Fałszywe treści nie są dziś internetowym „wypadkiem przy pracy” — to stały składnik obiegu informacji, który wpływa na zaufanie, decyzje i emocje. Zestawienie DemandSage zbiera dane z wielu badań i pokazuje, jak często użytkownicy stykają się z nieprawdziwymi wiadomościami oraz jak łatwo dochodzi do ich dalszego podawania. Ważne: część liczb dotyczy realnych zachowań (udostępniania), a część — subiektywnych deklaracji („widzę to codziennie”). Widać też powtarzający się mechanizm: treści sensacyjne i emocjonalne rozchodzą się szybciej, bo wywołują silniejsze reakcje. Jeśli chcemy reagować skutecznie, musimy rozumieć nie tylko, co jest fałszem, ale dlaczego akurat ten przekaz „niesie się” w sieci.
Artykuł „19 Fake News Statistics 2026” na portalu DemandSage to kompilacja danych z wielu źródeł badawczych (m.in. Pew Research Center, Ipsos/CIGI, YouGov, Statista, CHEQ/University of Baltimore). Z zebranych statystyk wyłania się obraz zjawiska masowego i systemowego: fałszywe informacje docierają do większości użytkowników internetu, a media społecznościowe są głównym kanałem ich rozpowszechniania. Autor porządkuje problem w trzech wymiarach: zasięg (jak wielu ludzi styka się z fałszem), zachowania (kto i jak go udostępnia) oraz skutki (spadek zaufania i koszty ekonomiczne).
Dane Ipsos z badania dla CIGI pokazują skalę ekspozycji: w próbie ponad 25 tysięcy respondentów z 25 krajów 86% internautów deklarowało kontakt z fake news, a wielu z nich przyznało, że przynajmniej raz początkowo w taką informację uwierzyło. Najczęściej wskazywanymi źródłami były Facebook, inne media społecznościowe, strony WWW, YouTube i telewizja. To ważne, bo pokazuje wielokanałowość obiegu — fałsz nie „krąży” w jednym miejscu, lecz swobodnie przenika między platformami i mediami tradycyjnymi.
Kluczowy dla zasięgu wtórnego jest moment udostępnienia. Według danych Pew Research Center z 2016 roku 23% dorosłych Amerykanów przyznało, że kiedykolwiek podało dalej zmyśloną wiadomość — część świadomie, część dopiero po czasie orientując się, że treść była fałszywa. Jednocześnie wielu badanych jest przekonanych, że potrafi takie materiały rozpoznać. To napięcie między wysoką pewnością siebie a ograniczoną skutecznością tworzy podatny grunt dla manipulacji.
Mechanizm ten potwierdzają nowsze dane YouGov (2023): w testach rozpoznawania nagłówków badani mylili się średnio w około jednej trzeciej przypadków, mimo deklarowanej wiary we własne kompetencje. Do tego dochodzą klasyczne wyniki badań MIT nad dyfuzją informacji w mediach społecznościowych: fałszywe treści na Twitterze/X rozchodziły się szybciej i dalej niż prawdziwe, głównie dlatego, że były bardziej nowe, zaskakujące i emocjonalne. Co istotne, przewaga ta nie wynikała wyłącznie z aktywności botów — dużą rolę odgrywali zwykli użytkownicy i ich reakcje.
Skala zjawiska przekłada się na realny niepokój społeczny. W raporcie Pew z 2025 roku 72% badanych w 25 krajach uznało rozpowszechnianie fałszywych informacji online za poważne zagrożenie dla własnego państwa. DemandSage przywołuje także koszty ekonomiczne: raport CHEQ, przygotowany we współpracy z ekonomistą z University of Baltimore, szacuje globalne straty na dziesiątki miliardów dolarów rocznie, często wskazując kwotę około 78 miliardów USD. To dane, które pokazują, że stawką nie są tylko „błędy w internecie”, lecz bezpieczeństwo społeczne, zaufanie do instytucji i realne pieniądze.
Opracowano na podstawie:
