論文の概要: Autonomation, Not Automation: Activities and Needs of European Fact-checkers as a Basis for Designing Human-Centered AI Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12143v3
• Date: Thu, 04 Sep 2025 15:52:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 20:21:09.826975
• Title: Autonomation, Not Automation: Activities and Needs of European Fact-checkers as a Basis for Designing Human-Centered AI Systems
• Title（参考訳）: 自動化ではなく自動化 - 人中心AIシステム設計の基盤としてのヨーロッパ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。 我々は,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研究に必要な課題について考察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.654738260420559
• 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 to assist 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 to understand the fact-checking processes. In addition, we mapped our findings on the fact-checkers' activities and needs to the relevant tasks for AI research, while providing a discussion on three AI tasks that were not covered by previous similar studies. The new opportunities identified for AI researchers and developers have implications for the focus of AI research in this domain.
• Abstract（参考訳）: 偽情報のネガティブな影響をより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。 IFCN(International Fact-Checking Network)のアクティブな欧州署名者の62%にあたる20カ国から24の回答を収集した。 我々の貢献には、英語を話さない地域でのファクトチェック作業の多様性に関する詳細な調査が含まれています。 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。 さらに、我々は、ファクトチェッカーの活動とAI研究に関連するタスクに対するニーズに関する知見をマッピングし、以前の類似研究ではカバーされなかった3つのAIタスクに関する議論を行った。 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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