Autorzy streszczenia: Mariusz Duplaga, Magdalena Sikorska

Szczepienia pozostają jednym z podstawowych narzędzi prewencji chorób zakaźnych. Ich skuteczność zależy jednak od postaw zbiorowości, a te w znacznym stopniu kształtują się pod wpływem treści dostępnych w Internecie, szczególnie w mediach społecznościowych. Na decyzje dotyczące szczepień wpływa więc nie tylko dostęp do świadczeń, lecz także to, jakie informacje są uznawane za wiarygodne, jak oceniane jest ryzyko oraz czy instytucje publiczne i naukowcy cieszą się zaufaniem [1,2].

W tym wpisie omawiam kluczowe wnioski z badania opublikowanego w czasopiśmie Healthcare przy udziale pracowników Zakładu Promocji Zdrowia i e-Zdrowia IZP WNZ UJCM. Zanalizowaliśmy w nim zależność między wahaniem szczepionkowym, podatnością na fałszywe informacje zdrowotne oraz przekonaniami spiskowymi dotyczącymi szczepień w populacji dorosłych użytkowników Internetu w Polsce [3].

Podstawowe pojęcia

Kluczowe pojęcia analizowane w badaniu obejmowały ‘wahanie szczepionkowe’, ‘dezinformację zdrowotną’, ‘informację mylną’ i ‘manipulację zdrowotną’ oraz ‘podatność na takie informacje’.

• ‘Wahanie szczepionkowe’ (ang. vaccine hesitancy) – odnosi się do spektrum postaw wobec szczepień, od akceptacji po opóźnianie decyzji i odmowę szczepienia. Światowa Organizacja Zdrowia definiuje je jako opóźnianie lub odmawianie szczepienia mimo dostępności szczepień [4]. Pojęcie to jest użyteczne, ponieważ pozwala odróżnić bariery organizacyjne od niepewności, ambiwalencji i ograniczonego zaufania.
• ‘Fałszywa informacja zdrowotna’ (opisywana angielskim terminem misinformation) – oznacza wszystkie treści fałszywe lub wprowadzające w błąd niezależnie od intencji nadawcy.
• ‘Dezinformacja’ (disinformation) – to pojęcie węższe i odnosi się konkretnie do fałszywych treści rozpowszechnianych celowo dla zamierzonej manipulacji, tj. gdzie nadawca ma intencję oszukania odbiorcy.
• Ponadto, indentyfikuje się też przeinaczenia opisywane angielskim terminem malinformation, oznaczające treści zasadniczo prawdziwe, ale użyte w sposób szkodliwy, bo wyrwający prawdę z kontekstu i skutkujący tym, że wprowadza się w błąd [5]. Malinformation może być zarówno intencjonalna – jako ‘manipulacja zdrowtna’ – lub nieintencjonalnia – jako ‘informacja mylna’.

W języku polskim potocznie stosuje się zbiorczo termin „dezinformacja” w odniesieniu do wszystkich tych pojęć (typów fałszywej informacji) – i zamiennie dla pojęcia ‘fałszywej informacji’ (misinformation). W takim też sensie zostało użyte w tytule niniejszego tekstu. Warto jednak pamiętać, że to szersze rozumienie nie oddaje istotnych niuansów znaczeniowych i nie jest odpowiednikiem angielskiego disinformation, które ma bardziej konkretne znacznie.

‘Dezinformacja zdrowotna’ sensu stricto – tj. intencjonalne wprowadzenie w błąd – jest szczególnie istotnym problemem, bo może zniekształcać postrzeganie ryzyka, podważać zaufanie do systemu ochrony zdrowia i osłabiać przestrzeganie zaleceń zdrowotnych [1,2]. Pojęcie to wiąże się także z ‘denializmem’ lub ‘negacjonizmem’ zdrowotnym (ang. health denialism), rozumianym jako uporczywe odrzucanie dobrze ugruntowanego konsensusu naukowego i zastępowanie go pseudoeksperckimi interpretacjami. Tego rodzaju postawa bywa trwała i odporna na korekty [6].

W pracy opublikowanej w Healthcare kluczowe znaczenie miało pojęcie ‘podatności na fałszywe informacje zdrowotne’ (ang. susceptibility to health misinformation), odnoszące się do skłonności do uznawania fałszywych twierdzeń za prawdopodobne lub prawdziwe [3]. Pojęcie to pomaga wyjaśnić, dlaczego przy podobnej ekspozycji na treści zdrowotne część osób podchodzi do nich krytycznie, a część przyjmuje je bez wystarczającej weryfikacji. W literaturze wskazuje się, że indywidualne różnice w ocenie fałszywych treści wiążą się między innymi z jakością rozumowania i zaufaniem do źródeł wiedzy [7,8].

