論文の概要: Demystifying Misconceptions in Social Bots Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17251v1
- Date: Thu, 30 Mar 2023 09:29:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 13:47:40.743957
- Title: Demystifying Misconceptions in Social Bots Research
- Title（参考訳）: 社会ボット研究における誤解
- Authors: Stefano Cresci, Roberto Di Pietro, Angelo Spognardi, Maurizio Tesconi,
Marinella Petrocchi
- Abstract要約: ソーシャルボットの科学は、最も議論を呼んだオンライン誤報の1つに対する知識と解決策を求めている。
しかし、ソーシャルボットの研究は、広範な偏見、誇張された結果、誤解に悩まされている。
本稿では,社会ボット研究の最近の成果について,方法論的・概念的問題だけでなく,事実的誤りの強調と修正も行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.52320286273289
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The science of social bots seeks knowledge and solutions to one of the most
debated forms of online misinformation. Yet, social bots research is plagued by
widespread biases, hyped results, and misconceptions that set the stage for
ambiguities, unrealistic expectations, and seemingly irreconcilable findings.
Overcoming such issues is instrumental towards ensuring reliable solutions and
reaffirming the validity of the scientific method. In this contribution we
revise some recent results in social bots research, highlighting and correcting
factual errors as well as methodological and conceptual issues. More
importantly, we demystify common misconceptions, addressing fundamental points
on how social bots research is discussed. Our analysis surfaces the need to
discuss misinformation research in a rigorous, unbiased, and responsible way.
This article bolsters such effort by identifying and refuting common fallacious
arguments used by both proponents and opponents of social bots research as well
as providing indications on the correct methodologies and sound directions for
future research in the field.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルボットの科学は、最も議論されているオンライン誤情報の1つに対する知識と解決策を求める。
しかし、ソーシャルボットの研究は広く偏り、誇大宣伝された結果、そして曖昧さ、非現実的な期待、そして一見無矛盾な発見の舞台となる誤解に苦しめられている。
このような問題を克服することは、信頼性の高い解決策の確保と、科学的方法の有効性の再確認に有効である。
本稿では,最近の社会ボット研究の結果を改訂し,事実的誤りと方法論的・概念的問題点を強調・修正する。
さらに重要なことに、私たちは共通の誤解を解き、ソーシャルボット研究の議論の基本的なポイントに対処します。
我々の分析は、厳密で偏見がなく、責任ある方法で誤った情報研究を議論する必要性を浮き彫りにしている。
本稿は,社会ボット研究の支持者と反対者の両方が使用する一般的な虚偽の議論を同定し,反論するとともに,この分野の今後の研究のために正しい方法論と正しい方向性を示す。
関連論文リスト
- Intervention strategies for misinformation sharing on social media: A bibliometric analysis [1.8020166013859684]
不正確な共有情報は混乱を引き起こし、精神的健康に悪影響を及ぼし、誤報による意思決定につながる。
本研究では,ソーシャルメディア上での誤情報共有に対処するための介入戦略の類型について検討する。
認識ベース、自動化ベース、情報ベース、ハイブリッドベースの4つの重要なクラスタを特定します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-26T08:38:15Z) - A Survey of Stance Detection on Social Media: New Directions and Perspectives [50.27382951812502]
姿勢検出は 感情コンピューティングにおける 重要なサブフィールドとして現れました
近年は、効果的な姿勢検出手法の開発に対する研究の関心が高まっている。
本稿では,ソーシャルメディア上での姿勢検出手法に関する包括的調査を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-24T03:06:25Z) - Flood of Techniques and Drought of Theories: Emotion Mining in Disasters [5.392688959066589]
感情のマイニングは、災害時の人間の感情を理解するための重要なツールとなっている。
本研究の目的は,災害時における感情のマイニングに関する既存の研究を要約することである。
我々は感情のマイニング手法の有効性と信頼性を高めることを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-07T00:43:05Z) - The Odyssey of Commonsense Causality: From Foundational Benchmarks to Cutting-Edge Reasoning [70.16523526957162]
常識の因果関係を理解することは、人々が現実世界の原理をよりよく理解するのに役立ちます。
その重要性にもかかわらず、このトピックの体系的な探索は特に欠落している。
本研究の目的は、体系的な概要の提供、最近の進歩に関する学者の更新、初心者のための実践的なガイドを提供することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-27T16:30:50Z) - Missci: Reconstructing Fallacies in Misrepresented Science [84.32990746227385]
ソーシャルネットワーク上の健康関連の誤報は、意思決定の貧弱さと現実世界の危険につながる可能性がある。
ミスシは、誤った推論のための新しい議論理論モデルである。
大規模言語モデルの批判的推論能力をテストするためのデータセットとしてMissciを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-05T12:11:10Z) - Adversarial Botometer: Adversarial Analysis for Social Bot Detection [1.9280536006736573]
ソーシャルボットは人間の創造性を模倣するコンテンツを制作する。
悪意のあるソーシャルボットは、非現実的なコンテンツで人々を騙すようになる。
テキストベースのボット検出器の動作を競合環境下で評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T11:28:21Z) - Virtual Harassment, Real Understanding: Using a Serious Game and
Bayesian Networks to Study Cyberbullying [0.9246281666115259]
本研究は,データ収集と教育のための非侵襲的なツールとして,真剣なゲームを活用する,革新的なアプローチを探求する。
本ゲームを用いた予備試験では,従来の人口統計調査や心理調査よりも有望な結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-15T14:30:28Z) - False Information, Bots and Malicious Campaigns: Demystifying Elements
of Social Media Manipulations [6.901078062583646]
オンラインソーシャルネットワーク(OSN)に対する偽情報や永続的な操作攻撃は、OSNの開放性に影響を与えている。
本稿では,様々な分野の知見を総合的に分析するために,様々な分野の知見を合成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-24T01:37:33Z) - The Age of Synthetic Realities: Challenges and Opportunities [85.058932103181]
我々は、有害な合成生成を識別し、それらを現実と区別することのできる法医学的手法の開発における重要な必要性を強調した。
我々の焦点は、画像、ビデオ、オーディオ、テキストなどの様々なメディアの形式にまで及んでいる。
この研究は、AI生成技術の急速な進歩と、法科学の基本原理に対する影響により、最も重要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-09T15:55:10Z) - Solving NLP Problems through Human-System Collaboration: A
Discussion-based Approach [98.13835740351932]
本研究の目的は,対話を通じて予測を議論・洗練するシステムのための,データセットと計算フレームワークを構築することである。
提案システムでは,自然言語推論タスクにおいて,最大25ポイントの精度向上が期待できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-19T16:24:50Z) - Empirical Estimates on Hand Manipulation are Recoverable: A Step Towards
Individualized and Explainable Robotic Support in Everyday Activities [80.37857025201036]
ロボットシステムの鍵となる課題は、他のエージェントの振る舞いを理解することである。
正しい推論の処理は、(衝突)因子が実験的に制御されない場合、特に困難である。
人に関する観察研究を行うために必要なツールをロボットに装備することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-27T22:15:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。