論文の概要: Multi-modal Misinformation Detection: Approaches, Challenges and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13883v6
• Date: Wed, 27 Mar 2024 23:27:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 22:28:24.786443
• Title: Multi-modal Misinformation Detection: Approaches, Challenges and Opportunities
• Title（参考訳）: マルチモーダルな誤情報検出:アプローチ,課題,機会
• Authors: Sara Abdali, Sina shaham, Bhaskar Krishnamachari,
• Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォームは、テキストベースのフォーラムからマルチモーダル環境へと進化している。 誤情報スプレッダーは、最近、テキストや画像などのモダリティ間のコンテキスト接続をターゲットにしている。 マルチモーダルな誤情報検出の分野での新たな研究機会を見出すために,既存のアプローチを分析,分類,そして,それらが直面する課題や欠点に加えて特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4482836906033585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: As social media platforms are evolving from text-based forums into multi-modal environments, the nature of misinformation in social media is also transforming accordingly. Taking advantage of the fact that visual modalities such as images and videos are more favorable and attractive to the users and textual contents are sometimes skimmed carelessly, misinformation spreaders have recently targeted contextual connections between the modalities e.g., text and image. Hence many researchers have developed automatic techniques for detecting possible cross-modal discordance in web-based content. We analyze, categorize and identify existing approaches in addition to challenges and shortcomings they face in order to unearth new research opportunities in the field of multi-modal misinformation detection.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、テキストベースのフォーラムからマルチモーダル環境へと進化しているため、ソーシャルメディアにおける誤情報の性質も変化している。 画像やビデオなどの視覚的モダリティがユーザにとってより好意的かつ魅力的であることや、テキストコンテンツが不注意にスキップされることを活かして、誤情報スプレッドラーは近年、テキストや画像などのモダリティ間のコンテキスト接続をターゲットとしている。 そのため、多くの研究者がウェブベースのコンテンツの相互不一致を自動的に検出する技術を開発した。 マルチモーダルな誤情報検出の分野での新たな研究機会を見出すために,既存のアプローチを分析,分類,そして,それらが直面する課題や欠点に加えて特定する。

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