Att bygga kognitiv motståndskraft mot vaccinmisinformation med hjälp av AI: Bevis från ett randomiserat försök

Globala bevis visar att skadlig och vilseledande information sprider sig snabbt online och kan underminera förtroendet för folkhälsorådgivning. Världshälsoorganisationen har beskrivit denna utmaning som en "infodemi". I Storbritannien (UK) får de flesta människor nyheter via onlineplattformar, och falsk information färdas snabbare och längre än korrekt innehåll. Vaccinering är ett av de områden som drabbas mest. Många brittiska föräldrar rapporterar att de stöter på antivaccinpåståenden online, och forskning visar att sådan exponering är kopplad till minskat förtroende för vaccin och lägre vaccinationsgrad.

Dessa oroar uppstår vid en tidpunkt då rutinmässiga barnvaccinationsnivåer i Storbritannien har sjunkit under WHO:s mål, vilket bidrar till återuppblossande utbrott av förebyggbara sjukdomar som mässling. Studier visar också att det ofta är otillräckligt att bara ge mer faktabaserad information för att motverka desinformation. Kognitiva biasar - som bekräftelsebias, emotionellt resonerande och låg upplevd risk - formar hur människor tolkar hälsoinformation. Systematiska översikter tyder på att förebyggande tillvägagångssätt baserade på inokulationsteori ("prebunking"), som varnar människor för vanliga manipulationstaktiker och ger försvagade exempel på desinformation, kan stärka deras förmåga att känna igen och motstå falska påståenden.

Samtidigt har framsteg inom artificiell intelligens skapat möjligheter att leverera personlig, interaktiv hälsokommunikation i stor skala. Framväxande bevis indikerar att korta samtal med AI-drivna, vaccinfokuserade chattrobotar kan förbättra ryktesigenkänning, uppmuntra informerat beslutsfattande och minska tro på falska narrativ genom att ge personlig, interaktiv och tillgänglig information. Med utgångspunkt i detta bevis kommer detta projekt att testa om en AI-baserad chattrobot kan hjälpa föräldrar att identifiera vilseledande påståenden om barnvaccinationer och öka deras självförtroende i att fatta beslut om barnvaccinationer.

Denna studie syftar till att utvärdera om en AI-driven chattrobot, MindShield, kan stärka motståndskraften mot vaccindesinformation genom att direkt engagera de kognitiva biasarna - som bekräftelsebias, affektivt resonerande och optimismbias - som formar vaccinriskuppfattning och beslutsfattande. Vi kommer först att identifiera biasmönster som ligger till grund för desinformationsövertygelser bland föräldrar i Storbritannien. MindShield, grundad i inokulationsteori, kommer sedan att utvärderas i en randomiserad kontrollerad studie för att testa om korta, biasmedvetna samtal förbättrar biasigenkänning, desinformationsskiljaktighet och vaccinförtroende jämfört med enbart faktabaserad information. Slutligen kommer vi att bedöma skalbarheten, acceptansen och etiska överväganden av biasriktade AI-interventioner för bredare desinformationskontexter. Studien frågar om konversations-AI kan fungera som ett kognitivt skydd, som hjälper individer att känna igen och motstå manipulerande narrativ samtidigt som det stödjer informerade, säkra hälsobeslut.

Vi kommer att genomföra en randomiserad kontrollerad studie med 1000 föräldrar eller vårdnadshavare till barn under 18 år i Storbritannien. Behöriga deltagare kommer att rekryteras online och slumpmässigt tilldelas antingen:

1. Interventionsgrupp: en kort interaktion med MindShield, en AI-baserad chattrobot som introducerar tre vanliga desinformations taktiker - logiska felslut, emotionell manipulation och riskuppfattningsbiasar - genom korta förklaringar och interaktiva exempel; eller
2. Kontrollgrupp: en "myter kontra fakta"-infografik anpassad från officiella folkhälsokommunikationsmaterial som presenterar evidensbaserad information om samma ämnen

Alla deltagare kommer att fylla i baslinje- och omedelbara efterinterventionsenkäter. Det primära resultatet är föräldrars förmåga att korrekt skilja sanna från falska uttalanden om barnvaccinationer. Sekundära resultat inkluderar vaccinförtroende, vilja att vaccinera, upplevda risker, self-efficacy och uppfattningar om AI. Deltagare i interventionsgruppen kommer också att bedöma chattrobottens acceptans och användbarhet. Kvantitativa data kommer att analyseras med hjälp av mixed-effects-modeller enligt intention-to-treat-principer. Resultaten kommer att hjälpa till att avgöra om en AI-baserad, vaccinfokuserad chattrobot kan stärka motståndskraften mot desinformation och förbättra informerat beslutsfattande kring barnvaccination. En efterföljande uppskalning till ytterligare länder är planerad, avsedd att utvärdera tvärkulturell generaliserbarhet.