Почему мы почти не проверяем медицинскую информацию в интернете?

Мы почти не проверяем медицинские советы в интернете — и образование от этого почти не защищает

1843 человека получили возможность проверить медицинские утверждения — почти никто ею не воспользовался

Елена Артеменко, Олеся Кольцова и Максим Терпиловский из Лаборатории социальной и когнитивной информатики НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург провели крупный онлайн-эксперимент с участием 1843 человек. Результаты опубликованы в Journal of Health Communication в июне 2026 года.

Средний возраст участников составлял 43 года, 43% имели высшее образование. У 8% оно было связано с медициной, еще у 6% — с медиа.

Участникам предлагали определить достоверность утверждений о вакцинации, витаминах, генетически модифицированных организмах, здоровом образе жизни и альтернативной медицине. Исследователи подготовили 60 утверждений — половину верных и половину ложных. Каждый участник оценивал 30 из них по шестибалльной шкале от «ложь» до «истина».

Ключевая особенность эксперимента заключалась в том, что людям не запрещали пользоваться интернетом. Они могли открыть новую вкладку, найти дополнительные источники и только после этого дать ответ.

Исследователи отслеживали такие переходы как косвенный показатель самостоятельной проверки информации.

Именно здесь обнаружился главный результат: участники пытались искать подтверждение лишь в 5,5% случаев.

Иными словами, проблема медицинской дезинформации состоит не только в том, что человеку трудно отличить хорошую информацию от плохой. В большинстве ситуаций процесс проверки вообще не начинается.

Проверка работала — но люди почти не хотели ее начинать

Эксперимент выявил важное различие между двумя вопросами: способен ли человек проверить информацию и станет ли он это делать.

Когда участники действительно обращались к внешним источникам, точность их оценок в среднем повышалась. Чем больше усилий человек прилагал к проверке, тем выше была вероятность правильной классификации утверждения.

Это принципиальный результат. Он означает, что поиск дополнительной информации имеет смысл. Проблема находится на один шаг раньше — человеку нужно сначала решить, что конкретное утверждение вообще заслуживает проверки.

В повседневной жизни это решение приходится принимать десятки раз.

«Витамин D предотвращает простуду».

«Этот продукт вызывает рак».

«После 50 лет всем необходимо принимать определенную добавку».

«Вакцина вызывает заболевание, от которого должна защищать».

Каждое утверждение можно проверить. Но проверка требует времени и когнитивных усилий, тогда как чтение, просмотр ролика или переход к следующей публикации занимает секунды.

В результате информационная среда производит медицинские утверждения гораздо быстрее, чем человек способен их проверять.

Даже деньги не заставили участников проверять чаще

Исследователи отдельно проверили очевидное объяснение: возможно, людям просто недостаточно важно дать правильный ответ.

Для части участников ввели денежное вознаграждение, зависящее от точности. При достижении определенных уровней правильных ответов выплата существенно увеличивалась.

Если проблема заключалась преимущественно в недостаточной мотивации, материальный стимул должен был увеличить число проверок.

Этого не произошло.

По данным НИУ ВШЭ, частота фактчекинга в этой группе не выросла, а снизилась до 4,6%. Научная публикация формулирует результат осторожнее: финансовое стимулирование не увеличило ни усилия по проверке информации, ни итоговую точность.

Это важное ограничение привычной модели борьбы с дезинформацией. Совет «проверяйте информацию» предполагает, что человеку достаточно объяснить важность проверки. Эксперимент показывает, что одного желания быть правым может быть недостаточно.

Поведение определяется не только мотивацией, но и привычками работы с информацией, умением распознавать сомнительное утверждение и пониманием того, где искать надежное подтверждение.

Медицинский диплом оказался не универсальной защитой от ошибки

Еще один результат исследования особенно интересен для профессиональной аудитории.

Проверка информации приносила разную пользу людям с разным типом подготовки. Специалисты, связанные с медиа, получали от дополнительной проверки больше пользы, чем неспециалисты. У участников с медицинской подготовкой результат оказался непоследовательным, а в анализе ВШЭ отмечается, что в некоторых условиях обращение к дополнительной информации даже ухудшало точность их ответов.

На первый взгляд это парадокс.

Но медицинская компетентность и компетентность в проверке информации — не одно и то же.

Врач может очень хорошо разбираться в своей специальности и гораздо хуже ориентироваться в вопросе, находящемся за ее пределами. Кардиолог не обязан быть экспертом по вакцинам, онкологии, нутрициологии или репродуктивной медицине.

Более того, профессиональные знания иногда создают дополнительную проблему: человеку труднее заметить границу собственной компетентности.

Специалист по медиа, напротив, может хуже знать медицину, но быть обучен другому навыку — искать первоисточник, сравнивать несколько независимых публикаций, проверять автора утверждения и оценивать качество источника.

Поэтому исследователи говорят о значении переносимых навыков проверки информации: они могут работать независимо от конкретной предметной области.

Интернет изменил масштаб проблемы, а генеративный ИИ меняет еще и скорость

Медицинская дезинформация появилась задолго до социальных сетей и искусственного интеллекта. Но цифровая среда радикально снизила стоимость ее производства и распространения.

