論文の概要: Human-centered NLP Fact-checking: Co-Designing with Fact-checkers using
Matchmaking for AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07213v1
- Date: Mon, 14 Aug 2023 15:31:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-15 12:36:10.526720
- Title: Human-centered NLP Fact-checking: Co-Designing with Fact-checkers using
Matchmaking for AI
- Title(参考訳): 人間中心のNLP Fact-checking:Matchmaking for AIを用いたFact-checkersの共同設計
- Authors: Houjiang Liu, Anubrata Das, Alexander Boltz, Didi Zhou, Daisy Pinaroc,
Matthew Lease, Min Kyung Lee
- Abstract要約: プロのファクトチェックにおける主な課題は、偽情報の規模に関してスケーラビリティが制限されていることである。
我々の研究は、人間中心の事実チェック研究と実践、そしてAIの共同設計研究に影響を及ぼす。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 48.4080434241563
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: A key challenge in professional fact-checking is its limited scalability in
relation to the magnitude of false information. While many Natural Language
Processing (NLP) tools have been proposed to enhance fact-checking efficiency
and scalability, both academic research and fact-checking organizations report
limited adoption of such tooling due to insufficient alignment with
fact-checker practices, values, and needs. To address this gap, we investigate
a co-design method, Matchmaking for AI, which facilitates fact-checkers,
designers, and NLP researchers to collaboratively discover what fact-checker
needs should be addressed by technology and how. Our co-design sessions with 22
professional fact-checkers yielded a set of 11 novel design ideas. They assist
in information searching, processing, and writing tasks for efficient and
personalized fact-checking; help fact-checkers proactively prepare for future
misinformation; monitor their potential biases; and support internal
organization collaboration. Our work offers implications for human-centered
fact-checking research and practice and AI co-design research.
- Abstract(参考訳): 専門家のファクトチェックにおける重要な課題は、誤った情報の大きさに関するスケーラビリティの制限である。
ファクトチェックの効率とスケーラビリティを高めるために、多くの自然言語処理(NLP)ツールが提案されているが、学術研究とファクトチェックの組織は、ファクトチェックのプラクティスや価値観、ニーズとの整合性が不十分なため、そのようなツールの採用が制限されていると報告している。
このギャップに対処するために,ファクトチェッカー,デザイナ,nlp研究者が,テクノロジによってどのようなファクトチェッカーが必要か,どのように対処すべきかを協調的に発見するための,aiのためのマッチメイキング手法を検討する。
22のプロのファクトチェッカーによる共同設計セッションでは,11の斬新なデザインアイデアが得られました。
情報検索、処理、タスクの執筆を支援し、効率的でパーソナライズされたファクトチェックを行い、ファクトチェックを積極的に支援し、将来の誤報に備え、潜在的なバイアスを監視し、組織内のコラボレーションを支援する。
我々の研究は、人間中心の事実チェック研究と実践、そしてAIの共同設計研究に影響を及ぼす。
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