Stručné oznámení výzkumného týmu MIT o šíření pravdivých a falešných zpráv online, které se zaměřilo na novinové články z Twitteru, bylo zveřejněno v březnu roku 2018 (celostátní publikace Science Magazine je zde k dispozici). Tým pracoval na 126 000 kaskádách (tweet threads), které byly zveřejněny v letech 2006 až 2017. Co je zajímavé v návrhu studie, je to, že uvádí některé klíčové metriky, které považujeme za dobrý krok k společnému porozumění a slovní zásobě dezinformací a dezinformací. Vědci kvantifikovali kaskády do čtyř kategorií: 1. Hloubka. Počet retweetovaných skoků z původního tweetu; 2. Velikost. Počet uživatelů zapojených do kaskády v průběhu času; 3. Maximální šířka. Celkový počet uživatelů zapojených do kaskády v libovolné hloubce .; 4. Strukturální viralita. Opatření, které interpoluje mezi obsahem šířícím se jediným, velkým vysíláním a obsahem šířeným více generacemi, přičemž každý jedinec přímo odpovídá za jen zlomek celkového rozložení. Strukturální viralita je termín navržený a definovaný v roce 2015 (Goel, Anderson, Hofman, Watts). Studie dosáhla zajímavých výsledků: – Pravdivému tvrzení trvalo přibližně šestkrát déle času než lživému tvrzení, aby dosáhlo na 1500 osob a 20krát tak dlouho, dokud než dosáhlo kaskádové hloubky deset; – Jelikož pravdivé tvrzení nikdy nedosáhlo větší hloubky než deset, lživé tvrzení dosáhlo hloubky 19 téměř desetkrát rychleji, než pravda dosáhla hloubky deseti; – Lživé tvrzení se šířilo daleko rychleji a bylo opakováno jedinečnými uživateli než pravdivé tvrzení v každé kaskádové hloubce. Zejména lživé politické zprávy se rozšiřovaly hlouběji a dále, oslovovaly více lidí a byly virálnější než všechny ostatní lživé informace. Lživé politické zprávy se také rychleji rozšiřovaly a dosáhly více než 20 000 lidí téměř třikrát rychleji než všechny ostatní lživé zprávy dosáhly 10 000 lidí. Vědci zkoumali různé kategorie zpráv a zjistili, že zprávy o politice, městských legendách a vědě se rozšířily většině lidí, zatímco zprávy o politice a městských legendách se šířily nejrychleji a byly nejvíce virální. Při odhadu modelu pravděpodobnosti studie zjistila, že nepravdy byly o 70% pravděpodobnější, že budou opět publikovány než pravda. Zajímavé je, že i když zařazení robotů zrychlilo šíření jak pravdivých, tak i falešných zpráv, ovlivnilo jejich šíření zhruba stejně. To naznačovalo, snad v rozporu s obecnou vírou, že falešné zprávy se šíří dál, rychleji, hlouběji a do větší hloubky než pravda, protože je pravděpodobněji šíří lidé, nikoli roboti.