論文の概要: Disinformation in the Online Information Ecosystem: Detection,
Mitigation and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09113v1
- Date: Sun, 18 Oct 2020 21:44:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-28 17:52:05.783392
- Title: Disinformation in the Online Information Ecosystem: Detection,
Mitigation and Challenges
- Title（参考訳）: オンライン情報エコシステムにおける偽情報:検出,緩和,課題
- Authors: Amrita Bhattacharjee, Kai Shu, Min Gao, Huan Liu
- Abstract要約: 一般大衆の大多数は、ニュースや新型コロナウイルスの症状などの問題に関する情報など、ソーシャルメディアのプラットフォームに目を向けている。
偽情報検出と緩和の方向には、かなりの研究が進行中である。
新型コロナウイルスの感染拡大に伴う「不名誉」に焦点をあて、オンライン偽情報問題について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.0667998623823
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid increase in access to internet and the subsequent growth in
the population of online social media users, the quality of information posted,
disseminated and consumed via these platforms is an issue of growing concern. A
large fraction of the common public turn to social media platforms and in
general the internet for news and even information regarding highly concerning
issues such as COVID-19 symptoms. Given that the online information ecosystem
is extremely noisy, fraught with misinformation and disinformation, and often
contaminated by malicious agents spreading propaganda, identifying genuine and
good quality information from disinformation is a challenging task for humans.
In this regard, there is a significant amount of ongoing research in the
directions of disinformation detection and mitigation. In this survey, we
discuss the online disinformation problem, focusing on the recent 'infodemic'
in the wake of the coronavirus pandemic. We then proceed to discuss the
inherent challenges in disinformation research, and then elaborate on the
computational and interdisciplinary approaches towards mitigation of
disinformation, after a short overview of the various directions explored in
detection efforts.
- Abstract（参考訳）: インターネットへのアクセスの急速な増加と、それに続くオンラインソーシャルメディアユーザーの増加に伴い、これらのプラットフォームを通じて投稿され、拡散され、消費される情報の質は、懸念が高まっている。
一般大衆の大多数は、ソーシャルメディアプラットフォームや、ニュースのインターネット、新型コロナウイルスの症状などの問題に関する情報にも目を向けている。
オンライン情報エコシステムは非常に騒々しく、誤情報や偽情報に悩まされ、しばしばプロパガンダを広める悪意のあるエージェントによって汚染されていることを考えると、偽情報から真で良質な情報を識別することは人間にとって難しい課題である。
この点に関して、偽情報の検出と緩和に関する研究が進行中である。
本調査では、新型コロナウイルスの感染拡大に伴う「インフォデミック」に焦点をあて、オンライン偽情報問題について論じる。
次に, 偽情報研究における本質的課題について議論し, 検出作業における様々な方向性を概観した上で, 偽情報の緩和に向けた計算的, 学際的アプローチについて詳説する。
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