論文の概要: Domain-Level Detection and Disruption of Disinformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03338v1
• Date: Fri, 6 May 2022 16:19:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 16:44:54.175776
• Title: Domain-Level Detection and Disruption of Disinformation
• Title（参考訳）: ドメインレベル検出と偽情報の破壊
• Authors: Elliott Waissbluth, Hany Farid, Vibhor Sehgal, Ankit Peshin, Sadia Afroz
• Abstract要約: 私たちは嘘、陰謀、一般のナンセンスからなる偽情報に夢中になっている。 インターネットは広いが、偽情報の売り手はより地域化されているようだ。 本稿では,検索エンジンとソーシャルメディアレコメンデーションアルゴリズムが,最悪の偽情報犯罪者を体系的に発見・復号することができることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.21936233574088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How, in 20 short years, did we go from the promise of the internet to democratize access to knowledge and make the world more understanding and enlightened, to the litany of daily horrors that is today's internet? We are awash in disinformation consisting of lies, conspiracies, and general nonsense, all with real-world implications ranging from horrific humans rights violations to threats to our democracy and global public health. Although the internet is vast, the peddlers of disinformation appear to be more localized. To this end, we describe a domain-level analysis for predicting if a domain is complicit in distributing or amplifying disinformation. This process analyzes the underlying domain content and the hyperlinking connectivity between domains to predict if a domain is peddling in disinformation. These basic insights extend to an analysis of disinformation on Telegram and Twitter. From these insights, we propose that search engines and social-media recommendation algorithms can systematically discover and demote the worst disinformation offenders, returning some trust and sanity to our online communities.
• Abstract（参考訳）: 20年後、私たちはどのようにして、知識へのアクセスを民主化し、世界をより理解し、啓蒙する、というインターネットの約束から、今日のインターネットである日々の恐怖へと移行したのでしょうか? 我々は、嘘、陰謀、一般的なナンセンスからなる偽情報に洗われており、恐ろしい人権侵害から民主主義への脅威、世界的な公衆衛生まで、現実世界に影響を及ぼす。 インターネットは広いが、偽情報の売り手はより地域化されているようだ。 この目的のために、ドメインが情報の分散や増幅に複雑であるかどうかを予測するためのドメインレベルの分析について述べる。 このプロセスは、ドメインの内容とドメイン間のハイパーリンク接続を分析して、ドメインが偽情報をペドリングしているかどうかを予測する。 これらの基本的な洞察は、telegramとtwitterにおける偽情報の分析にまで及ぶ。 これらの知見から,検索エンジンとソーシャルメディアレコメンデーションアルゴリズムは,最悪の不正情報を体系的に発見し,取り下げることができ,オンラインコミュニティに信頼と健全性を取り戻すことができる。

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