Modelowanie uwarunkowań wahania szczepionkowego

W badaniach nad wahaniem szczepionkowym często wykorzystuje się modele 3C, 5C i 7C, które porządkują czynniki odpowiedzialne za to zjawisko. W klasycznym modelu 3C podkreśla się rolę zaufania do szczepień i systemu odpowiedzialnego za ich realizację (confidence), bagatelizowania ryzyka choroby (complacency) oraz wygody i dostępności szczepienia (convenience) [4]. Betsch i wsp. rozwinęli to podejście, proponując model 5C, obejmujący także kalkulowanie korzyści i ryzyka (calculation) oraz odpowiedzialność zbiorową (collective responsibility) [9]. Następnie Geiger i wsp. rozszerzyli dalej ten zestaw determinant do modelu 7C albo inaczej modelu gotowości szczepionkowej (vaccination readiness), dodając komponent przestrzegania zaleceń i norm społecznych (compliance) oraz komponent związany z narracjami spiskowymi (conspiracy) [10].

Opisane tutaj badanie koncentrowało się przede wszystkim na obszarze informacji, zaufania i podatności na mylące treści, a nie na klasycznie rozumianych barierach dostępu do usług [3].

Metodologia badania

Badanie miało charakter przekrojowy i opierało się na analizie danych uzyskanych w wyniku ogólnopolskiego sondażu internetowego przeprowadzonego na reprezentatywnej próbie 2200 dorosłych użytkowników Internetu w Polsce [3]. W kwestionariuszu wykorzystano narzędzia służące do pomiaru wahania szczepionkowego, kompetencji zdrowotnych i e-zdrowotnych, przekonań spiskowych dotyczących szczepień oraz zaufania do naukowców [3,11,12].

Podatność na fałszywe informacje zdrowotne oceniano za pomocą skali obejmującej 12 fałszywych stwierdzeń dotyczących zdrowia, sformułowanych na podstawie treści pojawiających się w polskim obiegu informacyjnym i materiałach fact-checkingowych [3]. Zamiast pytać respondentów o deklarowaną zdolność rozpoznawania fałszywych informacji, autorzy pytali o wiarygodność konkretnych stwierdzeń. Taka procedura lepiej przybliża rzeczywiste warunki, w których odbiorcy stykają się z określonymi narracjami, a nie z abstrakcyjnymi deklaracjami postaw wobec dezinformacji [3].

Najważniejsze wyniki

W badaniu wykazano, że wyższa podatność na fałszywe informacje zdrowotne była związana z większym wahaniem szczepionkowym, nawet po uwzględnieniu innych uwarunkowań [3]. Wynik ten wspiera tezę, że zdolność odróżniania treści wiarygodnych od wprowadzających w błąd ma praktyczne znaczenie dla decyzji zdrowotnych i postaw wobec szczepień [2,3].

Istotnym predyktorem wahania szczepionkowego były również przekonania spiskowe [3]. Narracje spiskowe przesuwają interpretację problemu z poziomu danych i dowodów na poziom intencji, ukrywania prawdy, kontroli i interesów. Taki sposób interpretacji utrudnia skuteczność korekt faktograficznych, ponieważ podważa wiarygodność źródeł jeszcze przed oceną samych dowodów [13].

Zaufanie do naukowców działało ochronnie: wyższy poziom zaufania wiązał się z niższym wahaniem szczepionkowym [3]. Jest to zgodne z badaniami międzynarodowymi pokazującymi, że zaufanie do naukowców ma znaczenie dla społecznej akceptacji zaleceń opartych na wiedzy naukowej [14].

Ujemny związek z wahaniem szczepionkowym zaobserwowano także w przypadku kompetencji e-zdrowotnych [3]. Może to sugerować ich efekt ochronny, choć nadal nie jest jasne, w jakim stopniu same umiejętności wyszukiwania i wykorzystywania informacji online są w stanie chronić przed treściami silnie perswazyjnymi i emocjonalnymi.

Jednocześnie kompetencje zdrowotne nie były istotnie związane z wahaniem szczepionkowym. Jak się wydaje, ogólne kompetencje zdrowotne nie muszą przekładać się bezpośrednio na umiejętność krytycznej oceny sprzecznych, emocjonalnie nacechowanych lub pseudonaukowo sformułowanych przekazów dotyczących szczepień, która może być silniej zależna od zaufania, wcześniejszych przekonań i podatności na dezinformację. Także miary intensywności korzystania z Internetu i mediów społecznościowych nie miały związku z wahaniem szczepionkowym [3]. Wynik ten wspiera interpretację, że znaczenie ma nie tyle sama częstotliwość kontaktu z treściami, ile sposób ich oceny. Niemniej wcześniejsze badania pokazały również, że nawet krótkotrwała ekspozycja na fałszywe informacje o szczepieniach może obniżać intencję szczepienia [15].

