論文の概要: Misinfo Belief Frames: A Case Study on Covid & Climate News
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08790v1
- Date: Sun, 18 Apr 2021 09:50:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-20 14:06:51.764081
- Title: Misinfo Belief Frames: A Case Study on Covid & Climate News
- Title（参考訳）: misinfo belief frames: a case study on covid & climate news
- Authors: Saadia Gabriel, Skyler Hallinan, Maarten Sap, Pemi Nguyen, Franziska
Roesner, Eunsol Choi, Yejin Choi
- Abstract要約: 読者がニュースの信頼性や誤った情報の影響をどのように認識するかを理解するための形式主義を提案する。
23.5kの見出しに66kの推論データセットであるMisinfo Belief Frames (MBF) corpusを紹介する。
大規模言語モデルを用いて誤情報フレームを予測した結果,機械生成推論がニュース見出しに対する読者の信頼に影響を及ぼすことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.979419711713795
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Prior beliefs of readers impact the way in which they project meaning onto
news headlines. These beliefs can influence their perception of news
reliability, as well as their reaction to news, and their likelihood of
spreading the misinformation through social networks. However, most prior work
focuses on fact-checking veracity of news or stylometry rather than measuring
impact of misinformation. We propose Misinfo Belief Frames, a formalism for
understanding how readers perceive the reliability of news and the impact of
misinformation. We also introduce the Misinfo Belief Frames (MBF) corpus, a
dataset of 66k inferences over 23.5k headlines. Misinformation frames use
commonsense reasoning to uncover implications of real and fake news headlines
focused on global crises: the Covid-19 pandemic and climate change. Our results
using large-scale language modeling to predict misinformation frames show that
machine-generated inferences can influence readers' trust in news headlines
(readers' trust in news headlines was affected in 29.3% of cases). This
demonstrates the potential effectiveness of using generated frames to counter
misinformation.
- Abstract（参考訳）: 読者の以前の信念は、ニュース見出しに意味を投影する方法に影響を与える。
これらの信念は、ニュースの信頼性に対する認識や、ニュースに対する反応、ソーシャルネットワークを通じて誤報を広める可能性に影響を及ぼす可能性がある。
しかし、ほとんどの先行研究は、誤った情報の影響を測定するよりも、ニュースやスタイロメトリの事実チェックに重点を置いている。
読者がニュースの信頼性や誤った情報の影響をどのように認識するかを理解するための形式である,誤った情報信念フレームを提案する。
23.5k見出し以上の66k推論のデータセットであるmisinfo belief frames(mbf)コーパスについても紹介する。
誤情報フレームは、コモンセンス推論を使用して、世界的危機に焦点を当てたリアルニュースやフェイクニュースの見出し、すなわち新型コロナウイルスのパンデミックと気候変動の影響を明らかにする。
大規模言語モデルを用いて誤報フレームを予測した結果、機械による推論がニュース見出しに対する読者の信頼に影響を及ぼす(読者のニュース見出しに対する信頼は29.3%のケースで影響を受ける)。
これは、誤った情報に対抗するために生成されたフレームを使用する潜在的有効性を示している。
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