論文の概要: Categorising Fine-to-Coarse Grained Misinformation: An Empirical Study
of COVID-19 Infodemic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11702v1
- Date: Tue, 22 Jun 2021 12:17:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-23 14:39:58.725389
- Title: Categorising Fine-to-Coarse Grained Misinformation: An Empirical Study
of COVID-19 Infodemic
- Title（参考訳）: 微粒と粗粒の誤情報を分類する : COVID-19インフォデミックの実証的研究
- Authors: Ye Jiang, Xingyi Song, Carolina Scarton, Ahmet Aker, Kalina Bontcheva
- Abstract要約: 社会行動アノテーションを含む微粒な誤情報ツイートデータセットを導入する。
このデータセットは、社会行動の分析を可能にするだけでなく、エビデンスベースまたは非エビデンスベースの誤情報分類タスクにも適している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.137022734902771
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The spreading COVID-19 misinformation over social media already draws the
attention of many researchers. According to Google Scholar, about 26000
COVID-19 related misinformation studies have been published to date. Most of
these studies focusing on 1) detect and/or 2) analysing the characteristics of
COVID-19 related misinformation. However, the study of the social behaviours
related to misinformation is often neglected. In this paper, we introduce a
fine-grained annotated misinformation tweets dataset including social
behaviours annotation (e.g. comment or question to the misinformation). The
dataset not only allows social behaviours analysis but also suitable for both
evidence-based or non-evidence-based misinformation classification task. In
addition, we introduce leave claim out validation in our experiments and
demonstrate the misinformation classification performance could be
significantly different when applying to real-world unseen misinformation.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上で新型コロナウイルス(COVID-19)の誤報が広まることで、多くの研究者が注目している。
google scholarによると、covid-19関連の偽情報研究はこれまでに約2万6000件が出版されている。
これらの研究の多くは、(1)新型コロナウイルス関連誤報の特徴を検出し、分析することに焦点を当てている。
しかし、誤報に関連する社会行動の研究は無視されることが多い。
本稿では、社会行動アノテーションを含む微粒な誤情報ツイートデータセット(例)を紹介する。
誤報に対するコメントまたは質問)
このデータセットは、社会的行動分析を可能にするだけでなく、証拠ベースまたは非証拠ベースの誤情報分類タスクにも適している。
また,本実験では,実世界の誤情報に適用した場合,誤情報の分類性能が著しく異なる可能性があることを示す。
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