論文の概要: Decoding Susceptibility: Modeling Misbelief to Misinformation Through a Computational Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09630v3
• Date: Sun, 13 Oct 2024 19:42:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:05:00.150342
• Title: Decoding Susceptibility: Modeling Misbelief to Misinformation Through a Computational Approach
• Title（参考訳）: 認識可能性の復号化:計算的アプローチによる誤情報のモデル化
• Authors: Yanchen Liu, Mingyu Derek Ma, Wenna Qin, Azure Zhou, Jiaao Chen, Weiyan Shi, Wei Wang, Diyi Yang,
• Abstract要約: 誤報に対する感受性は、観測不可能な不検証の主張に対する信念の度合いを記述している。 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いる。 本稿では,ユーザの潜在感受性レベルをモデル化するための計算手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.04606493712002
• License:
• Abstract: Susceptibility to misinformation describes the degree of belief in unverifiable claims, a latent aspect of individuals' mental processes that is not observable. Existing susceptibility studies heavily rely on self-reported beliefs, which can be subject to bias, expensive to collect, and challenging to scale for downstream applications. To address these limitations, in this work, we propose a computational approach to model users' latent susceptibility levels. As shown in previous research, susceptibility is influenced by various factors (e.g., demographic factors, political ideology), and directly influences people's reposting behavior on social media. To represent the underlying mental process, our susceptibility modeling incorporates these factors as inputs, guided by the supervision of people's sharing behavior. Using COVID-19 as a testbed domain, our experiments demonstrate a significant alignment between the susceptibility scores estimated by our computational modeling and human judgments, confirming the effectiveness of this latent modeling approach. Furthermore, we apply our model to annotate susceptibility scores on a large-scale dataset and analyze the relationships between susceptibility with various factors. Our analysis reveals that political leanings and psychological factors exhibit varying degrees of association with susceptibility to COVID-19 misinformation.
• Abstract（参考訳）: 誤情報に対する感受性は、検証不可能な主張に対する信念の程度、つまり観察不可能な個人の精神過程の潜在的な側面を記述している。 既存の感受性研究は、自己申告された信念に大きく依存しており、バイアスがあり、収集に費用がかかり、下流のアプリケーションでは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,ユーザの潜伏感レベルをモデル化するための計算手法を提案する。 前回の研究で示されたように、感受性は様々な要因(例えば、人口統計要因、政治的イデオロギー)に影響され、ソーシャルメディア上での人々の再投稿行動に直接影響を及ぼす。 心的プロセスを表現するために,これらの要因をインプットとして,人々の共有行動の監督によって導かれる。 テストベッドドメインとしてCOVID-19を用いた実験では,この潜伏モデリング手法の有効性を検証し,計算モデルにより推定された感受性スコアと人的判断との間に有意な相関が認められた。 さらに,本モデルを用いて,大規模データセット上での感受性スコアのアノテートを行い,各種要因との関係を解析した。 分析の結果、政治的傾きや心理的要因は、新型コロナウイルスの誤情報に対する感受性と様々な程度に関連があることが判明した。

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