論文の概要: Addressing contingency in algorithmic (mis)information classification: Toward a responsible machine learning agenda

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09014v2
• Date: Thu, 13 Apr 2023 13:07:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 17:25:30.262778
• Title: Addressing contingency in algorithmic (mis)information classification: Toward a responsible machine learning agenda
• Title（参考訳）: アルゴリズム的(ミス)情報分類における緊急対応--責任ある機械学習の課題に向けて
• Authors: Andr\'es Dom\'inguez Hern\'andez, Richard Owen, Dan Saattrup Nielsen, Ryan McConville
• Abstract要約: データサイエンティストは、モデルトレーニングとテストに使用される「真実の情報源の客観性、信頼性、正当性」にスタンスを取る必要がある。 彼らの報告された高い正確さと性能にもかかわらず、ML駆動のモデレーションシステムは、オンラインの公開討論を形作り、不正な検閲や偽の信念の強化のような下流のネガティブな影響を生み出す可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9659642285903421
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) enabled classification models are becoming increasingly popular for tackling the sheer volume and speed of online misinformation and other content that could be identified as harmful. In building these models, data scientists need to take a stance on the legitimacy, authoritativeness and objectivity of the sources of ``truth" used for model training and testing. This has political, ethical and epistemic implications which are rarely addressed in technical papers. Despite (and due to) their reported high accuracy and performance, ML-driven moderation systems have the potential to shape online public debate and create downstream negative impacts such as undue censorship and the reinforcing of false beliefs. Using collaborative ethnography and theoretical insights from social studies of science and expertise, we offer a critical analysis of the process of building ML models for (mis)information classification: we identify a series of algorithmic contingencies--key moments during model development that could lead to different future outcomes, uncertainty and harmful effects as these tools are deployed by social media platforms. We conclude by offering a tentative path toward reflexive and responsible development of ML tools for moderating misinformation and other harmful content online.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)によって実現された分類モデルは、有害と認識できるオンライン誤情報やその他のコンテンツの量や速度に対処するために、ますます人気が高まっている。 これらのモデルを構築する際、データサイエンティストはモデルトレーニングとテストに使用される『真実』の情報源の正当性、信頼性、客観性にスタンスを取る必要がある。 これは政治的、倫理的、疫学的な意味を持ち、技術論文ではほとんど取り上げられない。 高い正確性とパフォーマンスが報告されているにもかかわらず、ml駆動のモデレーションシステムは、オンラインの公開議論を形作り、不適切な検閲や誤った信念の強化といった下流のネガティブな影響を生み出す可能性がある。 私たちは、(ミス)情報分類のためのmlモデルを構築する過程に関する批判的分析を提供する: 私たちは、モデル開発中の一連のアルゴリズム的偶発的瞬間を識別します。 我々は、誤情報などの有害コンテンツをオンラインで緩和するMLツールの、反射的かつ責任ある開発に向けた仮道を提供することで、結論付ける。

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