프롤로그. 화면은 읽는 것이 아니라 우리를 읽고 있다

1장. 믿는 순간보다 멈추는 순간이 먼저다
1절. 스마트폰 첫 화면이 하루의 뉴스가 되는 이유
2절. 국어의 읽기와 사회의 시민성이 만나는 자리
3절. 의심은 불신이 아니라 확인의 기술

2장. 뉴스는 사실만 담는 그릇이 아니다
1절. 제목은 정보를 주기도 하고 방향을 정하기도 한다
2절. 누가 말했는지 알면 문장이 다르게 보인다
3절. 사실, 의견, 해석을 분리하는 연습

3장. 가짜뉴스는 거짓말보다 더 복잡하게 움직인다
1절. 오정보와 허위정보는 어떻게 다른가
2절. 감정을 건드리는 문장이 빠르게 퍼지는 이유
3절. 공유하기 전에 멈추는 세 가지 판단

4장. 유튜브 섬네일은 작은 포스터가 아니라 주장이다
1절. 얼굴, 숫자, 느낌표가 클릭을 부르는 방식
2절. 쇼츠는 정보를 압축하면서 무엇을 지우는가
3절. 영상의 증거와 편집의 리듬을 따로 읽는다

5장. 알고리즘 추천은 취향을 보여 주면서 취향을 만든다
1절. 추천 목록은 왜 내 생각처럼 느껴질까
2절. 조회수와 좋아요가 신뢰를 대신할 수 없는 이유
3절. 관심의 감옥에서 빠져나오는 탐색법

6장. 그래프는 숫자로 말하지만 말투가 있다
1절. 세로축 하나가 사건의 크기를 바꾼다
2절. 평균, 비율, 순위가 현실을 단순하게 만드는 순간
3절. 그래프를 읽을 때 기준값부터 찾는다

7장. 여론조사는 민심이 아니라 질문과 표본의 결과다
1절. 1,000명의 응답이 사회 전체를 말할 수 있는 조건
2절. 오차범위 안의 1위는 정말 1위일까
3절. 질문 문구와 응답률이 결과의 표정을 바꾼다

8장. 댓글과 커뮤니티는 여론처럼 보일 수 있다
1절. 많은 댓글이 많은 사람을 뜻하지 않는 이유
2절. 혐오 표현과 조롱이 판단을 흐리는 방식
3절. 시민으로 말하는 법은 반응 속도에서 시작하지 않는다

9장. 인공지능 시대에는 진짜와 가짜의 경계가 더 얇아진다
1절. 생성형 인공지능은 사실을 말하는 기계가 아니다
2절. 합성 이미지와 짧은 영상은 왜 더 그럴듯한가
3절. 인공지능이 만든 정보를 확인하는 새로운 습관

10장. 미디어 문해력은 시험 밖에서 시민을 만든다
1절. 잘 읽는 사람은 쉽게 흥분하지 않는다
2절. 다른 의견을 만날 때 필요한 공정한 질문
3절. 정보를 소비하는 사람에서 판단하는 사람으로

에필로그. 더 빨리 믿는 사람이 아니라 더 오래 생각하는 사람