論文の概要: The Morbid Realities of Social Media: An Investigation into the
Misinformation Shared by the Deceased Victims of COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09964v1
- Date: Tue, 20 Sep 2022 19:47:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 11:17:16.877201
- Title: The Morbid Realities of Social Media: An Investigation into the
Misinformation Shared by the Deceased Victims of COVID-19
- Title(参考訳): ソーシャルメディアの致命的な現実--新型コロナウイルスの犠牲者が共有する誤情報の実態調査
- Authors: Hussam Habib and Rishab Nithyanand
- Abstract要約: われわれは、Covid-19に感染する前に、Covid-19の誤情報を共有し、信じていたユーザーによるFacebook投稿のユニークなデータセットを調査した。
分析の結果,反政府的テーマの出現により,Covid-19の圧倒的な政治化が明らかとなった。
本研究の成果は、世論の形成における政治エリートの役割と、有害な誤報の到達度を抑える上でのプラットフォームの役割について考察する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.4995343972237368
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Social media platforms have had considerable impact on the real world
especially during the Covid-19 pandemic. Misinformation related to Covid-19
might have caused significant impact on the population specifically due to its
association with dangerous beliefs such as anti-vaccination and Covid denial.
In this work, we study a unique dataset of Facebook posts by users who shared
and believed in Covid-19 misinformation before succumbing to Covid-19 often
resulting in death. We aim to characterize the dominant themes and sources
present in the victim's posts along with identifying the role of the platform
in handling deadly narratives. Our analysis reveals the overwhelming
politicization of Covid-19 through the prevalence of anti-government themes
propagated by right-wing political and media ecosystem. Furthermore, we
highlight the failures of Facebook's implementation and completeness of soft
moderation actions intended to warn users of misinformation. Results from this
study bring insights into the responsibility of political elites in shaping
public discourse and the platform's role in dampening the reach of harmful
misinformation.
- Abstract(参考訳): ソーシャルメディアプラットフォームは、特に新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックの間、現実世界に大きな影響を与えてきた。
コビッドウイルスに関する誤報は、抗ワクチンやコビッドの否定といった危険な信念と関係しているため、特に人口に大きな影響を及ぼした可能性がある。
本研究では、Covid-19に感染する前に、Covid-19の誤情報を共有し、信じていたユーザーによるFacebook投稿のユニークなデータセットを調査した。
我々は、被害者の投稿に存在する主要なテーマとソースを特徴付け、致命的な物語を扱うプラットフォームの役割を特定することを目的としている。
我々の分析は、右翼政治とメディアのエコシステムによって広められた反政府的テーマの流行を通じて、Covid-19の圧倒的な政治化を明らかにします。
さらに、誤情報をユーザーに警告することを目的とした、Facebookの実装失敗とソフトモデレーションアクションの完全性を強調した。
本研究の成果は、世論の形成における政治エリートの役割と、有害な誤報の広がりを抑える上でのプラットフォームの役割について考察する。
関連論文リスト
- YouTube COVID-19 Vaccine Misinformation on Twitter: Platform
Interactions and Moderation Blind Spots [0.0]
本研究は、新型コロナウイルスワクチン関連誤報の拡散におけるTwitterとYouTubeの関係について検討する。
我々は、以前容疑者情報を共有していたユーザーの間では、予防接種メッセージの優先権が残っていることを観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-27T12:55:58Z) - 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) - "COVID-19 was a FIFA conspiracy #curropt": An Investigation into the
Viral Spread of COVID-19 Misinformation [60.268682953952506]
我々は、自然言語処理モデルを用いて、誤報がCOVID-19パンデミックの進行にどのような影響を及ぼしたかを推定する。
我々は、広範囲に害をもたらす可能性のあるソーシャルメディアポストと戦うための戦略を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-12T19:41:01Z) - Sentiment Analysis of Covid-19 Tweets using Evolutionary
Classification-Based LSTM Model [0.6445605125467573]
本稿では,コロナウイルスやコビッドウイルスに関する大量のツイートの感情分析について述べる。
我々は、進化的分類とn-gram分析によるCovid-19流行に関連するトピックに対する世論感情の傾向を分析した。
我々は、Covid-19のデータに対する感情を予測するために、2種類の評価されたつぶやきを使用して、長期間のネットワークを訓練し、全体の精度は84.46%に達した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-13T04:27:21Z) - News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。
以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。
Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T19:26:32Z) - The State of Infodemic on Twitter [0.0]
ソーシャルメディアの投稿やプラットフォームは、ウイルス自体を取り巻く深刻な不確実性に直面して、噂や誤報のリスクにさらされている。
我々は,誤情報の拡散に関与しているツイートとユーザの探索的分析を行った。
次に、機械学習モデルと自然言語処理技術を掘り下げて、ツイートに誤情報が含まれているかどうかを特定しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-17T10:58:35Z) - ExcavatorCovid: Extracting Events and Relations from Text Corpora for
Temporal and Causal Analysis for COVID-19 [63.72766553648224]
excavatorcovidは、オープンソースのテキスト文書を取り込む機械読取システムである。
COVID19関連イベントとそれらの関係を抽出し、時間と因果分析グラフを構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-05T01:18:46Z) - Misinfo Belief Frames: A Case Study on Covid & Climate News [49.979419711713795]
読者がニュースの信頼性や誤った情報の影響をどのように認識するかを理解するための形式主義を提案する。
23.5kの見出しに66kの推論データセットであるMisinfo Belief Frames (MBF) corpusを紹介する。
大規模言語モデルを用いて誤情報フレームを予測した結果,機械生成推論がニュース見出しに対する読者の信頼に影響を及ぼすことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-18T09:50:11Z) - Social Media COVID-19 Misinformation Interventions Viewed Positively,
But Have Limited Impact [16.484676698355884]
FacebookやTwitterといったソーシャルメディアプラットフォームは、権威のあるリソースにリンクするバナーや、より具体的な「偽情報」ラベルなど、デザインの介入をロールアウトした。
その結果,ほとんどの参加者は介入に対する肯定的な態度を示し,特に偽情報のポスト特異的なラベルが認められた。
しかし、ほとんどの参加者は、他の手段、最も一般的なウェブ検索を通じて誤情報を発見または修正し、プラットフォームが新型コロナウイルス(COVID-19)の偽情報の拡散を抑える余地を示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-21T00:02:04Z) - Analysis of misinformation during the COVID-19 outbreak in China:
cultural, social and political entanglements [6.256108383411306]
新型コロナウイルス(COVID-19)は、公衆の信頼を損なうインフォデミックを引き起こし、ウイルスの封じ込めを阻害し、パンデミック自体を超過させる可能性がある。
メディアの進化と断片化は、誤情報拡散の鍵となる要因である。
われわれの発見は、新型コロナウイルス(COVID-19)における誤報の異なる特徴に光を当て、中国と全世界で誤報と戦うための洞察を与えてくれた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-21T01:34:08Z) - The Ivory Tower Lost: How College Students Respond Differently than the
General Public to the COVID-19 Pandemic [66.80677233314002]
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックは、政府に究極の課題を提示した。
米国では、新型コロナウイルス感染者が最も多い国で、全国的なソーシャルディスタンシングプロトコルが大統領によって実施されている。
本稿では,この対話型社会における前例のない破壊の社会的意義を,ソーシャルメディア上での人々の意見のマイニングによって発見することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-21T13:02:38Z)
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。