論文の概要: Visual Persuasion in COVID-19 Social Media Content: A Multi-Modal Characterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13910v1
• Date: Sun, 5 Dec 2021 02:15:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-02 08:28:24.719757
• Title: Visual Persuasion in COVID-19 Social Media Content: A Multi-Modal Characterization
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスのソーシャルメディアコンテンツにおける視覚的説得 : マルチモーダルな特徴
• Authors: Mesut Erhan Unal, Adriana Kovashka, Wen-Ting Chung, Yu-Ru Lin
• Abstract要約: 本研究では,マルチモーダルコンテンツにおける説得情報の結果を分析するための計算手法を提案する。 Twitterでシェアされた新型コロナウイルス関連のニュース記事において、人気と信頼性の2つの側面に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.710295617831015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media content routinely incorporates multi-modal design to covey information and shape meanings, and sway interpretations toward desirable implications, but the choices and outcomes of using both texts and visual images have not been sufficiently studied. This work proposes a computational approach to analyze the outcome of persuasive information in multi-modal content, focusing on two aspects, popularity and reliability, in COVID-19-related news articles shared on Twitter. The two aspects are intertwined in the spread of misinformation: for example, an unreliable article that aims to misinform has to attain some popularity. This work has several contributions. First, we propose a multi-modal (image and text) approach to effectively identify popularity and reliability of information sources simultaneously. Second, we identify textual and visual elements that are predictive to information popularity and reliability. Third, by modeling cross-modal relations and similarity, we are able to uncover how unreliable articles construct multi-modal meaning in a distorted, biased fashion. Our work demonstrates how to use multi-modal analysis for understanding influential content and has implications to social media literacy and engagement.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアコンテンツは、情報と形の意味を織り込むためのマルチモーダルデザインを常用しているが、テキストとビジュアルイメージの両方を使用することの選択と結果が十分に研究されていない。 本研究は,多形態コンテンツにおける説得的情報の結果を分析するための計算手法を提案し,twitter上で共有されるcovid-19関連ニュース記事における人気と信頼性の2つの側面に焦点を当てた。 2つの側面は誤報の拡散に絡み合っている。例えば、誤報を意図した信頼できない記事は、ある程度の人気を得る必要がある。 この作品にはいくつかの貢献がある。 まず,情報ソースの人気と信頼性を同時に識別するマルチモーダル(画像とテキスト)手法を提案する。 第二に、情報の人気と信頼性を予測できるテキスト要素と視覚要素を識別する。 第三に、クロスモーダル関係と類似性をモデル化することにより、信頼できない記事が歪んだバイアスのある方法でマルチモーダルな意味をどのように構築するかを明らかにすることができる。 本研究は、ソーシャルメディアのリテラシーとエンゲージメントに影響を及ぼす、影響力のあるコンテンツを理解するためにマルチモーダル分析を利用する方法を示す。

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