論文の概要: Diverse Misinformation: Impacts of Human Biases on Detection of
Deepfakes on Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10026v3
- Date: Sat, 13 Jan 2024 18:26:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 03:48:24.493496
- Title: Diverse Misinformation: Impacts of Human Biases on Detection of
Deepfakes on Networks
- Title（参考訳）: 多様な誤報:ネットワーク上のディープフェイクの検出に対するヒトのバイアスの影響
- Authors: Juniper Lovato, Laurent H\'ebert-Dufresne, Jonathan St-Onge, Randall
Harp, Gabriela Salazar Lopez, Sean P. Rogers, Ijaz Ul Haq and Jeremiah
Onaolapo
- Abstract要約: 異種偽情報(diverse misinformation)とは、人間の偏見と誤情報で表される人口統計の複雑な関係をいう。
精度は人口統計によって異なり、参加者はそれらと一致するビデオの分類が得意だ。
我々のモデルは、多様な接触が、友人同士がお互いを保護できる「本質的な修正」をもたらす可能性を示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5910150494847917
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Social media platforms often assume that users can self-correct against
misinformation. However, social media users are not equally susceptible to all
misinformation as their biases influence what types of misinformation might
thrive and who might be at risk. We call "diverse misinformation" the complex
relationships between human biases and demographics represented in
misinformation. To investigate how users' biases impact their susceptibility
and their ability to correct each other, we analyze classification of deepfakes
as a type of diverse misinformation. We chose deepfakes as a case study for
three reasons: 1) their classification as misinformation is more objective; 2)
we can control the demographics of the personas presented; 3) deepfakes are a
real-world concern with associated harms that must be better understood. Our
paper presents an observational survey (N=2,016) where participants are exposed
to videos and asked questions about their attributes, not knowing some might be
deepfakes. Our analysis investigates the extent to which different users are
duped and which perceived demographics of deepfake personas tend to mislead. We
find that accuracy varies by demographics, and participants are generally
better at classifying videos that match them. We extrapolate from these results
to understand the potential population-level impacts of these biases using a
mathematical model of the interplay between diverse misinformation and crowd
correction. Our model suggests that diverse contacts might provide "herd
correction" where friends can protect each other. Altogether, human biases and
the attributes of misinformation matter greatly, but having a diverse social
group may help reduce susceptibility to misinformation.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、ユーザーが誤情報に対して自己修正できると仮定することが多い。
しかし、ソーシャルメディア利用者は、そのバイアスがどの種類の誤情報が繁栄し、誰が危険にさらされるかに影響を与えるため、全ての誤情報の影響を受けやすいわけではない。
異種偽情報(diverse misinformation)とは、人間の偏見と誤情報で表される人口統計の複雑な関係をいう。
ユーザのバイアスが感受性と相互修正能力にどのように影響するかを調べるために,ディープフェイクの分類を多様な誤情報の一種として分析する。
私たちは3つの理由から、ケーススタディとしてdeepfakesを選択しました。
1) 誤情報としての分類は,より客観的である。
2) 提示されたペルソナの人口動態を制御できる。
3)ディープフェイクは、関連する害がより深く理解されなければならない現実的な懸念である。
本報告では,参加者がビデオに曝露し,その属性について質問する観察調査(N=2,016)について述べる。
本研究では,ディープフェイク・パーソナラ(deepfake personas)の人口動態を誤認する傾向について検討した。
精度は人口統計によって異なり、参加者はそれらと一致するビデオの分類が得意だ。
これらの結果から,多様な誤情報と群衆の補正の相互作用の数学的モデルを用いて,これらのバイアスの潜在的人口レベルへの影響を推定する。
モデルでは,友人同士が相互に保護できる「ヘルド補正」が多様であることが示唆された。
他にも、人間の偏見や誤情報の特徴は大きいが、多様な社会集団を持つことは、誤情報に対する感受性を低下させる可能性がある。
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