{"id":17070,"date":"2026-08-26T09:36:48","date_gmt":"2026-08-26T07:36:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/portfolio\/francois-tserstevens\/"},"modified":"2026-08-26T09:36:59","modified_gmt":"2026-08-26T07:36:59","slug":"francois-tserstevens","status":"publish","type":"us_portfolio","link":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/portfolio\/francois-tserstevens\/","title":{"rendered":"Fran\u00e7ois t’Serstevens"},"content":{"rendered":"","protected":true},"excerpt":{"rendered":"","protected":true},"author":8,"featured_media":17071,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"us_portfolio_category":[45],"class_list":["post-17070","us_portfolio","type-us_portfolio","status-publish","post-password-required","hentry","us_portfolio_category-new-template"],"acf":{"main_text":"","naam_van_het_proefschift":"TRUTH PERCEPTION ON SOCIAL MEDIA","samenvatting":"Dit proefschrift onderzoekt hoe percepties van waarheid worden gevormd, betwist en waarop wordt gehandeld in hedendaagse informatieomgevingen. Het ontwikkelt een conceptueel kader gebaseerd op vier onderling samenhangende dimensies: Affect, Gemeenschap, Autoriteit en Temporaliteit, om te begrijpen hoe individuen informatie interpreteren en waarom polarisatie blijft bestaan. Door specifieke mechanismen te behandelen waarmee overtuigingen ontstaan en informatie zich verspreidt in verschillende contexten, betoogt dit proefschrift dat het verminderen van polarisatie geco\u00f6rdineerde interventies vereist die cognitieve vooroordelen, sociale dynamiek, elitegedrag en algoritmische bemiddeling aanpakken, in plaats van ge\u00efsoleerde oplossingen op platform of gebruikersniveau.\n\nHoofdstuk 2 onderzoekt hoe percepties van nepnieuws vari\u00ebren tussen politieke en sociale groepen, aan de hand van crowdsourced beoordelingen van pandemiegerelateerde content op X. Met behulp van Bayesiaanse multilevel-regressie met poststratificatie modelleren we hoe verschillende persona\u2019s content classificeren en schatten we de kans op delen tussen groepen. De analyse laat zien dat, hoewel het delen van nepnieuws relatief zeldzaam is, politieke identiteit zowel de classificatie als het deelgedrag be\u00efnvloedt, wat aantoont hoe affectieve predisposities en gemeenschapsbanden oordelen en de uiting daarvan sturen.\n\nHoofdstuk 3 behandelt waarom gebruikers nepnieuws delen door de relatie tussen waargenomen waarheidsgehalte en betrokkenheidsgedrag te analyseren. De experimentele resultaten tonen aan dat waargenomen waarheidsgehalte betrokkenheid voorspelt, waarbij nepnieuws zich sneller verspreidt dan betrouwbare informatie. Specifiek blijkt dat geloof in valse claims onevenredig hogere deelpercentages oplevert, wat wijst op zeloot- of activistgedrag, waarbij individuen die desinformatie accepteren actieve verspreiders worden. Dit onderstreept hoe affectieve waarheidsoordelen de verspreidingsdynamiek bepalen.\n\nHoofdstuk 4 analyseert affectieve polarisatie onder Zweedse politieke elites op Twitter, waarbij traditionele tweepartijenkaders voor partijdigheid worden aangepast aan een meerpartijenomgeving. We vinden dat de balans tussen positieve en negatieve partijdigheid afhangt van hoe de eigen groep wordt gedefinieerd, waarbij negativiteit geconcentreerd is onder extremistische politici. Omdat negatieve boodschappen meer reacties genereren, staan elites bloot aan prikkels richting verdeeldheid zaaiende retoriek die bredere polarisatie versterkt, wat illustreert hoe affectieve houdingen in elitecommunicatie online gemeenschappen vormgeven.\n\nHoofdstuk 5 onderzoekt hoe de aanbevelings algoritmen van YouTube en sociale kuddegedrag de zichtbaarheid en betrokkenheid van nieuwsvideo\u2019s be\u00efnvloeden. Met behulp van longitudinale data van meer dan 1.200 video\u2019s van grote Amerikaanse nieuwsorganisaties, gereconstrueerd uit het Internet Archive, passen we hi\u00ebrarchische Bayesiaanse modellen toe om te traceren hoe vroege blootstelling latere groei be\u00efnvloedt. De resultaten suggereren dat algoritmische systemen autoriteit uitoefenen door zichtbaarheid te controleren, waarbij vroege momentum temporele padafhankelijkheden cre\u00ebert die langetermijnaandachtstrajecten bepalen.