacioppo (1986). Par exemple, des études précédentes montrent que les personnes ont tendance à s'appuyer sur des éléments périphériques (e.g. institutionnalité ou popularité) pour évaluer la crédibilité d'une source.

Les auteur·trice·s pensent que pour évaluer la crédibilité d'une source en ligne, les personnes s'appuient sur :

la popularité de la source
la crédibilité de la source
les caractéristiques de l'utilisateur (âge, habitudes d'utilisation d'internet, expérience passée, etc.)
la qualité (technique) de la vidéo

Par ailleurs, ils supposent que la volonté "d'aller chercher plus loin" (qu'ils vont mesurer avec le need for cognition (NFC)) peut aussi avoir un impact sur l'évaluation de la crédibilité d'une source

Questions de recherche

QDR1: Quel est le rôle de la qualité perçue de la vidéo, de la popularité de la vidéo, de la source perçue et de l'expérience de l'utilisateur dans l'évaluation de la crédibilité d'une vidéo d'actualité scientifique ?
QDR2: Quel est l'impact de la recherche d'informations complémentaires au cours de la tâche ?

Variables

VI1: Source (institution (Université de...) / scientifique (Dr. Michael Fisher) / sans information (Michael Fisher))
VI2: Qualité (haute / basse)
VI3: Popularité (basse (56 vues) / haute (136'000 vues))
Variable invoquée 1: le fait d'être allé chercher des informations supplémentaires ou non
Variable invoquée 2: niveau d'expérience sur YouTube
Variable invoquée 3: connaissances des allergie au lait (étant donné que la vidéo portait là dessus)
Variable invoquée 4: connaissances de la méthode scientifique
VD: Crédibilité perçue

Résultats

Un modèle linéaire (mené sur les personnes n'ayant pas fait de recherches pendant la tâche) montre que :

l'âge a un léger effet négatif (β =−.08, p < .01)
la qualité perçue de la vidéo a un effet positif (β = .48, p < .001)
l'intégrité perçue de la source a un effet positif (β = .17, p < .05)
la popularité a un léger effet négatif (β =−.07, p < .01)
l'usage de YouTube a un effet positif (β = .15, p < .001)

Un autre modèle linéaire (mené sur les personnes ayant fait des recherches pendant la tâche) montre que :

la qualité perçue de la vidéo a un effet positif (β = .38, p < .001)
l'intégrité perçue de la source a un effet positif (β = .17, p < .05)
la popularité a un léger effet négatif (β =−.07, p < .01)
l'usage de YouTube a un effet positif (β = .32, p < .001)