Identifying important individual‐ and country‐level predictors of conspiracy theorizing: A machine learning analysis

2023

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1002/ejsp.2968
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Abstract Psychological research on the predictors of conspiracy theorizing—explaining important social and political events or circumstances as secret plots by malevolent groups—has flourished in recent years. However, research has typically examined only a small number of predictors in one, or a small number of, national contexts. Such approaches make it difficult to examine the relative importance of predictors, and risk overlooking some potentially relevant variables altogether. To overcome this limitation, the present study used machine learning to rank‐order the importance of 115 individual‐ and country‐level variables in predicting conspiracy theorizing. Data were collected from 56,072 respondents across 28 countries during the early weeks of the COVID‐19 pandemic. Echoing previous findings, important predictors at the individual level included societal discontent, paranoia, and personal struggle. Contrary to prior research, important country‐level predictors included indicators of political stability and effective government COVID response, which suggests that conspiracy theorizing may thrive in relatively well‐functioning democracies.