論文の概要: Helping Fact-Checkers Identify Fake News Stories Shared through Images
on WhatsApp
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14782v1
- Date: Mon, 28 Aug 2023 16:12:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 17:19:34.009768
- Title: Helping Fact-Checkers Identify Fake News Stories Shared through Images
on WhatsApp
- Title（参考訳）: Fact-Checkersは、WhatsApp上の画像でシェアされたフェイクニュースを識別する
- Authors: Julio C. S. Reis, Philipe Melo, Fabiano Bel\'em, Fabricio Murai,
Jussara M. Almeida, Fabricio Benevenuto
- Abstract要約: 本研究では,WhatsApp上の画像から共有された偽ニュースを事実確認する手段として,偽ニューススコアモデルを提案する。
実験の結果,データ中の偽ニュースの80%を識別するのに要する労力を最大40%削減できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5678677448474552
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: WhatsApp has introduced a novel avenue for smartphone users to engage with
and disseminate news stories. The convenience of forming interest-based groups
and seamlessly sharing content has rendered WhatsApp susceptible to the
exploitation of misinformation campaigns. While the process of fact-checking
remains a potent tool in identifying fabricated news, its efficacy falters in
the face of the unprecedented deluge of information generated on the Internet
today. In this work, we explore automatic ranking-based strategies to propose a
"fakeness score" model as a means to help fact-checking agencies identify fake
news stories shared through images on WhatsApp. Based on the results, we design
a tool and integrate it into a real system that has been used extensively for
monitoring content during the 2018 Brazilian general election. Our experimental
evaluation shows that this tool can reduce by up to 40% the amount of effort
required to identify 80% of the fake news in the data when compared to current
mechanisms practiced by the fact-checking agencies for the selection of news
stories to be checked.
- Abstract（参考訳）: whatsappは、スマートフォンユーザーがニュースに関わり、広めるための新しい方法を導入した。
興味に基づくグループを作り、コンテンツをシームレスに共有する便利さによって、WhatsAppは誤情報キャンペーンの悪用を受けやすい。
事実確認のプロセスは、偽ニュースを識別するための強力なツールであり続けているが、その効果は、今日インターネット上で発生した前例のない情報不足に直面している。
本研究では,WhatsApp上の画像から共有される偽ニュースを事実確認する手段として,自動ランキングベースの「偽スコア」モデルを提案する。
その結果をもとに,2018年のブラジル総選挙において,コンテンツを広範囲に監視するためのツールを設計し,実システムに統合した。
実験により,本ツールは,事実確認機関が実施しているニュース記事選択のメカニズムと比較して,データ中の偽ニュースの80%を識別するのに要する労力を最大40%削減できることが示された。
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