論文の概要: A Weakly-Supervised Iterative Graph-Based Approach to Retrieve COVID-19 Misinformation Topics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09416v1
• Date: Thu, 19 May 2022 09:30:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 14:44:20.255646
• Title: A Weakly-Supervised Iterative Graph-Based Approach to Retrieve COVID-19 Misinformation Topics
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスの誤情報を検索するためのグラフに基づくアプローチ
• Authors: Harry Wang and Sharath Chandra Guntuku
• Abstract要約: 誤情報に関連するキーワード,トピック,テーマを検出するために,弱い教師付き反復グラフに基づくアプローチを導入する。 本手法は,いくつかのシードテキストにおいて,一般的な誤情報関連シードワードから特定のトピックを検出できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1471398891979647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic has been accompanied by an `infodemic' -- of accurate and inaccurate health information across social media. Detecting misinformation amidst dynamically changing information landscape is challenging; identifying relevant keywords and posts is arduous due to the large amount of human effort required to inspect the content and sources of posts. We aim to reduce the resource cost of this process by introducing a weakly-supervised iterative graph-based approach to detect keywords, topics, and themes related to misinformation, with a focus on COVID-19. Our approach can successfully detect specific topics from general misinformation-related seed words in a few seed texts. Our approach utilizes the BERT-based Word Graph Search (BWGS) algorithm that builds on context-based neural network embeddings for retrieving misinformation-related posts. We utilize Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling for obtaining misinformation-related themes from the texts returned by BWGS. Furthermore, we propose the BERT-based Multi-directional Word Graph Search (BMDWGS) algorithm that utilizes greater starting context information for misinformation extraction. In addition to a qualitative analysis of our approach, our quantitative analyses show that BWGS and BMDWGS are effective in extracting misinformation-related content compared to common baselines in low data resource settings. Extracting such content is useful for uncovering prevalent misconceptions and concerns and for facilitating precision public health messaging campaigns to improve health behaviors.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、ソーシャルメディア全体で正確で不正確な健康情報を収集する「インフォデミック」が伴っている。 動的に変化する情報ランドスケープの中で誤情報を検出することは困難であり、関連するキーワードや投稿を特定することは、投稿の内容や情報源を調べるのに必要な大量の人的労力のために困難である。 我々は,キーワードや話題,誤情報に関連するテーマを検出するために,弱教師付き反復グラフベースのアプローチを導入することで,このプロセスの資源コストを低減し,COVID-19に焦点を当てることを目的としている。 本手法は,いくつかのシードテキストにおいて,一般的な誤情報関連シードワードから特定のトピックを検出できる。 提案手法では,コンテキストベースニューラルネットワークの埋め込みに基づくBERTベースのWord Graph Search(BWGS)アルゴリズムを用いて,誤情報関連投稿の検索を行う。 我々は,BWGSが返送したテキストから誤情報関連テーマを取得するために,LDA(Latent Dirichlet Allocation)トピックモデリングを利用する。 さらに,BERTに基づく多方向単語グラフ検索(BMDWGS)アルゴリズムを提案する。 本手法の質的解析に加えて,BWGSとBMDWGSは,低データリソース設定における共通ベースラインと比較して誤情報関連コンテンツを抽出するのに有効であることを示す。 このようなコンテンツの抽出は、一般的な誤解や懸念を明らかにし、健康行動を改善するための正確な公衆衛生メッセージキャンペーンを促進するのに有用である。

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