ミス情報のドメイン固有特性評価に向けて【JST・京大機械翻訳】

Afsana Fariha; Kabir Muhammad Ashad; Hassan Naeemul; Paul Manoranjan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210885332454 整理番号：22P0176333

ミス情報のドメイン固有特性評価に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards Domain-Specific Characterization of Misinformation

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発行年： 2020年07月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

健康誤情報の急速な普及は公衆衛生へのリスクの増加をもたらす。健康誤情報と戦う方法をより良く理解するために,誤情報の基本特性がドメインからドメインとどのように異なるかを認識することが重要である。本論文では,誤情報のドメイン特異的特性化に向けた経路を提示し,他者と比較して健康誤情報の隠された行動を対処でき,それと戦うために適切なイニシアティブを取ることができる。この目的で,著者らは,他のタイプの誤情報から医学的誤情報の識別特徴を識別するためのいくつかの可能なアプローチについて言及した。その後,著者らは,研究計画を手短に提案して,次に,満たすための可能な挑戦を提案した。提案した研究アイデアの発見は,誤情報研究コミュニティに新しい方向を提供するであろう。【JST・京大機械翻訳】

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