Znaczenie wyników dla zdrowia publicznego

Wyniki badania sugerują, że wahanie szczepionkowe w istotnym stopniu może być powiązane z dwoma zjawiskami: podatnością na przyjmowanie fałszywych twierdzeń oraz przekonaniami spiskowymi [3]. Część odbiorców ma trudność z rozpoznawaniem wprowadzających w błąd argumentów, zwłaszcza gdy przyjmują one formę anegdoty, fałszywej analogii lub odwołania do rzekomego autorytetu. Z kolei przekonania spiskowe wpływają na to, jak interpretowane są informacje i czy w ogóle uznaje się źródło za godne zaufania [13].

Zaufanie do naukowców i nauki oraz kompetencje e-zdrowotne mogą pełnić funkcję ochronną, ale nie wiadomo, czy są w stanie zrównoważyć wpływ silnych narracji spiskowych [3,14]. Oznacza to, że interwencje ograniczające wahanie szczepionkowe nie powinny opierać się wyłącznie na prostym dostarczaniu faktów i odnośników do źródeł. Jeżeli odbiorca uznaje dane za element „gry interesów”, sama korekta treści może okazać się niewystarczająca [2,6,13].

Implikacje dla interwencji wspierających szczepienia

W praktyce warto rozważyć uzupełnienie monitorowania postaw wobec szczepień o miary podatności na fałszywe informacje oparte na aktualnych narracjach obecnych w danym kraju. Tego rodzaju narzędzia powinny być okresowo aktualizowane, ponieważ dominujące tezy i schematy argumentacji zmieniają się w czasie [3].

Poza reaktywnym fact-checkingiem coraz większe znaczenie przypisuje się działaniom uprzedzającym, określanym jako „inokulacja” informacyjna. Polegają one na uprzednim wyjaśnianiu mechanizmów manipulacji i typowych technik perswazyjnych, zanim odbiorca zetknie się z właściwą fałszywą narracją. Badania sugerują, że takie podejście może ograniczać podatność na kolejne mylące treści [16,17].

Budowanie zaufania do nauki i instytucji zdrowia publicznego wymaga spójności komunikatów, transparentności oraz uczciwego komunikowania niepewności. W praktyce oznacza to także wzmacnianie roli instytucji lokalnych i pracowników ochrony zdrowia jako pośredników wiarygodnej informacji [2,14].

Edukacja informacyjna powinna koncentrować się nie tylko na tym, jak wyszukiwać informacje, lecz także na tym, jak je oceniać. Wyniki opisywanego badania wspierają przesunięcie akcentu na rozpoznawanie jakości źródeł, selektywnego doboru danych i błędnych wniosków, a nie tylko na techniczną łatwość odnajdywania informacji [3].

Ograniczenia i kierunki dalszych badań

Jak w każdym badaniu przekrojowym, również tutaj nie można jednoznacznie rozstrzygnąć kierunku zależności. Jest możliwe zarówno to, że podatność na fałszywe informacje zwiększa wahanie szczepionkowe, jak i to, że osoby bardziej wahające się chętniej akceptują treści zgodne z wcześniejszymi przekonaniami [3]. Ponadto badanie przeprowadzono wyłącznie wśród użytkowników Internetu, co ogranicza możliwość uogólniania wyników na całą dorosłą populację.

W dalszych badaniach warto uwzględnić projekty podłużne, które pozwolą lepiej ocenić kierunek zależności między podatnością na fałszywe informacje, przekonaniami spiskowymi i wahaniem szczepionkowym. Zasadne wydaje się również testowanie skuteczności interwencji typu inokulacja i innych strategii odporności informacyjnej w polskim kontekście [3,16,17].

Zaproszenie do współpracy badawczej

Jeśli interesuje Cię, w jaki sposób środowisko informacyjne wpływa na decyzje dotyczące szczepień i jakie narzędzia zdrowia publicznego mogą ograniczać skutki dezinformacji, zapraszamy do współpracy badawczej. Poszukujemy studentów i doktorantów zainteresowanych tą tematyką, którzy chcą rozwijać umiejętności w zakresie badań sondażowych, analizy danych ilościowych, adaptacji kulturowej i walidacji narzędzi pomiarowych oraz modelowania zależności. Prosimy o kontakt mailowy na adres: mariusz.duplaga@uj.edu.pl.

