論文の概要: Not all Fake News is Written: A Dataset and Analysis of Misleading Video Headlines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13859v2
• Date: Thu, 14 Dec 2023 20:34:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 18:48:21.248132
• Title: Not all Fake News is Written: A Dataset and Analysis of Misleading Video Headlines
• Title（参考訳）: 偽ニュースがすべて書かれたわけではない: 誤解を招くビデオ見出しのデータセットと分析
• Authors: Yoo Yeon Sung and Jordan Boyd-Graber and Naeemul Hassan
• Abstract要約: 本稿では、ビデオからなるデータセットと、その見出しがビデオの内容を表すものであるとアノテーションが信じているか否かを示す。 このデータセットを収集、注釈付けした後、誤解を招く見出しを検出するためのマルチモーダルベースラインを解析する。 アノテーションプロセスはまた、アノテーションが動画を誤解を招くものとして見ている理由にも焦点を当てており、アノテーションの背景と動画の内容の相互作用をよりよく理解することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.939987423356328
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Polarization and the marketplace for impressions have conspired to make navigating information online difficult for users, and while there has been a significant effort to detect false or misleading text, multimodal datasets have received considerably less attention. To complement existing resources, we present multimodal Video Misleading Headline (VMH), a dataset that consists of videos and whether annotators believe the headline is representative of the video's contents. After collecting and annotating this dataset, we analyze multimodal baselines for detecting misleading headlines. Our annotation process also focuses on why annotators view a video as misleading, allowing us to better understand the interplay of annotators' background and the content of the videos.
• Abstract（参考訳）: ポーラリゼーションとインプレッションのマーケットプレースが、オンラインのナビゲーション情報をユーザにとって困難にするために共謀し、誤ったテキストや誤解を招くテキストを検出するための多大な努力をしてきたが、マルチモーダルデータセットは、かなり注目を集めていない。 既存のリソースを補完するために、ビデオからなるデータセットであるマルチモーダルビデオミスリーディングヘッドライン(VMH)と、その見出しがビデオの内容を表すものであるとアノテータが信じているかどうかを示す。 このデータセットを収集しアノテートした後、マルチモーダルベースラインを分析し、誤解を招く見出しを検出する。 アノテーションプロセスはまた、アノテーションが動画を誤解を招くものとして見ている理由にも焦点を当てており、アノテーションの背景と動画の内容の相互作用をよりよく理解することができる。

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