論文の概要: Dynamics of (mis)information flow and engaging power of narratives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12264v2
- Date: Tue, 8 Nov 2022 10:23:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 10:04:46.910331
- Title: Dynamics of (mis)information flow and engaging power of narratives
- Title(参考訳): 物語の(ミス)情報の流れとエンゲージメント力のダイナミクス
- Authors: Emanuele Brugnoli and Marco Delmastro
- Abstract要約: 誤情報とその潜在的有害な世論への影響に関する議論は複雑で多面的である。
我々は、一般の関心事やワクチンなどの社会的関連性に関する誤報が、市民とニュースダイエットの両方で利用できる情報に与える影響について光を当てた。
我々の結果は、ニュースエコシステムにおける誤った情報ソースによって達成される顕著な役割だけでなく、特にセンシティブで感情的な問題に関して、主流メディアが時とともに大衆の議論を駆り立てることができないことも示しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.2183405753834562
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The debate around misinformation and its potentially detrimental effects on
public opinion is complex and multifaceted, to the extent that even the
relevant academic research has not found unanimity on the prevalence and
consumption of misinformation compared with mainstream content. The
methodological framework presented here emphasises the importance of
considering data representative of the complexity of the phenomenon and metrics
that control for possible scale effects. By combining statistical, econometric
and machine learning models, we shed light on the real impact of misinformation
about a subject of general interest and social relevance, such as vaccines, on
both the information available to citizens and their news diet. Our results
show the prominent role achieved by misinformation sources in the news
ecosystem, but also - and above all - the inability of mainstream media to
drive the public debate over time on issues that are particularly sensitive and
emotional. Taking properly account for the temporal dynamics of public debate
seems crucial to prevent the latter from moving into uncontrolled spaces where
false narratives are more easily conveyed and entrenched.
- Abstract(参考訳): 誤情報とその潜在的有害な公衆の意見への影響に関する議論は複雑で多面的であり、関連する学術研究でさえ、主流のコンテンツと比較して誤情報の普及と消費に共通点を見出さないほどである。
ここで提示される方法論的枠組みは、スケール効果を制御できる現象とメトリクスの複雑さを表すデータを考えることの重要性を強調している。
統計モデル,計量モデル,機械学習モデルを組み合わせることで、一般の関心事やワクチンなどの社会的関連性に関する誤報が、市民とニュースダイエットの両方で利用できる情報に与える影響について光を当てた。
以上の結果から、ニュースエコシステムにおける誤った情報ソースによって達成された重要な役割だけでなく、特に敏感で感情的な問題に関する議論を時間とともに推進する主流メディアの欠如も示しています。
公開討論の時間的ダイナミクスを適切に考慮することは、虚偽の物語がより容易に伝達され、定着する未制御の空間に、後者が移動するのを防ぐために不可欠である。
関連論文リスト
- What is the disinformation problem? Reviewing the dominant paradigm and
motivating an alternative sociopolitical view [0.0]
この記事は、広く普及しているアメリカの偽情報談話の見直しによって、成長する分野に貢献する。
問題の内容、個人、グループ、制度層に関する学際的な談話を分析する。
結論は、世界の主観的モデルが合理性を支配することを許容する代替の社会政治パラダイムを提示することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T16:34:31Z) - Countering Misinformation via Emotional Response Generation [15.383062216223971]
ソーシャルメディアプラットフォーム(SMP)における誤情報拡散は、公衆衛生、社会的結束、民主主義に重大な危険をもたらす。
これまでの研究では、社会的訂正が誤情報を抑制する効果的な方法であることが示された。