\n\nSamen tonen deze bevindingen aan dat polarisatie voortkomt uit met elkaar verweven processen op het gebied van affect, gemeenschap, autoriteit en temporaliteit. Dit proefschrift laat zien dat effectieve interventies niet kunnen steunen op enkelvoudige oplossingen, maar moeten aanpakken hoe deze dimensies op elkaar inwerken bij de vorming van overtuigingen, de versterking van identiteit en de circulatie van informatie, zowel online als offline.","summary":"This thesis examines how perceptions of truth are formed, contested, and acted upon in contemporary information environments. It develops a conceptual framework based on four interacting dimensions: Affect, Community, Authority, and Temporality, to understand how individuals interpret information and why polarisation persists. By addressing specific mechanisms through which beliefs form and information spreads across different contexts, the thesis argues that reducing polarisation requires coordinated interventions addressing cognitive biases, social dynamics, elite behaviour, and algorithmic mediation rather than isolated platform or user-level fixes.\n\nChapter 2 explores how perceptions of fake news vary across political and social groups through crowd-sourced assessments of pandemic related content on X. Using Bayesian multilevel regression with post stratification, we model how different personae classify content and estimate sharing likelihood across groups. The analysis reveals that while sharing fake news is relatively rare, political identity shapes both classification and sharing behaviour, demonstrating how affective predispositions and community attachments guide judgments and their expression.\n\nChapter 3 examines why users share fake news by analysing the relationship between perceived veracity and engagement behaviour. The experimental results show that perceived veracity predicts engagement, with fake news spreading more than accurate content. Specifically, we find that belief in false claims produces disproportionately higher sharing rates, reflecting zealot or activist behaviour in which individuals who accept misinformation become active propagators. This highlights how affective judgments of truth shape diffusion dynamics.\n\nChapter 4 analyses affective polarisation among Swedish political elites on Twitter, adapting traditional two-party partisanship frameworks in a multiparty setting. We find that the balance between positive and negative partisanship depends on in-group definition, with negativity concentrated among extremist politicians. Because negative messages attract more engagement, elites face incentives toward divisive rhetoric that reinforces broader polarisation, illustrating how affective dispositions in elite communication shape online communities.\n\nChapter 5 investigates how YouTube\u2019s recommendation algorithms and social herding shape news video visibility and engagement. Using longitudinal data on over 1,200 videos from major U.S. outlets reconstructed from the Internet Archive, we apply hierarchical Bayesian models to trace how early exposure conditions later growth. Our findings suggest that algorithmic systems exercise authority by controlling visibility, with early momentum creating temporal path dependencies that determine long-term attention trajectories.\n\nCollectively, these findings demonstrate that polarisation emerges from interwoven processes across affect, community, authority, and temporality. The thesis shows that effective interventions cannot rely on single solutions but must address how these dimensions interact to shape belief formation, identity reinforcement, and information circulation in both online and offline contexts.","auteur":"Fran\u00e7ois t'Serstevens","auteur_slug":"franois-tserstevens","publicatiedatum":"23 september 2026","taal":"EN","url_flipbook":"https:\/\/ebook.proefschriftmaken.nl\/ebook\/franoistserstevens?iframe=true","url_download_pdf":"https:\/\/ebook.proefschriftmaken.nl\/download\/d5678809-522c-4e91-81c0-010ae76b448a\/highres","url_epub":"","ordernummer":"19463","isbn":"978-94-6534-591-8","doi_nummer":"","naam_universiteit":"Universiteit Maastricht","afbeeldingen":17072,"video_url":"","podcast_url":"","naam_student:":"","binnenwerk":"","universiteit":"Universiteit Maastricht","cover":"","afwerking":"","cover_afwerking":"","design":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/17070","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/us_portfolio"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=17070"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/17070\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":17073,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/17070\/revisions\/17073"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/17071"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17070"}],"wp:term":[{"taxonomy":"us_portfolio_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio_category?post=17070"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}