Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Dataset of Fact-Checked Images Shared on WhatsApp During the Brazilian and Indian Elections

論文の概要: A Dataset of Fact-Checked Images Shared on WhatsApp During the Brazilian and Indian Elections

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02443v1
Date: Tue, 5 May 2020 19:08:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-21 02:40:18.607812
Title: A Dataset of Fact-Checked Images Shared on WhatsApp During the Brazilian and Indian Elections
Title（参考訳）: ブラジルとインドの選挙中にWhatsAppで共有されたFact-Checked画像のデータセット
Authors: Julio C. S. Reis, Philipe de Freitas Melo, Kiran Garimella, Jussara M. Almeida, Dean Eckles, Fabr\'icio Benevenuto
Abstract要約: WhatsAppの悪用は、あらゆる種類のフェイクストーリーを含むいくつかの操作済み画像とミームに依存している。本稿では,WhatsAppを通じて共有されたファクトチェックされた偽画像を含む新たなデータセットを研究コミュニティに公開する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.512596331783666
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently, messaging applications, such as WhatsApp, have been reportedly abused by misinformation campaigns, especially in Brazil and India. A notable form of abuse in WhatsApp relies on several manipulated images and memes containing all kinds of fake stories. In this work, we performed an extensive data collection from a large set of WhatsApp publicly accessible groups and fact-checking agency websites. This paper opens a novel dataset to the research community containing fact-checked fake images shared through WhatsApp for two distinct scenarios known for the spread of fake news on the platform: the 2018 Brazilian elections and the 2019 Indian elections.
Abstract（参考訳）: 最近、WhatsAppのようなメッセージングアプリケーションは、特にブラジルやインドで、誤情報キャンペーンによって悪用されていると報じられている。 WhatsAppの悪用は、あらゆる種類のフェイクストーリーを含むいくつかの操作済み画像とミームに依存している。本研究では、WhatsAppが公開しているグループやファクトチェック機関のウェブサイトから広範囲にわたるデータ収集を行った。本稿は、2018年のブラジル大統領選挙と2019年のインド総選挙の2つの異なるシナリオについて、whatsappで共有された事実チェックされた偽画像を含む、新たなデータセットを研究コミュニティに公開します。

関連論文リスト

WhatsApp Explorer: A Data Donation Tool To Facilitate Research on WhatsApp [1.2507543279181124]
本稿では,WhatsAppデータ収集を大規模に実現するツールであるWhatsApp Explorerを紹介する。我々は、潜在的なサンプリングアプローチを含む、データ収集のためのプロトコルについて議論し、我々のツール(および隣接するプロトコル)がWhatsAppデータを倫理的かつ法的に、大規模に収集することを可能にする理由を説明します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-29T13:30:29Z)
Analyzing Misinformation Claims During the 2022 Brazilian General Election on WhatsApp, Twitter, and Kwai [6.571720922953704]
この研究では、2022年のブラジル総選挙でWhatsApp、Twitter、Kwaiの誤情報を分析した。選挙期間中の正確な情報の民主的重要性を考えると、複数のファクトチェック組織が協力してWhatsAppのチップによる誤情報を特定し、対応した。我々の研究は、現状のクレームマッチングアルゴリズムが、このような違いのあるプラットフォーム間でクレームにマッチする限界を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-04T18:18:32Z)
Helping Fact-Checkers Identify Fake News Stories Shared through Images on WhatsApp [1.5678677448474552]
本研究では,WhatsApp上の画像から共有された偽ニュースを事実確認する手段として,偽ニューススコアモデルを提案する。実験の結果,データ中の偽ニュースの80%を識別するのに要する労力を最大40%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-28T16:12:29Z)
TGDataset: a Collection of Over One Hundred Thousand Telegram Channels [69.22187804798162]
本稿では,120,979のTelegramチャネルと4億以上のメッセージを含む新しいデータセットであるTGDatasetを提案する。我々は、データセット内で話される言語と、英語チャンネルでカバーされるトピックを分析した。生のデータセットに加えて、データセットの分析に使用したスクリプトと、Sabmykと呼ばれる新しい陰謀論のネットワークに属するチャネルのリストもリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-09T15:42:38Z)
Faking Fake News for Real Fake News Detection: Propaganda-loaded Training Data Generation [105.20743048379387]
提案手法は,人間によるプロパガンダのスタイルや戦略から情報を得た学習例を生成するための新しいフレームワークである。具体的には、生成した記事の有効性を確保するために、自然言語推論によって導かれる自己臨界シーケンストレーニングを行う。実験の結果、PropaNewsでトレーニングされた偽ニュース検知器は、2つの公開データセットで3.62～7.69%のF1スコアで人書きの偽情報を検出するのに優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-10T14:24:19Z)
Uncovering the Dark Side of Telegram: Fakes, Clones, Scams, and Conspiracy Movements [67.39353554498636]
我々は35,382の異なるチャンネルと130,000,000以上のメッセージを収集して,Telegramの大規模解析を行う。カードなどのダークウェブのプライバシー保護サービスにも、悪名高い活動がいくつかある。疑似チャネルを86%の精度で識別できる機械学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-26T14:53:31Z)
User Preference-aware Fake News Detection [61.86175081368782]
既存の偽ニュース検出アルゴリズムは、詐欺信号のニュースコンテンツをマイニングすることに焦点を当てている。本稿では,共同コンテンツとグラフモデリングにより,ユーザの好みから様々な信号を同時にキャプチャする新しいフレームワークUPFDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-25T21:19:24Z)
Factorization of Fact-Checks for Low Resource Indian Languages [44.94080515860928]
FactDRILは、インドの地域言語のための最初の大規模多言語ファクトチェックデータセットです。本データセットは英語9,058サンプル,ヒンディー語5,155サンプルからなり,残りの8,222サンプルは様々な地域言語に分布する。このデータセットは貴重なリソースであり、低リソース言語での偽ニュースの拡散と戦う出発点となると期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-23T16:47:41Z)
Can WhatsApp Benefit from Debunked Fact-Checked Stories to Reduce Misinformation? [3.116035935327534]
偽情報がWhatsAppの公開グループで共有されているのをわれわれは観察している。これは、ブラジルとインドの両方で分析されたグループにおいて、誤報のかなりの部分を占めていることを示している。このような誤報に対処するためにWhatsAppが実装可能なアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-03T18:28:57Z)
Images and Misinformation in Political Groups: Evidence from WhatsApp in India [6.421670116083633]
われわれは、2019年のインド国民選挙に至る期間に焦点を当てて、インドにおける政治的指向のWhatsAppグループを多数調査している。ランダム画像や人気画像のサンプルをラベル付けすることで,共有画像の約13%が誤情報であることが判明した。機械学習手法は、バイラル画像が誤情報であるかどうかを予測するのに使えるが、時間の経過とともにコンテンツの変化に弱い。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-19T23:00:17Z)
HoaxItaly: a collection of Italian disinformation and fact-checking stories shared on Twitter in 2019 [72.96986027203377]
データセットには約37Kのニュース記事のタイトルとボディも含まれている。 https://doi.org/10.79DVN/PGVDHXで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-29T16:14:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。