論文の概要: From Scroll to Misbelief: Modeling the Unobservable Susceptibility to Misinformation on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09630v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 07:22:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-17 15:58:33.630606
• Title: From Scroll to Misbelief: Modeling the Unobservable Susceptibility to Misinformation on Social Media
• Title（参考訳）: scroll to misbelief: ソーシャルメディア上の誤った情報に対する観察不能な感受性のモデル化
• Authors: Yanchen Liu, Mingyu Derek Ma, Wenna Qin, Azure Zhou, Jiaao Chen, Weiyan Shi, Wei Wang, Diyi Yang
• Abstract要約: 本研究では,ユーザの活動に対する感受性レベルを推定する計算モデルを提案する。 ユーザの感受性は再投稿行動の鍵となる指標であるため,観測可能な共有行動からの監督を利用して,その基盤となる感受性傾向を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.67533153887132
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Susceptibility to misinformation describes the extent to believe unverifiable claims, which is hidden in people's mental process and infeasible to observe. Existing susceptibility studies heavily rely on the self-reported beliefs, making any downstream applications on susceptability hard to scale. To address these limitations, in this work, we propose a computational model to infer users' susceptibility levels given their activities. Since user's susceptibility is a key indicator for their reposting behavior, we utilize the supervision from the observable sharing behavior to infer the underlying susceptibility tendency. The evaluation shows that our model yields estimations that are highly aligned with human judgment on users' susceptibility level comparisons. Building upon such large-scale susceptibility labeling, we further conduct a comprehensive analysis of how different social factors relate to susceptibility. We find that political leanings and psychological factors are associated with susceptibility in varying degrees.
• Abstract（参考訳）: 誤報に対する感受性は、人の精神過程に隠され観察できない、検証不可能な主張を信じる程度である。 既存の感受性研究は、自己報告された信念に大きく依存しており、ダウンストリームのアプリケーションでは、感受性のスケールが困難である。 これらの制約に対処するため,本研究では,ユーザの活動に対する感受性レベルを推定する計算モデルを提案する。 ユーザの感受性は再投稿行動の鍵となる指標であるため,観測可能な共有行動からの監督を利用して,その基盤となる感受性傾向を推定する。 評価の結果,本モデルでは,ユーザの感受性レベル比較において,人間の判断と高度に一致した推定値が得られた。 このような大規模サセプティビリティラベリングに基づいて、社会的要因の違いがサセプティビリティにどのように関係しているかを包括的に分析する。 政治的傾向や心理的要因は、様々な程度における感受性と関連している。

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