論文の概要: "Thought I'd Share First" and Other Conspiracy Theory Tweets from the
COVID-19 Infodemic: Exploratory Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07729v2
- Date: Thu, 15 Apr 2021 13:56:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-08 21:31:56.671526
- Title: "Thought I'd Share First" and Other Conspiracy Theory Tweets from the
COVID-19 Infodemic: Exploratory Study
- Title（参考訳）: COVID-19インフォデミック」とその他の陰謀説のツイート:探索的研究
- Authors: Dax Gerts, Courtney D. Shelley, Nidhi Parikh, Travis Pitts, Chrysm
Watson Ross, Geoffrey Fairchild, Nidia Yadria Vaquera Chavez, Ashlynn R.
Daughton
- Abstract要約: 健康関連の誤報は公衆衛生のメッセージングを脅かす。
ソーシャルメディア上での誤情報の監視は、公衆の健康に悪影響を及ぼす可能性のあるアイデアの進化を理解する上で重要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Background: The COVID-19 outbreak has left many people isolated within their
homes; these people are turning to social media for news and social connection,
which leaves them vulnerable to believing and sharing misinformation.
Health-related misinformation threatens adherence to public health messaging,
and monitoring its spread on social media is critical to understanding the
evolution of ideas that have potentially negative public health impacts.
Results: Analysis using model-labeled data was beneficial for increasing the
proportion of data matching misinformation indicators. Random forest classifier
metrics varied across the four conspiracy theories considered (F1 scores
between 0.347 and 0.857); this performance increased as the given conspiracy
theory was more narrowly defined. We showed that misinformation tweets
demonstrate more negative sentiment when compared to nonmisinformation tweets
and that theories evolve over time, incorporating details from unrelated
conspiracy theories as well as real-world events. Conclusions: Although we
focus here on health-related misinformation, this combination of approaches is
not specific to public health and is valuable for characterizing misinformation
in general, which is an important first step in creating targeted messaging to
counteract its spread. Initial messaging should aim to preempt generalized
misinformation before it becomes widespread, while later messaging will need to
target evolving conspiracy theories and the new facets of each as they become
incorporated.
- Abstract（参考訳）: 背景:新型コロナウイルス(covid-19)の流行により、多くの人が自宅で隔離され、人々はニュースやソーシャルなつながりのためにソーシャルメディアに目を向けるようになった。
ソーシャルメディア上での拡散を監視することは、公衆衛生に悪影響を及ぼす可能性のあるアイデアの進化を理解する上で重要である。
結果: モデルラベルデータを用いた分析は, 誤報指標の一致率の増加に有用であった。
4つの陰謀論(F1スコア 0.347 から 0.857 まで)で、与えられた陰謀論がより狭く定義されるにつれて、この性能は増大した。
我々は、誤報ツイートは、非誤報ツイートよりもネガティブな感情を示し、理論は時間とともに進化し、無関係な陰謀論や現実世界の出来事から詳細を取り入れていることを示した。
結論:ここでは健康関連の誤情報に焦点を当てるが、この組み合わせは公衆衛生に特有ではなく、一般に誤情報の特徴付けに有用である。
初期のメッセージングは、広まる前に一般化された誤情報を先延ばしすることを目的としているが、後のメッセージングでは、進化する陰謀論とそれぞれの新たな側面を標的にする必要がある。
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