論文の概要: Images and Misinformation in Political Groups: Evidence from WhatsApp in
India
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09784v1
- Date: Tue, 19 May 2020 23:00:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-19 07:55:00.514913
- Title: Images and Misinformation in Political Groups: Evidence from WhatsApp in
India
- Title（参考訳）: 政治グループにおける画像と誤情報:インドのWhatsAppによる証拠
- Authors: Kiran Garimella, Dean Eckles
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.421670116083633
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: WhatsApp is a key medium for the spread of news and rumors, often shared as
images. We study a large collection of politically-oriented WhatsApp groups in
India, focusing on the period leading up to the 2019 Indian national elections.
By labeling samples of random and popular images, we find that around 13% of
shared images are known misinformation and most fall into three types of
images. Machine learning methods can be used to predict whether a viral image
is misinformation, but are brittle to shifts in content over time.
- Abstract（参考訳）: WhatsAppはニュースや噂の拡散の鍵となるメディアであり、しばしば画像として共有される。
われわれは、2019年のインド大統領選挙までの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。
ランダム画像と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%が偽情報であり、ほとんどが3種類の画像に分類されることがわかった。
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。
関連論文リスト
- Fighting Malicious Media Data: A Survey on Tampering Detection and
Deepfake Detection [115.83992775004043]
近年のディープラーニング、特に深層生成モデルの発展により、知覚的に説得力のある画像や動画を低コストで制作するための扉が開かれた。
本稿では,現在のメディアタンパリング検出手法を概観し,今後の研究の課題と動向について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-12T02:54:08Z) - Reaching the bubble may not be enough: news media role in online
political polarization [58.720142291102135]
分極を減らす方法は、異なる政治的指向を持つ個人に党間のニュースを分配することである。
本研究は、ブラジルとカナダにおける全国選挙の文脈において、これが成立するかどうかを考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-18T11:34:04Z) - Tiplines to Combat Misinformation on Encrypted Platforms: A Case Study
of the 2019 Indian Election on WhatsApp [5.342552155591148]
我々は、WhatsApp上でクラウドソースシステムの有用性を分析し、ユーザーがファクトチェックを希望するメッセージを含む"チップ"を送信できるようにする。
われわれは、2019年のインド総選挙でWhatsAppに送られたチップを、WhatsApp上の大規模な公開グループで流されたメッセージと比較した。
私たちは、チップラインがWhatsAppの会話に非常に便利なレンズであることに気付きました。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-08T23:08:47Z) - A First Look at COVID-19 Messages on WhatsApp in Pakistan [6.336355456383468]
新型コロナウイルス(COVID-19)は、WhatsAppやTwitterなどのソーシャルメディアプラットフォームでインフォデミック(インフォデミック)を発生させるなど、オンライン上での広範な議論を引き起こしている。
パキスタンのWhatsAppグループを対象に、新型コロナウイルスに関する最初の分析を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-18T07:56:24Z) - Cross-Domain Learning for Classifying Propaganda in Online Contents [67.10699378370752]
本稿では,ラベル付き文書や,ニュースやつぶやきからの文をベースとしたクロスドメイン学習の手法を提案する。
本実験は,本手法の有効性を実証し,移動過程におけるソースやターゲットの様々な構成における困難さと限界を同定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-13T10:19:13Z) - PoliWAM: An Exploration of a Large Scale Corpus of Political Discussions
on WhatsApp Messenger [1.2301855531996841]
WhatsApp Messengerは、現在180か国、20億人以上で情報を広める最も人気のあるチャンネルの1つだ。
近年、いくつかの国が政治的・社会的キャンペーンにおいてその効果と影響力を目撃している。
我々は選挙運動中に情報とプロパガンダの流れが急増しているのを観察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-26T00:35:57Z) - Political audience diversity and news reliability in algorithmic ranking [54.23273310155137]
本稿では,ウェブサイトのオーディエンスの政治的多様性を質の指標として活用することを提案する。
ドメインの専門家によるニュースソースの信頼性評価と6,890人の米国市民の多様なサンプルによるWebブラウジングデータを用いて、より極端な、政治的に多様性の低いWebサイトが、ジャーナリストの基準を低くしていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-16T02:13:55Z) - A Dataset of Fact-Checked Images Shared on WhatsApp During the Brazilian
and Indian Elections [4.512596331783666]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-05T19:08:26Z) - Characterising User Content on a Multi-lingual Social Network [9.13241181020543]
インドにおけるShareChatと呼ばれる多言語ソーシャルネットワークの特性について紹介する。
私たちは、2019年のインド総選挙の前と14の言語で72週間にわたって、網羅的なデータセットを収集しました。
テルグ語、マラヤラム語、タミル語、カナダ語は政治的イメージの誘惑に支配的であることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-23T22:25:48Z) - Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。
議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。
我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z) - Mi YouTube es Su YouTube? Analyzing the Cultures using YouTube
Thumbnails of Popular Videos [98.87558262467257]
本研究では,YouTubeのトレンド動画のサムネイルを用いて,各国の文化選好について検討した。
実験の結果、類似文化のユーザーはYouTubeで同様のビデオを見ることに興味を持っていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-27T20:15:57Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。