論文の概要: Fake news agenda in the era of COVID-19: Identifying trends through fact-checking content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11004v1
• Date: Sun, 20 Dec 2020 19:35:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 02:27:52.055746
• Title: Fake news agenda in the era of COVID-19: Identifying trends through fact-checking content
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルス時代のフェイクニュース議題:ファクトチェックコンテンツによるトレンドの特定
• Authors: Wilson Ceron, Mathias-Felipe de-Lima-Santos and Marcos G. Quiles
• Abstract要約: ツイート中のトピックを識別するためのマルコフに着想を得た新しい計算手法を提案する。 ブラジルの2つのファクトチェック機関のTwitterアカウントからデータを収集した。 提案手法は,幅広いシナリオでトピックをクラスタリングする重要な手法となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8594140167290099
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rise of social media has ignited an unprecedented circulation of false information in our society. It is even more evident in times of crises, such as the COVID-19 pandemic. Fact-checking efforts have expanded greatly and have been touted as among the most promising solutions to fake news, especially in times like these. Several studies have reported the development of fact-checking organizations in Western societies, albeit little attention has been given to the Global South. Here, to fill this gap, we introduce a novel Markov-inspired computational method for identifying topics in tweets. In contrast to other topic modeling approaches, our method clusters topics and their current evolution in a predefined time window. Through these, we collected data from Twitter accounts of two Brazilian fact-checking outlets and presented the topics debunked by these initiatives in fortnights throughout the pandemic. By comparing these organizations, we could identify similarities and differences in what was shared by them. Our method resulted in an important technique to cluster topics in a wide range of scenarios, including an infodemic -- a period overabundance of the same information. In particular, the data clearly revealed a complex intertwining between politics and the health crisis during this period. We conclude by proposing a generic model which, in our opinion, is suitable for topic modeling and an agenda for future research.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの台頭は、我々の社会で前例のない偽情報の流通を引き起こした。 新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックなど、危機の時期はさらに顕著だ。 ファクトチェックの努力は大幅に拡大し、フェイクニュースに対する最も有望な解決策の1つだと言われている。 いくつかの研究は、西欧社会におけるファクトチェック組織の発展を報告しているが、グローバル・サウスにはほとんど注目されていない。 本稿では,このギャップを埋めるために,ツイート中の話題を識別する新しいマルコフに触発された計算手法を提案する。 他のトピックモデリングアプローチとは対照的に、このメソッドはトピックと現在の進化を事前に定義されたタイムウィンドウにまとめます。 これらを通じて、ブラジルの2つのファクトチェック機関のTwitterアカウントからデータを収集し、パンデミック全体で2週間にわたってこれらのイニシアティブによって議論されたトピックを紹介した。 これらの組織を比較することで、彼らが共有したものの類似点と相違点を識別できます。 提案手法は,情報デミックを含むさまざまなシナリオにおいて,トピックをクラスタリングする重要な手法となった。 特にこのデータは、この時期の政治と健康危機の間に複雑な絡み合いがあることを明確に示していた。 最後に,トピックモデリングに適した汎用モデルの提案と,今後の研究の課題について述べる。

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