論文の概要: ManiTweet: A New Benchmark for Identifying Manipulation of News on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14225v2
• Date: Wed, 12 Jun 2024 06:25:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 01:42:49.763784
• Title: ManiTweet: A New Benchmark for Identifying Manipulation of News on Social Media
• Title（参考訳）: ManiTweet: ソーシャルメディア上のニュースの操作を識別する新しいベンチマーク
• Authors: Kung-Hsiang Huang, Hou Pong Chan, Kathleen McKeown, Heng Ji,
• Abstract要約: ソーシャルメディア上でのニュースの操作を識別し,ソーシャルメディア投稿の操作を検出し,操作された情報や挿入された情報を特定することを目的とした,新しいタスクを提案する。 この課題を研究するために,データ収集スキーマを提案し,3.6K対のツイートとそれに対応する記事からなるManiTweetと呼ばれるデータセットをキュレートした。 我々の分析では、このタスクは非常に難しいことを示し、大きな言語モデル(LLM)は不満足なパフォーマンスをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.93847489218008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Considerable advancements have been made to tackle the misrepresentation of information derived from reference articles in the domains of fact-checking and faithful summarization. However, an unaddressed aspect remains - the identification of social media posts that manipulate information within associated news articles. This task presents a significant challenge, primarily due to the prevalence of personal opinions in such posts. We present a novel task, identifying manipulation of news on social media, which aims to detect manipulation in social media posts and identify manipulated or inserted information. To study this task, we have proposed a data collection schema and curated a dataset called ManiTweet, consisting of 3.6K pairs of tweets and corresponding articles. Our analysis demonstrates that this task is highly challenging, with large language models (LLMs) yielding unsatisfactory performance. Additionally, we have developed a simple yet effective basic model that outperforms LLMs significantly on the ManiTweet dataset. Finally, we have conducted an exploratory analysis of human-written tweets, unveiling intriguing connections between manipulation and the domain and factuality of news articles, as well as revealing that manipulated sentences are more likely to encapsulate the main story or consequences of a news outlet.
• Abstract（参考訳）: 事実確認と忠実な要約の領域において、参照記事から得られる情報の誤表現に対処するために、重要な進歩がなされている。 しかし、未修正の側面が残っており、関連するニュース記事内の情報を操作するソーシャルメディア投稿の特定がされている。 この課題は、主にそのような役職における個人的な意見が広まることから、大きな課題となる。 ソーシャルメディア上でのニュースの操作を識別し,ソーシャルメディア投稿の操作を検出し,操作された情報や挿入された情報を特定することを目的とした,新しいタスクを提案する。 この課題を研究するために,データ収集スキーマを提案し,3.6K対のツイートとそれに対応する記事からなるManiTweetと呼ばれるデータセットをキュレートした。 我々の分析では、このタスクは非常に難しいことを示し、大きな言語モデル(LLM)は不満足なパフォーマンスをもたらす。 さらに, ManiTweet データセット上で LLM を大幅に上回る,単純かつ効果的な基本モデルを開発した。 最後に、人書きツイートの探索分析を行い、操作とドメイン間の興味深いつながりとニュース記事の事実を明らかにするとともに、操作された文章がニュースメディアのメインストーリーや結果をカプセル化しやすいことを明らかにした。

