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/2308.07213v3
• Date: Mon, 14 Oct 2024 18:04:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:59:46.673616
• 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: 我々は、ファクトチェッカー、デザイナ、NLP研究者との共同設計手法であるMatchmaking for AIを調査し、技術によってファクトチェッカーが対処すべきことを特定する。 22人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、"北の星"を提供する11のアイデアセットが得られました。 私たちの研究は、人間中心の事実チェック研究と実践とAIの共同設計研究の両方に、新たな洞察を与えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.40919004160953
• License:
• Abstract: While many Natural Language Processing (NLP) techniques have been proposed for fact-checking, both academic research and fact-checking organizations report limited adoption of such NLP work due to poor alignment with fact-checker practices, values, and needs. To address this, we investigate a co-design method, Matchmaking for AI, to enable fact-checkers, designers, and NLP researchers to collaboratively identify what fact-checker needs should be addressed by technology, and to brainstorm ideas for potential solutions. Co-design sessions we conducted with 22 professional fact-checkers yielded a set of 11 design ideas that offer a "north star", integrating fact-checker criteria into novel NLP design concepts. These concepts range from pre-bunking misinformation, efficient and personalized monitoring misinformation, proactively reducing fact-checker potential biases, and collaborative writing fact-check reports. Our work provides new insights into both human-centered fact-checking research and practice and AI co-design research.
• Abstract（参考訳）: ファクトチェックには多くの自然言語処理(NLP)技術が提案されているが、学術研究とファクトチェック機関の両方では、ファクトチェックの実践や価値観、ニーズとの整合性に乏しいため、そのようなNLP作業の採用が制限されていると報告している。 これを解決するために、ファクトチェッカー、デザイナ、NLP研究者が、技術によってどのファクトチェッカーに対処する必要があるかを共同で特定し、潜在的なソリューションのアイデアをブレインストーミングする、共同設計手法であるMatchmaking for AIを調査した。 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、"北の星"を提供する11のデザインアイデアが生まれ、ファクトチェッカーの基準を新しいNLPデザイン概念に統合しました。 これらの概念は、事前発行の誤報、効率的でパーソナライズされた誤報の監視、ファクトチェックの潜在的なバイアスを積極的に軽減すること、共同でファクトチェックレポートを書くことなどである。 私たちの研究は、人間中心の事実チェック研究と実践とAIの共同設計研究の両方に、新たな洞察を与えています。

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