Zapraszamy do zapoznania się z pełną wersją artykułu, który ukazał się w czasopiśmie Healthcare,

autorstwa Mariusza Duplagi, Magdaleny Sikorskiej, Urszuli Zwierczyk i Kingi Kowalskiej-Duplagi:

Exploring the relationship between susceptibility to health misinformation and vaccine hesitancy in Poland

Kontakt do autorów streszczenia: Mariusz Duplaga, Magdalena Sikorska

Blog Zdrowia Publicznego, red. A. Wacławik, P. Moćko, M. Zabdyr-Jamróz, Instytut Zdrowia Publicznego UJ CM, Kraków: 10 kwietnia 2026

Bibliografia:

1. Chou W-YS, Oh A, Klein WMP. Addressing health-related misinformation on social media. JAMA. 2018;320(23):2417-2418. doi:10.1001/jama.2018.16865.
2. Swire-Thompson B, Lazer D. Public health and online misinformation: challenges and recommendations. Annu Rev Public Health. 2020;41:433-451. doi:10.1146/annurev-publhealth-040119-094127.
3. Duplaga M, Sikorska M, Zwierczyk U, Kowalska-Duplaga K. Exploring the relationship between susceptibility to health misinformation and vaccine hesitancy in Poland. Healthcare. 2026;14(4):497. doi:10.3390/healthcare14040497.
4. MacDonald NE; SAGE Working Group on Vaccine Hesitancy. Vaccine hesitancy: definition, scope and determinants. Vaccine. 2015;33(34):4161-4164. doi:10.1016/j.vaccine.2015.04.036.
5. Wardle C, Derakhshan H. Information disorder: toward an interdisciplinary framework for research and policy making. Strasbourg: Council of Europe; 2017.
6. Diethelm P, McKee M. Denialism: what is it and how should scientists respond? Eur J Public Health. 2009;19(1):2-4. doi:10.1093/eurpub/ckn139.
7. Pennycook G, Rand DG. Lazy, not biased: susceptibility to partisan fake news is better explained by lack of reasoning than by motivated reasoning. Cognition. 2019;188:39-50. doi:10.1016/j.cognition.2018.06.011.
8. Roozenbeek J, Schneider CR, Dryhurst S, Kerr J, Freeman ALJ, Recchia G, van der Bles AM, van der Linden S. Susceptibility to misinformation about COVID-19 around the world. R Soc Open Sci. 2020;7(10):201199. doi:10.1098/rsos.201199.
9. Betsch C, Schmid P, Heinemeier D, Korn L, Holtmann C, Böhm R. Beyond confidence: development of a measure assessing the 5C psychological antecedents of vaccination. PLoS One. 2018;13(12):e0208601. doi:10.1371/journal.pone.0208601.
10. Geiger M, Rees F, Lilleholt L, Santana AP, Zettler I, Wilhelm O, Betsch C, Böhm R. Measuring the 7Cs of vaccination readiness. Eur J Psychol Assess. 2022;38(4):261-269. doi:10.1027/1015-5759/a000663.
11. Norman CD, Skinner HA. eHEALS: the eHealth literacy scale. J Med Internet Res. 2006;8(4):e27. doi:10.2196/jmir.8.4.e27.
12. Shapiro GK, Holding A, Perez S, Amsel R, Rosberger Z. Validation of the vaccine conspiracy beliefs scale. Papillomavirus Res. 2016;2:167-172. doi:10.1016/j.pvr.2016.09.001.
13. Lewandowsky S, Ecker UKH, Cook J. Beyond misinformation: understanding and coping with the “post-truth” era. J Appl Res Mem Cogn. 2017;6(4):353-369. doi:10.1016/j.jarmac.2017.07.008.
14. Cologna V, Mede NG, Berger S, Besley J, Brick C, Joubert M, et al. Trust in scientists and their role in society across 68 countries. Nat Hum Behav. 2025;9(4):713-730. doi:10.1038/s41562-024-02090-5.
15. Loomba S, de Figueiredo A, Piatek SJ, de Graaf K, Larson HJ. Measuring the impact of COVID-19 vaccine misinformation on vaccination intent in the UK and USA. Nat Hum Behav. 2021;5(3):337-348. doi:10.1038/s41562-021-01056-1.
16. van der Linden S, Leiserowitz A, Rosenthal S, Maibach E. Inoculating the public against misinformation about climate change. Glob Chall. 2017;1(2):1600008. doi:10.1002/gch2.201600008.
17. Vivion M, Laouan Sidi EA, Betsch C, Dionne M, Dubé E, Carignan ME, et al. Prebunking messaging to inoculate against COVID-19 vaccine misinformation: an effective strategy for public health. J Commun Healthc. 2022;15(3):232-242. doi:10.1080/17538068.2022.2044606.