論文の概要: Autonomation, not Automation: Activities and Needs of Fact-checkers as a Basis for Designing Human-Centered AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12143v2
- Date: Tue, 13 Aug 2024 11:15:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 23:38:51.701188
- Title: Autonomation, not Automation: Activities and Needs of Fact-checkers as a Basis for Designing Human-Centered AI Systems
- Title（参考訳）: 自動化ではなく自律性:人間中心型AIシステム設計の基盤としてのファクトチェッカーの活動とニーズ
- Authors: Andrea Hrckova, Robert Moro, Ivan Srba, Jakub Simko, Maria Bielikova,
- Abstract要約: 我々は中央ヨーロッパのファクトチェッカーに詳しいインタビューを行った。
我々の貢献には、非英語圏における事実確認作業の多様性に関する詳細な調査が含まれる。
学際的なコラボレーションのおかげで、AI研究におけるファクトチェックのプロセスを3つの追加段階に拡張します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7925621668797338
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To mitigate the negative effects of false information more effectively, the development of Artificial Intelligence (AI) systems assisting fact-checkers is needed. Nevertheless, the lack of focus on the needs of these stakeholders results in their limited acceptance and skepticism toward automating the whole fact-checking process. In this study, we conducted semi-structured in-depth interviews with Central European fact-checkers. Their activities and problems were analyzed using iterative content analysis. The most significant problems were validated with a survey of European fact-checkers, in which we collected 24 responses from 20 countries, i.e., 62\% of active European signatories of the International Fact-Checking Network (IFCN). Our contributions include an in-depth examination of the variability of fact-checking work in non-English speaking regions, which still remained largely uncovered. By aligning them with the knowledge from prior studies, we created conceptual models that help understand the fact-checking processes. Thanks to the interdisciplinary collaboration, we extend the fact-checking process in AI research by three additional stages. In addition, we mapped our findings on the fact-checkers' activities and needs to the relevant tasks for AI research. The new opportunities identified for AI researchers and developers have implications for the focus of AI research in this domain.
- Abstract（参考訳）: 偽情報の悪影響を効果的に軽減するためには,ファクトチェックを支援する人工知能(AI)システムの開発が必要である。
それでも、ステークホルダーのニーズに焦点が当てられていないため、ファクトチェックプロセス全体を自動化するための受け入れが限定され、懐疑的になる。
本研究では,中央ヨーロッパファクトチェッカーを対象とした半構造化インディーインタビューを行った。
彼らの活動と問題は反復的コンテンツ分析を用いて分析された。
欧州ファクトチェッカーの調査では、20カ国から24の回答、すなわち国際Fact-Checking Network(IFCN)のアクティブな欧州署名者の62.5%を収集した。
我々の貢献には、まだほとんど発見されていない非英語圏における事実確認作業の多様性に関する詳細な調査が含まれる。
それらを先行研究の知識と整合させることで、ファクトチェックプロセスを理解するのに役立つ概念モデルを作成しました。
学際的なコラボレーションのおかげで、AI研究におけるファクトチェックのプロセスを3つの追加段階に拡張します。
さらに、ファクトチェッカーの活動に関する知見をマッピングし、AI研究に必要なタスクについて検討した。
AI研究者と開発者が特定する新たな機会は、この分野におけるAI研究の焦点に影響を及ぼす。
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