約1万のクレーム応答対からなる最初の大規模データセットであるVerMouthを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-17T15:37:18Z) - News and Misinformation Consumption in Europe: A Longitudinal
Cross-Country Perspective [49.1574468325115]
本研究では,欧州4カ国における情報消費について検討した。
フランス、ドイツ、イタリア、イギリスのニュースメディアアカウントから3年間のTwitter活動を分析した。
信頼性のある情報源が情報ランドスケープを支配していることを示しているが、信頼性の低いコンテンツは依然としてすべての国に存在している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-09T16:22:10Z) - Unveiling the Hidden Agenda: Biases in News Reporting and Consumption [59.55900146668931]
イタリアのワクチン論争に関する6年間のデータセットを構築し、物語と選択バイアスを特定するためにベイジアン潜在空間モデルを採用する。
バイアスとエンゲージメントの間に非線形な関係が見られ、極端な位置へのエンゲージメントが高くなった。
Twitter上でのニュース消費の分析は、同様のイデオロギー的な立場のニュースメディアの間で、一般的なオーディエンスを明らかにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-14T18:58:42Z) - Adherence to Misinformation on Social Media Through Socio-Cognitive and
Group-Based Processes [79.79659145328856]
誤報が広まると、これはソーシャルメディア環境が誤報の付着を可能にするためである、と我々は主張する。
偏光と誤情報付着が密接な関係にあると仮定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T12:34:24Z) - Extracting Large Scale Spatio-Temporal Descriptions from Social Media [1.14219428942199]
大規模イベントの追跡能力は、それらを理解し、適切なタイムリーな方法で反応を調整するために不可欠である。
我々は、ソーシャルメディアのような半構造化データソースを取り込み、このようなデータを拡張できるという仮説を模索している。
ソーシャルメディアは、直接の目撃者や専門家の意見などの貴重な知識を拡散しうるが、その騒々しい性質は、それらを管理しやすくするものではない。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-27T13:16:43Z) - Adaptive cognitive fit: Artificial intelligence augmented management of
information facets and representations [62.997667081978825]
ビッグデータ技術と人工知能(AI)応用の爆発的な成長は、情報ファセットの普及に繋がった。
等角性や正確性などの情報フェートは、情報に対する人間の認識を支配的かつ著しく左右する。
認知の限界を克服するために情報表現を適応できる人工知能技術が必要であることを示唆する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-25T02:47:25Z) - An Agenda for Disinformation Research [3.083055913556838]
情報化は民主主義の基本的な基盤である社会政治機関への信頼を損なう。
偽り、誤解を招いたり、不正確な情報を欺く意図で配信することは、アメリカ合衆国にとって現実的な脅威である。
この成長する課題を理解し、対処するために、これらの余裕を活用するために、新しいツールとアプローチを開発する必要があります。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-15T19:32:36Z) - Addressing machine learning concept drift reveals declining vaccine
sentiment during the COVID-19 pandemic [0.0]
過去のアノテートデータに基づいてトレーニングされた機械学習アルゴリズムは,現代のデータに適用した場合,性能が低下する可能性があることを示す。
2020年の新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミック(COVID-19)パンデミック(パンデミック)のパンデミック(パンデミック)前のデータで訓練されたアルゴリズムは、コンセプトの漂流のためにこの減少をほとんど見逃していただろう。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-03T18:53:57Z) - Causal Understanding of Fake News Dissemination on Social Media [50.4854427067898]
我々は、ユーザーがフェイクニュースを共有するのに、ユーザー属性が何をもたらすかを理解することが重要だと論じている。
偽ニュース拡散において、共同創設者は、本質的にユーザー属性やオンライン活動に関連する偽ニュース共有行動によって特徴づけられる。
本稿では,偽ニュース拡散における選択バイアスを軽減するための原則的アプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T19:37:04Z) - Information Consumption and Social Response in a Segregated Environment:
the Case of Gab [74.5095691235917]
この研究は、COVID-19トピックに関するGab内のインタラクションパターンの特徴を提供する。
疑わしい、信頼できるコンテンツに対する社会的反応には、統計的に強い違いはない。
本研究は,協調した不正確な行動の理解と情報操作の早期警戒に関する知見を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-03T11:34:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。