論文の概要: COVID-19 Misinformation and Disinformation on Social Networks -- The
Limits of Veritistic Countermeasures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00784v1
- Date: Mon, 3 Aug 2020 11:25:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-07 06:47:12.862320
- Title: COVID-19 Misinformation and Disinformation on Social Networks -- The
Limits of Veritistic Countermeasures
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスの誤情報とソーシャルネットワーク上の偽情報 -- 検証的対策の限界
- Authors: Andrew Buzzell
- Abstract要約: 新型コロナウイルスのパンデミックは、大量の誤報の対象となっている。
ソーシャルメディアプラットフォームは最近、採用している対策の一部を公表した。
これは、生成される偽情報や偽情報の性質を調べる機会を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic has been the subject of a vast amount of
misinformation, particularly in digital information environments, and major
social media platforms recently publicized some of the countermeasures they are
adopting. This presents an opportunity to examine the nature of the
misinformation and disinformation being produced, and the theoretical and
technological paradigm used to counter it. I argue that this approach is based
on a conception of misinformation as epistemic pollution that can only justify
a limited and potentially inadequate response , and that some of the measures
undertaken in practice outrun this. In fact, social networks manage ecological
and architectural conditions that influence discourse on their platforms in
ways that should motivate reconsideration of the justifications that ground
epistemic interventions to combat misinformation, and the types of intervention
that they warrant. The editorial role of platforms should not be framed solely
as the management of epistemic pollution, but instead as managing the epistemic
environment in which narratives and social epistemic processes take place.
There is an element of inevitable epistemic paternalism involved in this, and
exploration of the independent constraints on its justifiability can help
determine proper limits of its exercise in practice.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックは、特にデジタル情報環境において、大量の誤情報の対象となっている。
これは、生成される誤情報や偽情報の性質とそれに対応するための理論的および技術的パラダイムを調べる機会を提供する。
このアプローチは, 限定的かつ潜在的に不十分な応答のみを正当化できる疫学汚染としての誤情報の概念に基づいており, 実際に実施されている対策のいくつかは, 実施されている。
事実、ソーシャルネットワークはプラットフォーム上での言論に影響を与える生態的・建築的条件を管理しており、これは誤報に対処するための認識的介入と彼らが保証する介入のタイプを再考する動機となる。
プラットフォームにおける編集の役割は、単に認識的汚染の管理としてではなく、物語や社会認識的プロセスが行われる認識的環境を管理するものとして位置づけるべきである。
これに関わる必然的な認識論的父性主義の要素があり、その正当性に関する独立した制約の探求は、実際における運動の適切な限界を決定するのに役立つ。
関連論文リスト
- Persuasion with Large Language Models: a Survey [49.86930318312291]
大規模言語モデル (LLM) は説得力のあるコミュニケーションに新たな破壊的可能性を生み出している。
政治、マーケティング、公衆衛生、電子商取引、慈善事業などの分野では、LLMシステムズは既に人間レベルや超人的説得力を達成している。
LLMをベースとした説得の現在と将来の可能性は、倫理的・社会的リスクを著しく引き起こす可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-11T10:05:52Z) - MisinfoEval: Generative AI in the Era of "Alternative Facts" [50.069577397751175]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づく誤情報介入の生成と評価を行うフレームワークを提案する。
本研究では,(1)誤情報介入の効果を測定するための模擬ソーシャルメディア環境の実験,(2)ユーザの人口動態や信念に合わせたパーソナライズされた説明を用いた第2の実験について述べる。
以上の結果から,LSMによる介入はユーザの行動の修正に極めて有効であることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-13T18:16:50Z) - Carthago Delenda Est: Co-opetitive Indirect Information Diffusion Model
for Influence Operations on Online Social Media [6.236019068888737]
DluvsionはTwitterのようなソーシャルメディア上で、競合する情報伝達活動のためのエージェントベースモデルである。
我々は、スタンス導入に影響を与えるエンゲージメント指標、情報の非社会的結びつき、拡散可能なスタンスとしての中立性、およびメディアのフレーミング効果に類似し、スタンス伝播に関して共生的なテーマについて説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T21:15:24Z) - Decoding Susceptibility: Modeling Misbelief to Misinformation Through a Computational Approach [61.04606493712002]
誤報に対する感受性は、観測不可能な不検証の主張に対する信念の度合いを記述している。
既存の感受性研究は、自己報告された信念に大きく依存している。
本稿では,ユーザの潜在感受性レベルをモデル化するための計算手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-16T07:22:56Z) - Understanding the Humans Behind Online Misinformation: An Observational
Study Through the Lens of the COVID-19 Pandemic [12.873747057824833]
われわれは、新型コロナウイルスのツイート3200万件と過去のツイート1600万件を分析した大規模な調査を行っている。
新型コロナウイルスの感染拡大に伴う誤情報を広めるユーザの行動と心理の理解と、非新型コロナウイルス領域における誤情報を共有しようとする歴史的傾向との関係に焦点をあてる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-12T16:42:53Z) - Eliciting the Double-edged Impact of Digitalisation: a Case Study in
Rural Areas [1.8707139489039097]
本稿では, 遠隔地におけるデジタル化の影響を, 通常の土地管理システムと水文地質リスク管理システムの観点から考察する。
我々は,接続の過剰,意思決定能力の部分的削減,利害関係者の限界化リスクなどにより,より高いストレスが強調される。
本研究は, 事例に特有の影響の集合を類似の文脈に適用し得ること, 影響誘発に対する効果的なアプローチ, 経験から学んだ教訓の一覧に寄与する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-08T10:01:35Z) - How can we combat online misinformation? A systematic overview of
current interventions and their efficacy [4.4628294018254495]
我々は、誤情報に対する介入を理解するための新しい階層的枠組みをオンラインで開発する。
それは3つの重要な要素から構成される: 人々を受容しにくくする介入、誤報の拡散と影響を曲線化する介入、誤報に応答する介入。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-22T16:59:33Z) - Counterfactual Explanations as Interventions in Latent Space [62.997667081978825]
反現実的な説明は、望ましい結果を達成するために変更が必要な機能のセットをエンドユーザに提供することを目的としています。
現在のアプローチでは、提案された説明を達成するために必要な行動の実現可能性を考慮することはめったにない。
本稿では,非現実的説明を生成する手法として,潜時空間における干渉としての対実的説明(CEILS)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T20:48:48Z) - Overcoming Failures of Imagination in AI Infused System Development and
Deployment [71.9309995623067]
NeurIPS 2020は研究論文に「潜在的な悪用と失敗の結果」に関するインパクトステートメントを含むよう要求した。
我々は、害の枠組みは文脈に適応し、潜在的な利害関係者、システム余裕、および最も広い意味での害を評価するための実行可能なプロキシを考える必要があると論じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-26T18:09:52Z) - From Prediction to Prescription: Evolutionary Optimization of
Non-Pharmaceutical Interventions in the COVID-19 Pandemic [19.477459618274025]
新型コロナウイルスのパンデミックの広がりを予測するために、いくつかのモデルが開発されている。
本稿では,進化的AIを用いて次のステップ,すなわち最も効果的な介入戦略を決定する方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-28T03:43:31Z) - COVI White Paper [67.04578448931741]
接触追跡は、新型コロナウイルスのパンデミックの進行を変える上で不可欠なツールだ。
カナダで開発されたCovid-19の公衆ピアツーピア接触追跡とリスク認識モバイルアプリケーションであるCOVIの理論的、設計、倫理的考察、プライバシ戦略について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-18T07:40:49Z)
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。