関連論文リスト

• A Semi-supervised Fake News Detection using Sentiment Encoding and LSTM with Self-Attention [0.0]
  本研究では,感情分析を最先端の事前学習モデルによって獲得する半教師付き自己学習手法を提案する。 学習モデルは半教師付き方式で訓練され、LSTMに自己注意層を組み込む。 我々は,2万件のニュースコンテンツをデータセットにベンチマークし,そのフィードバックとともに,フェイクニュース検出における競合手法と比較して精度,リコール,測定性能が向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-27T20:00:10Z)
• Countering Misinformation via Emotional Response Generation [15.383062216223971]
  ソーシャルメディアプラットフォーム(SMP)における誤情報拡散は、公衆衛生、社会的結束、民主主義に重大な危険をもたらす。 これまでの研究では、社会的訂正が誤情報を抑制する効果的な方法であることが示された。 約1万のクレーム応答対からなる最初の大規模データセットであるVerMouthを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-17T15:37:18Z)
• Prompt-and-Align: Prompt-Based Social Alignment for Few-Shot Fake News Detection [50.07850264495737]
  プロンプト・アンド・アライン(Prompt-and-Align、P&A)は、数発のフェイクニュース検出のための新しいプロンプトベースのパラダイムである。 我々はP&Aが、数発のフェイクニュース検出性能をかなりのマージンで新たな最先端に設定していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T13:19:43Z)
• Unsupervised Sentiment Analysis of Plastic Surgery Social Media Posts [91.3755431537592]
  ソーシャルメディアプラットフォームにまたがる膨大なユーザー投稿は、主に人工知能(AI)のユースケースに使われていない。 自然言語処理(NLP)は、コーパス(corpora)として知られるドキュメントの体系を利用して、人間のような言語理解でコンピュータを訓練するAIのサブフィールドである。 本研究は, 教師なし解析の応用により, コンピュータがプラスティック手術に対する否定的, 肯定的, 中立的なユーザ感情を予測できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T20:16:20Z)
• Applying Automatic Text Summarization for Fake News Detection [4.2177790395417745]
  フェイクニュースの配信は新しいものではなく、急速に増加している問題だ。 本稿ではトランスフォーマーに基づく言語モデルのパワーを組み合わせた問題に対するアプローチを提案する。 我々のフレームワークであるCMTR-BERTは、複数のテキスト表現を組み合わせることで、コンテキスト情報の取り込みを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-04T21:00:55Z)
• Improved Topic modeling in Twitter through Community Pooling [0.0]
  Twitterの投稿は短いが、他のテキストよりも一貫性が低いことが多い。 著者が同じコミュニティに属しているツイートをグループ化する,トピックモデリングのための新しいプール方式を提案する。 その結果、我々のコミュニティポーリング手法は、2つの異種データセットの指標の大部分において、他の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-20T17:05:32Z)
• A Study of Fake News Reading and Annotating in Social Media Context [1.0499611180329804]
  我々は、44名のレイト参加者に、ニュース記事を含む投稿を含むソーシャルメディアフィードをさりげなく読み取らせるという、視線追跡研究を提示した。 第2回では,参加者に対して,これらの記事の真偽を判断するよう求めた。 また、同様のシナリオを用いたフォローアップ定性的な研究についても述べるが、今回は7人の専門家によるフェイクニュースアノテータを用いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-26T08:11:17Z)
• Machine Learning Explanations to Prevent Overtrust in Fake News Detection [64.46876057393703]
  本研究では、ニュースレビュープラットフォームに組み込んだ説明可能なAIアシスタントが、フェイクニュースの拡散と戦う効果について検討する。 我々は、ニュースレビューと共有インターフェースを設計し、ニュース記事のデータセットを作成し、4つの解釈可能なフェイクニュース検出アルゴリズムを訓練する。 説明可能なAIシステムについてより深く理解するために、説明プロセスにおけるユーザエンゲージメント、メンタルモデル、信頼、パフォーマンス対策の相互作用について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-24T05:42:29Z)
• Leveraging Multi-Source Weak Social Supervision for Early Detection of Fake News [67.53424807783414]
  ソーシャルメディアは、人々が前例のない速度でオンライン活動に参加することを可能にする。 この制限のないアクセスは、誤情報や偽ニュースの拡散を悪化させ、その緩和のために早期に検出されない限り混乱と混乱を引き起こす可能性がある。 ソーシャルエンゲージメントからの弱い信号とともに、限られた量のクリーンデータを活用して、メタラーニングフレームワークでディープニューラルネットワークをトレーニングし、さまざまな弱いインスタンスの品質を推定します。 実世界のデータセットの実験では、提案されたフレームワークは、予測時にユーザーエンゲージメントを使わずに、フェイクニュースを早期に検出するための最先端のベースラインを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-03T18:26:33Z)
• Mining Disinformation and Fake News: Concepts, Methods, and Recent Advancements [55.33496599723126]
  偽ニュースを含む偽ニュースは 爆発的な成長により グローバルな現象になっています 偽情報や偽ニュースを検知する最近の進歩にもかかわらず、その複雑さ、多様性、多様性、事実チェックやアノテーションのコストが原因で、いまだに自明ではない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-02T21:01:02Z)

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。