論文の概要: Fighting the COVID-19 Infodemic: Modeling the Perspective of
Journalists, Fact-Checkers, Social Media Platforms, Policy Makers, and the
Society
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00033v5
- Date: Wed, 22 Sep 2021 13:35:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 05:27:28.521935
- Title: Fighting the COVID-19 Infodemic: Modeling the Perspective of
Journalists, Fact-Checkers, Social Media Platforms, Policy Makers, and the
Society
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスと戦う情報デミック:ジャーナリスト、ファクトチェッカー、ソーシャルメディアプラットフォーム、政策立案者、社会の視点をモデル化する
- Authors: Firoj Alam, Shaden Shaar, Fahim Dalvi, Hassan Sajjad, Alex Nikolov,
Hamdy Mubarak, Giovanni Da San Martino, Ahmed Abdelali, Nadir Durrani, Kareem
Darwish, Abdulaziz Al-Homaid, Wajdi Zaghouani, Tommaso Caselli, Gijs Danoe,
Friso Stolk, Britt Bruntink and Preslav Nakov
- Abstract要約: 新型コロナウイルスは世界保健機関(WHO)にとって最も重要な分野の一つだと宣言されている。
このインフォデミックと戦うことは、世界保健機関(WHO)の最も重要な焦点の1つと宣言されている。
詳細な偽情報分析のために,手動で注釈付きツイート16Kの大規模なデータセットをリリースする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.9389191670008
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With the emergence of the COVID-19 pandemic, the political and the medical
aspects of disinformation merged as the problem got elevated to a whole new
level to become the first global infodemic. Fighting this infodemic has been
declared one of the most important focus areas of the World Health
Organization, with dangers ranging from promoting fake cures, rumors, and
conspiracy theories to spreading xenophobia and panic. Addressing the issue
requires solving a number of challenging problems such as identifying messages
containing claims, determining their check-worthiness and factuality, and their
potential to do harm as well as the nature of that harm, to mention just a few.
To address this gap, we release a large dataset of 16K manually annotated
tweets for fine-grained disinformation analysis that (i) focuses on COVID-19,
(ii) combines the perspectives and the interests of journalists, fact-checkers,
social media platforms, policy makers, and society, and (iii) covers Arabic,
Bulgarian, Dutch, and English. Finally, we show strong evaluation results using
pretrained Transformers, thus confirming the practical utility of the dataset
in monolingual vs. multilingual, and single task vs. multitask settings.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)パンデミック(covid-19)の勃発に伴い、政治と医療の側面が融合し、問題は完全に新しいレベルに上昇し、世界初となるインフォデミックとなった。
このインフォデミックと戦うことは、偽の治療法、噂、陰謀説の宣伝から、キセノフォビアやパニックの拡散まで、世界保健機関(WHO)の最も重要な焦点の1つだと宣言されている。
この問題に対処するには、クレームを含むメッセージの識別、チェック能力と事実性の決定、そしてその害の性質だけでなく害を及ぼす可能性など、いくつかの困難な問題を解決する必要がある。
このギャップに対処するため、我々は手動で注釈付きツイート16Kの大規模なデータセットを公開し、詳細な偽情報分析を行う。
(i)COVID-19を中心に
(ii)ジャーナリスト、事実確認者、ソーシャルメディアプラットフォーム、政策立案者、社会の視点と関心を組み合わせること。
(iii) アラビア語、ブルガリア語、オランダ語、英語を扱っている。
最後に,事前学習したトランスフォーマーを用いて,単言語対マルチリンガル,単一タスク対マルチタスク設定におけるデータセットの実用性を確認した。
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