論文の概要: Reliability of Content and Echo Chambers on YouTube during the COVID-19 Debate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08684v2
• Date: Tue, 29 Nov 2022 21:10:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-26 13:18:04.510653
• Title: Reliability of Content and Echo Chambers on YouTube during the COVID-19 Debate
• Title（参考訳）: YouTube上のコンテンツとエコーチャンバーの信頼性
• Authors: Niccol\`o Di Marco, Matteo Cinelli, Walter Quattrociocchi
• Abstract要約: 本稿では、YouTube上でのニュース消費を評価することで、新型コロナウイルスパンデミック時の情報拡散を調査することを目的とする。 我々は、政治的偏見とファクトチェックの指標でラベル付けされた68のYouTubeチャンネルがリリースした13,000本のビデオで、200万人以上のユーザーのエンゲージメントを分析した。
• 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 spread of inaccurate and misleading information may alter behaviours and complicate crisis management, especially during an emergency like the COVID-19 pandemic. This paper aims to investigate information diffusion during the COVID-19 pandemic by evaluating news consumption on YouTube. First, we analyse more than 2 million users' engagement with 13,000 videos released by 68 YouTube channels, labelled with a political bias and fact-checking index. Then, we study the relationship between each user\~Os political preference and their consumption of questionable (i.e., poorly fact-checked) and reliable information. Our results, quantified using measures from information theory, provide evidence for the existence of echo chambers across two dimensions represented by political bias and the trustworthiness of information channels. We observe that the echo chamber structure cannot be reproduced after properly randomising the users' interaction patterns. Moreover, we observe a relation between the political bias of users and their tendency to consume highly questionable news.
• Abstract（参考訳）: 不正確で誤解を招く情報の拡散は、行動を変え、危機管理を複雑にする可能性がある。 本稿は,youtube上でのニュース消費を評価することで,新型コロナウイルスのパンデミック時の情報拡散を調査することを目的とする。 まず、68のyoutubeチャンネルから1万3000本のビデオで200万人以上のユーザーのエンゲージメントを分析し、政治的バイアスと事実チェックインデックスをラベル付けした。 次に,各利用者の政治的嗜好と疑わしい情報(すなわち,事実チェックが不十分な)の消費との関係について検討する。 情報理論の尺度を用いて定量化した結果,政治バイアスと情報チャネルの信頼性に代表される2次元のエコーチャンバーの存在が証明された。 ユーザのインタラクションパターンを適切にランダム化し,エコーチャンバ構造を再現することは不可能である。 また,利用者の政治的偏りと,疑わしいニュースを消費する傾向との関係も観察した。

関連論文リスト

• 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)
• Measuring COVID-19 Related Media Consumption on Twitter [2.746705315038595]
  ソーシャルメディアプラットフォームはパンデミックに関して重要なアップデートを提供している。 メディアとのオンラインコミュニケーションは、国際規模ではまだ探索されていない。 この論文は、各国における新型コロナウイルスのメディア消費に関する初めての研究である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-16T04:01:45Z)
• Unveiling the Hidden Agenda: Biases in News Reporting and Consumption [59.55900146668931]
  イタリアのワクチン論争に関する6年間のデータセットを構築し、物語と選択バイアスを特定するためにベイジアン潜在空間モデルを採用する。 バイアスとエンゲージメントの間に非線形な関係が見られ、極端な位置へのエンゲージメントが高くなった。 Twitter上でのニュース消費の分析は、同様のイデオロギー的な立場のニュースメディアの間で、一般的なオーディエンスを明らかにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-14T18:58:42Z)
• The Morbid Realities of Social Media: An Investigation into the Misinformation Shared by the Deceased Victims of COVID-19 [0.4995343972237368]
  われわれは、Covid-19に感染する前に、Covid-19の誤情報を共有し、信じていたユーザーによるFacebook投稿のユニークなデータセットを調査した。 分析の結果,反政府的テーマの出現により,Covid-19の圧倒的な政治化が明らかとなった。 本研究の成果は、世論の形成における政治エリートの役割と、有害な誤報の到達度を抑える上でのプラットフォームの役割について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-20T19:47:27Z)
• The Role of Bias in News Recommendation in the Perception of the Covid-19 Pandemic [1.0618008515822484]
  ニュースレコメンデーターシステム(NR)は、公共の言論を形作り、民主主義に有害な影響を及ぼす行動を強制することが示されている。 BERT4Recアルゴリズムを用いて,ニュースの報道とユーザ行動の相互作用を解析し,シーケンス予測を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T21:10:11Z)
• "COVID-19 was a FIFA conspiracy #curropt": An Investigation into the Viral Spread of COVID-19 Misinformation [60.268682953952506]
  我々は、自然言語処理モデルを用いて、誤報がCOVID-19パンデミックの進行にどのような影響を及ぼしたかを推定する。 我々は、広範囲に害をもたらす可能性のあるソーシャルメディアポストと戦うための戦略を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-12T19:41:01Z)
• Characterizing User Susceptibility to COVID-19 Misinformation on Twitter [40.0762273487125]
  本研究は、パンデミックのオンライン誤報に弱い人口を構成する人々への回答を試みる。 我々は、ソーシャルボットから、新型コロナウイルス関連の誤情報に関するさまざまなレベルのエンゲージメントを持つ人間まで、さまざまなタイプのユーザーを区別する。 次に、新型コロナウイルスの誤情報に対する感受性と相関する、ユーザのオンライン機能と状況予測を識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-20T13:31:15Z)
• News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
  我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。 以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。 Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T19:26:32Z)
• Information Consumption and Social Response in a Segregated Environment: the Case of Gab [74.5095691235917]
  この研究は、COVID-19トピックに関するGab内のインタラクションパターンの特徴を提供する。 疑わしい、信頼できるコンテンツに対する社会的反応には、統計的に強い違いはない。 本研究は,協調した不正確な行動の理解と情報操作の早期警戒に関する知見を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-03T11:34:25Z)
• Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
  本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。 議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。 我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z)

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。