“This of Fake News”:TwitterユーザからCOVID-19偽情報への自発的デバンキングの特性化【JST・京大機械翻訳】

Miyazaki Kunihiro; Uchiba Takayuki; Tanaka Kenji; An Jisun; Kwak Haewoon; Sasahara Kazutoshi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217263473268 整理番号：22P0310892

“This of Fake News”:TwitterユーザからCOVID-19偽情報への自発的デバンキングの特性化【JST・京大機械翻訳】

"This is Fake News": Characterizing the Spontaneous Debunking from Twitter Users to COVID-19 False Information

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発行年： 2022年03月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年08月10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)

ファルス情報はソーシャルメディアに広がり,事実チェックは潜在的対策である。しかし,事実チェック者の厳しい不足がある。特に,COVID-19のようなパンデミックにおいて,事実チェックをスケールする効率的方法が必要である。本研究では,社会的メディアユーザによる自発的デバンキングに焦点を当て,それは,事実チェックおよび偽情報に対抗するための有用性を示すにもかかわらず,既存の研究において見逃されてきた。具体的には,偽情報,または偽のツイートを,しばしば fakeする de andとツイッターユーザである傾向のあるツイートを特性づける。この解析のため,著者らは,それらの部分集合を注釈し,デバンキング挙動を検出するための分類モデルを構築するために,フェイクツイートに対する応答の包括的なデータセットを作成した。著者らは,ほとんどの fのツイートは,未のままであり,自発的なデバンキングは,他の型の応答より遅く,そして,自発的なデバンキングは,政治的なトピックスにおいて,パートナーシップを示すことを見出した。これらの結果は,従来の事実チェックをスケールする自発的なデバンキングを利用するための実行可能な洞察を提供し,それによって,新しい展望から既存の研究を補足する。【JST・京大機械翻訳】

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