Существует несколько инструментов исследования и измерения, которые могут помочь практикам в мониторинге информационной и дезинформационной деятельности. На базовом уровне эти инструменты помогают сотрудникам, занимающимся программами и мониторингом, оценкой и обучением (MEL), выполнять функцию подотчетности. Однако эти инструменты также играют важную роль в адаптации программирования к меняющимся условиям. Помимо ответов на вопросы о том, привлекают ли программные вмешательства предназначенных бенефициаров и в какой степени, эти исследовательские инструменты могут помочь практикам определить эффективность вмешательств или вмешательств, чтобы исполнители могли выполнять итерацию, как в рамках адаптивного управление или сотрудничества, обучения и адаптации (CLA).

Мониторинг программы 

(Оценить реализацию, достигает ли содержание желаемых целей, привлекают ли цели содержание)

Ключевые вопросы исследования:

• Сколько человек вовлечено в программные деятельность или вмешательства?
• Какие демографические, поведенческие или географические группы участвуют в программной деятельности? Достигает ли вмешательство предназначенных бенефициаров?
• Как реагируют участники, бенефициары или аудитория на программные деятельности или материалы?
• Чем отличаются взаимодействия или реакции в зависимости от типа деятельности?

Существует несколько инструментов, которые могут помочь практикам DRG отслеживать охват программной деятельности и степень привлечения аудитории и намеченных бенефициаров к контенту программы. Эти инструменты различаются в зависимости от средств массовой информации, через которые распространяется информация и дезинформация, а также контрпрограммирование. Для аналоговых СМИ, таких как телевидение и радио, показатели аудитории, включая размер, демографический состав и географический охват, доступны через сами СМИ или через государственные административные записи. Польза и подробность такой информации зависит от способности этих каналов собирать эту информацию и их желания делиться ею публично. Еще одним полезным источником информации об аудитории могут быть местные маркетинговые или рекламные фирмы. В некоторых случаях можно смоделировать охват телевидения и/или радио , используя информацию об инфраструктуре вещания.

Цифровые платформы предоставляют более доступный набор показателей. Платформы социальных сетей, такие как Twitter, Facebook и YouTube, имеют встроенные инструменты аналитики, которые позволяют даже обычным пользователям отслеживать просмотры постов и вовлеченность (включая лайки, репосты и комментарии). В зависимости от интерфейса прикладного программирования (API) платформы и среды обслуживания могут быть доступны более сложные аналитические инструменты. Например, API Twitter позволяет пользователям импортировать большие объемы как метаданных, так и содержимого твитов, что позволяет отслеживать взаимосвязи между аккаунтами и проводить анализ контента или тональности по определенным темам. Google Аналитика предоставляет набор инструментов для измерения взаимодействия потребителей с рекламными материалами, включая поведение на целевых веб-сайтах. Например, эти инструменты могут помочь практикам понять как пользователи, которые попадают на ресурс или веб-сайт, нажав на цифровой контент (например, ссылки в твитах, сообщения в Facebook или видео на YouTube), проводят время на целевых ресурсах и что они там просматривают, скачивают или взаимодействуют иным образом. Отслеживание переходов по ссылкам дает потенциальные показатели целевого поведения, а не только убеждений или взглядов.

Разработка контента: Пилот-Тест-Масштаб 

Определение контента программной деятельности является ключевым решением в любом программном цикле. Что касается программ дезинформации, роль разработчиков включает рассмотрение того, как посланник, средства и контент вмешательства могут повлиять на восприятие и взаимодействие намеченных групп с этим контентом, и возможность материала изменить их убеждения или поведение. Учитывая это, поиск и тестирование контрдезинформационного контента на этапе внедрения может помочь разработчикам определить, какие программные подходы работают и как и нужно ли адаптировать контент в ответ на меняющиеся условия.  

Ключевые вопросы исследования:

• Какие средства или посланники с наибольшей вероятностью улучшат восприятие контента в данном контексте? Например, является ли один подход более эффективным, чем другой, в поощрении интерпретаторов использовать информацию и/или делиться ею с другими?
• Какая структура более способна уменьшит потребление дезинформации или увеличит потребление вероятной информации в данном контексте? Например, может ли сообщение о проверке фактов (факт-чекинг) с большей вероятностью подтолкнуть потребителей изменить свои убеждения в сторону правды или вызвать уменьшение их веры в изначальную дезинформацию?

Несколько методов сбора данных позволяют практикам DGR разработать контент вмешательства с небольшим количеством возможных бенефициаров, прежде чем распространять деятельности на более широкую аудиторию. Фокус-группы (дискуссии в малых группах, научно отобранных и структурированных) регулярно используются в маркетинговых исследованиях и программах DRG для получения подробной реакций на тестируемые продукты. В отличие от опросов, которые могут быть более репрезентативными, но полагаются на выбор респондентами единообразных и заранее определенных элементов ответа, которые не отражают столько нюансов, этот формат позволяет исследователям наблюдать спонтанные ответы на подсказки и запрашивать дополнительную информацию у респондентов. Фокус-группы полезны для сбора первоначальных впечатлений о различных альтернативах потенциального программного контента, прежде чем распространять деятельность на более широкую аудиторию.

A/B-тесты — это более строгий метод определения вариаций контента или действий, которые с наибольшей вероятностью приведут к желаемым результатам, особенно когда есть похожие альтернативы т различия между ними, скорее всего, невелики. A/B-тесты — это тип рандомизированной оценки, при которой исследователь случайным образом распределяет членов группы участников исследования, чтобы они получили разные версии контента. Например, электронные письма для маркетинга продукции или предложения по сбору средств для кампании могут случайным образом назначать пул адресов электронной почты для получения одного и того же контента на одну из нескольких различных почтовых тем. Затем исследователи измеряют различия между каждой из этих экспериментальных групп по одним и тем же результатам, которые для цифрового контента часто включают показатели вовлеченности, клики по ссылкам, лайки, репосты и/или комментарии.