論文の概要: Complexity of the Online Distrust Ecosystem and its Evolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19710v1
- Date: Mon, 30 Oct 2023 16:37:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 19:05:12.310594
- Title: Complexity of the Online Distrust Ecosystem and its Evolution
- Title(参考訳): オンライン不信生態系の複雑さとその進化
- Authors: Lucia Illari, Nicholas J. Restrepo, Neil F. Johnson
- Abstract要約: われわれは、相互接続されたコミュニティ(Facebookページ)のFacebookネットワークを分析した。
われわれは、閉鎖を含むFacebookの緩和キャンペーンの結果として、急速に自己修復されたことを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Collective human distrust (and its associated mis-disinformation) is one of
the most complex phenomena of our time. e.g. distrust of medical expertise, or
climate change science, or democratic election outcomes, and even distrust of
fact-checked events in the current Israel-Hamas and Ukraine-Russia conflicts.
So what makes the online distrust ecosystem so resilient? How has it evolved
during and since the pandemic? And how well have Facebook mitigation policies
worked during this time period? We analyze a Facebook network of interconnected
in-built communities (Facebook pages) totaling roughly 100 million users who
pre-pandemic were just focused on distrust of vaccines. Mapping out this
dynamical network from 2019 to 2023, we show that it has quickly self-healed in
the wake of Facebook's mitigation campaigns which include shutdowns. This
confirms and extends our earlier finding that Facebook's ramp-ups during COVID
were ineffective (e.g. November 2020). Our findings show that future
interventions must be chosen to resonate across multiple topics and across
multiple geographical scales. Unlike many recent studies, our findings do not
rely on third-party black-box tools whose accuracy for rigorous scientific
research is unproven, hence raising doubts about such studies' conclusions, nor
is our network built using fleeting hyperlink mentions which have questionable
relevance.
- Abstract(参考訳): 集団的不信(およびそれに伴う誤報)は、我々の時代の最も複雑な現象の1つである。
例えば、医学的専門性への不信、気候変動科学、民主的な選挙結果、さらには現在のイスラエル・ハマス・ウクライナ・ロシア紛争における事実確認事件への不信さえある。
では、オンライン不信エコシステムがなぜこれほど回復力があるのか?
パンデミックの前後でどのように進化しましたか。
この期間、facebookの緩和政策はどれくらいうまくいったのか?
我々は、パンデミック以前のユーザーがワクチンの不信感にのみ注力した合計1億人のコミュニティ(facebookページ)のfacebookネットワークを分析した。
2019年から2023年までのこのダイナミックネットワークをマッピングすると、閉鎖を含むFacebookの緩和キャンペーンの結果として、急速に自己修復されたことがわかる。
これは、新型コロナウイルス(COVID-19)によるFacebookの上昇は効果がない(例:2020年11月)という以前の発見を裏付け、拡張します。
今後の介入は,複数の話題,複数の地理的尺度にまたがって共鳴しなくてはならない。
最近の多くの研究と異なり、我々の研究は厳密な科学的研究の正確性が証明されていないサードパーティのブラックボックスツールに依存しておらず、そのような研究の結論に疑問を投げかけている。
関連論文リスト
- Design and analysis of tweet-based election models for the 2021 Mexican
legislative election [55.41644538483948]
選挙日前の6ヶ月の間に、1500万件の選挙関連ツイートのデータセットを使用します。
地理的属性を持つデータを用いたモデルが従来のポーリング法よりも精度と精度で選挙結果を決定することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-02T12:40:05Z) - "COVID-19 was a FIFA conspiracy #curropt": An Investigation into the
Viral Spread of COVID-19 Misinformation [60.268682953952506]
我々は、自然言語処理モデルを用いて、誤報がCOVID-19パンデミックの進行にどのような影響を及ぼしたかを推定する。
我々は、広範囲に害をもたらす可能性のあるソーシャルメディアポストと戦うための戦略を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-12T19:41:01Z) - Echoes through Time: Evolution of the Italian COVID-19 Vaccination
Debate [3.9758527669515518]
2019年9月から2021年11月までのTwitterデータセットを使用して、ワクチン接種に関する偏極状態を調べます。
我々は、ワクチン接種キャンペーンを継続するために、サポーターとためらいのある個人の間で、飢えた分断を見いだす。
しかし、ワクチン支持者とワクチン愛好家の間では、共通点が増えており、両者が同意するかもしれない事実の共通点が指摘されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-27T13:50:19Z) - Debate on Online Social Networks at the Time of COVID-19: An Italian
Case Study [4.176752121302988]
イタリアで人気のインフルエンサーたちの交流パターンが、2020年前半にどう変わったかを分析した。
1億4000万件以上の投稿に5400万件以上のコメントが寄せられた。
また,コメントの心理言語的特性からユーザ感情を分析し,パンデミックに関連する話題の急激なブームと消失を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-02T08:25:19Z) - Misinfo Belief Frames: A Case Study on Covid & Climate News [49.979419711713795]
読者がニュースの信頼性や誤った情報の影響をどのように認識するかを理解するための形式主義を提案する。
23.5kの見出しに66kの推論データセットであるMisinfo Belief Frames (MBF) corpusを紹介する。
大規模言語モデルを用いて誤情報フレームを予測した結果,機械生成推論がニュース見出しに対する読者の信頼に影響を及ぼすことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-18T09:50:11Z) - Critical Impact of Social Networks Infodemic on Defeating Coronavirus
COVID-19 Pandemic: Twitter-Based Study and Research Directions [1.6571886312953874]
2019年の推計295億人が世界中でソーシャルメディアを利用している。
コロナウイルスの流行は、ソーシャルメディアの津波を引き起こした。
本稿では,Twitterから収集したデータに基づく大規模研究について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T15:53:13Z) - Keystroke Biometrics in Response to Fake News Propagation in a Global
Pandemic [77.79066811371978]
本研究では,キーストロークバイオメトリックスを用いたコンテンツ匿名化手法の提案と解析を行う。
フェイクニュースは、特に主要なイベントにおいて、世論を操作する強力なツールとなっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-15T17:56:11Z) - Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。
議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。
我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-20T20:00:27Z) - Falling into the Echo Chamber: the Italian Vaccination Debate on Twitter [65.7192861893042]
われわれは、Twitter上での予防接種に関する議論が、予防接種ヘシタントに対する潜在的な不安にどのように影響するかを調査する。
予防接種懐疑派や擁護派が独自の「エチョ室」に居住していることが判明した。
これらのエコーチャンバーの中心には熱心な支持者がいて、高い精度のネットワークとコンテンツベースの分類器を構築しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-26T13:55:50Z)
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。