Во время пандемии COVID-19 масштаб проблемы стал особенно заметен. В материале НИУ ВШЭ со ссылкой на данные Всемирной организации здравоохранения указывается, что от 19% до 29% публикаций о коронавирусной инфекции в социальных сетях содержали некорректную информацию, а среди публикаций о вакцинации доля искаженной информации могла достигать примерно половины.

Сегодня к социальным сетям добавился новый источник риска — генеративный искусственный интеллект.

Систематический обзор исследований генеративного ИИ и медицинской дезинформации, опубликованный в BMC Public Health в 2026 году, пришел к выводу, что такие системы способны резко увеличивать объем, скорость производства и убедительность недостоверного медицинского контента.

Это не означает, что любой ответ большой языковой модели ненадежен. Проблема гораздо тоньше.

Большая языковая модель способна создавать связный, уверенно звучащий текст даже тогда, когда исходная информация ошибочна или когда сама модель генерирует фактически неверное утверждение. Такая ошибка называется галлюцинацией: ответ выглядит правдоподобным, хотя отдельные факты, ссылки или причинно-следственные связи в нем не соответствуют действительности.

Особенно важен результат исследования, опубликованного в The Lancet Digital Health. Авторы протестировали 20 больших языковых моделей более чем на 3,4 млн запросов, содержащих медицинскую дезинформацию. В базовых тестах модели принимали сфабрикованные сведения примерно в 31,7% случаев. Наибольшая уязвимость наблюдалась, когда ложная рекомендация была встроена в реалистично выглядевшую медицинскую документацию.

Это показывает новую сторону проблемы: убедительность медицинской информации все меньше связана с ее истинностью.

Чем профессиональнее выглядит ошибка, тем труднее заметить необходимость проверки

Раньше у сомнительной медицинской информации нередко существовали заметные признаки: анонимный автор, плохо написанный текст, очевидно коммерческий сайт, громкие обещания или отсутствие ссылок.

Генеративный ИИ способен убрать многие из этих сигналов.

Ошибочный текст может быть грамматически безупречным, логично структурированным, содержать профессиональную терминологию и выглядеть как объяснение специалиста. Более того, система способна создавать ссылки и названия исследований, которые кажутся настоящими, но в действительности не существуют.

Возникает своеобразная асимметрия.

Создание убедительного медицинского утверждения занимает секунды. Его надежная проверка может потребовать поиска первоисточника, чтения научной публикации, оценки дизайна исследования и сопоставления результата с клиническими рекомендациями.

Поэтому стратегия, основанная на проверке абсолютно каждого утверждения, плохо масштабируется.

Именно здесь исследование ВШЭ приобретает значение далеко за пределами одной страны. Оно описывает фундаментальное ограничение человеческого поведения в современной информационной среде: даже когда проверка доступна и полезна, человек редко инициирует ее самостоятельно.

Медицинская медиаграмотность должна учить не проверять всё, а замечать моменты высокого риска

Практический вывод из исследования выглядит несколько иначе, чем привычный призыв «доверяйте только проверенным источникам».

Проверить всю медицинскую информацию невозможно. Значит, человеку необходим механизм отбора утверждений, для которых проверка особенно важна.

В первую очередь настороженность оправданна, когда информация:

• предлагает начать, прекратить или изменить лечение;
• призывает отказаться от вакцинации или диагностической процедуры;
• обещает лечение тяжелого заболевания без убедительных клинических доказательств;
• противоречит рекомендациям врача или признанным клиническим руководствам;
• основана на одном исследовании, особенно небольшом или проведенном только на животных;
• обещает практически гарантированный эффект;
• утверждает, что врачи, ученые или фармацевтическая отрасль «скрывают» эффективный метод;
• требует финансового решения одновременно с медицинским;
• не позволяет установить первоисточник ключевой цифры или утверждения.

Здесь меняется сама цель медиаграмотности. Человеку необязательно превращаться в специалиста по систематическим обзорам и статистике клинических исследований.

Гораздо важнее сформировать навык остановки: распознать момент, когда информация способна изменить решение, связанное со здоровьем, и именно тогда перейти от чтения к проверке.

Для пациента такой проверкой может быть обращение к врачу или авторитетному медицинскому источнику. Для специалиста — поиск клинических рекомендаций, первичной научной публикации или систематического обзора. Для журналиста — проверка первоисточника и консультация профильного эксперта.

Один эксперимент не показывает, как ведут себя все пользователи интернета

Результат 5,5% нельзя автоматически интерпретировать как универсальную долю медицинских утверждений, которую люди проверяют в реальной жизни.

Исследование проводилось в экспериментальной цифровой среде, а переход между вкладками использовался как косвенный показатель внешней проверки. Исследователи не могли во всех случаях установить, что именно человек делал после ухода со страницы и насколько качественным был найденный источник.

Выборка также не является моделью всего населения мира. Поведение может различаться в зависимости от возраста, страны, образования, цифровых навыков, тяжести заболевания и того, касается ли утверждение человека лично.

Наконец, исследование показывает связь между усилиями по проверке и большей точностью, но качество самого поиска имеет решающее значение. Найти дополнительную информацию — еще не значит найти правильную информацию.

Это особенно важно в интернете, где поисковая система способна привести пользователя как к клиническим рекомендациям и систематическому обзору, так и к публикации, подтверждающей исходное заблуждение.