論文の概要: The State of Human-centered NLP Technology for Fact-checking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03056v1
- Date: Sun, 8 Jan 2023 15:13:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-10 15:46:30.357396
- Title: The State of Human-centered NLP Technology for Fact-checking
- Title(参考訳): ファクトチェックのための人間中心NLP技術の現状
- Authors: Anubrata Das, Houjiang Liu, Venelin Kovatchev, Matthew Lease
- Abstract要約: 誤報は科学への不信を助長し、公衆衛生の物語を変え、民主的な選挙や金融市場を破壊することで近代社会を脅かす。
よりスケーラブルなファクトチェックのために、NLP(Natural Language Processing)技術が提案されている。
このような研究の著しい成長にもかかわらず、ファクトチェックのためのNLP技術の実践的採用はいまだに初期段階にある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.866556977836075
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Misinformation threatens modern society by promoting distrust in science,
changing narratives in public health, heightening social polarization, and
disrupting democratic elections and financial markets, among a myriad of other
societal harms. To address this, a growing cadre of professional fact-checkers
and journalists provide high-quality investigations into purported facts.
However, these largely manual efforts have struggled to match the enormous
scale of the problem. In response, a growing body of Natural Language
Processing (NLP) technologies have been proposed for more scalable
fact-checking. Despite tremendous growth in such research, however, practical
adoption of NLP technologies for fact-checking still remains in its infancy
today.
In this work, we review the capabilities and limitations of the current NLP
technologies for fact-checking. Our particular focus is to further chart the
design space for how these technologies can be harnessed and refined in order
to better meet the needs of human fact-checkers. To do so, we review key
aspects of NLP-based fact-checking: task formulation, dataset construction,
modeling, and human-centered strategies, such as explainable models and
human-in-the-loop approaches. Next, we review the efficacy of applying
NLP-based fact-checking tools to assist human fact-checkers. We recommend that
future research include collaboration with fact-checker stakeholders early on
in NLP research, as well as incorporation of human-centered design practices in
model development, in order to further guide technology development for human
use and practical adoption. Finally, we advocate for more research on benchmark
development supporting extrinsic evaluation of human-centered fact-checking
technologies.
- Abstract(参考訳): 誤報は科学に対する不信感を促進し、公衆衛生の物語を変え、社会の分極を高め、民主党の選挙や金融市場を混乱させることで現代社会を脅かす。
これを解決するために、プロのファクトチェッカーやジャーナリストが、報告された事実に関する高品質な調査を行っている。
しかし、これらの手作業の大部分は、問題の巨大な規模に合わせるのに苦労している。
これに対し、よりスケーラブルなファクトチェックのために、NLP(Natural Language Processing)技術が提案されている。
しかし、こうした研究の著しい成長にもかかわらず、事実確認のためのnlp技術の実用化はいまだに始まったばかりである。
本稿では,ファクトチェックにおける現在のNLP技術の能力と限界について概観する。
我々が特に注力しているのは、人間のファクトチェックのニーズをよりよく満たすために、これらのテクノロジーをどのように活用し、洗練できるかをデザインスペースを更に図示することです。
そこで我々は,NLPに基づくファクトチェックにおける重要な側面として,タスクの定式化,データセットの構築,モデリング,説明可能なモデルやヒューマン・イン・ザ・ループアプローチなどの人間中心戦略について検討する。
次に,人間のファクトチェックを支援するためのNLPベースのファクトチェックツールの有効性について検討する。
我々は,NLP研究の初期におけるファクトチェッカーステークホルダーとのコラボレーションや,人為的利用と実践的採用のための技術開発をさらに指導するために,モデル開発に人間中心のデザインプラクティスを取り入れることを推奨する。
最後に,人間中心の事実検査技術の外部評価を支援するベンチマーク開発に関するさらなる研究を提唱する。
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