論文の概要: Analyzing the Impact of Fake News on the Anticipated Outcome of the 2024
Election Ahead of Time
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03750v2
- Date: Sat, 6 Jan 2024 17:29:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-09 22:12:57.595204
- Title: Analyzing the Impact of Fake News on the Anticipated Outcome of the 2024
Election Ahead of Time
- Title（参考訳）: フェイクニュースが2024年の選挙前予想結果に与える影響の分析
- Authors: Shaina Raza, Mizanur Rahman, Shardul Ghuge
- Abstract要約: フェイクニュースに関する認識と研究の高まりにもかかわらず、北米の政治演説の中で人種的スラリーや偏見を特にターゲットとするデータセットは、依然として大きな必要性がある。
本研究では、これらの誤情報の重要な側面を照らす包括的データセットを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.1970442944315245
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Despite increasing awareness and research around fake news, there is still a
significant need for datasets that specifically target racial slurs and biases
within North American political speeches. This is particulary important in the
context of upcoming North American elections. This study introduces a
comprehensive dataset that illuminates these critical aspects of
misinformation. To develop this fake news dataset, we scraped and built a
corpus of 40,000 news articles about political discourses in North America. A
portion of this dataset (4000) was then carefully annotated, using a blend of
advanced language models and human verification methods. We have made both
these datasets openly available to the research community and have conducted
benchmarking on the annotated data to demonstrate its utility. We release the
best-performing language model along with data. We encourage researchers and
developers to make use of this dataset and contribute to this ongoing
initiative.
- Abstract（参考訳）: フェイクニュースに関する認識と研究の高まりにもかかわらず、北米の政治演説の中で人種的スラリーや偏見を特にターゲットとするデータセットは依然として大きな必要性がある。
これは今後の北米選挙の文脈において特に重要である。
本研究では,これらの誤情報の重要側面を照らす包括的データセットを提案する。
このフェイクニュースデータセットを開発するために、私たちは北米の政治談話に関する4万件のニュース記事のコーパスを作成しました。
このデータセットの一部(4000)は、高度な言語モデルと人間の検証方法を組み合わせて慎重に注釈付けされた。
これら2つのデータセットを研究コミュニティに公開し,注釈付きデータのベンチマークを実施し,その有用性を実証した。
データとともに最高のパフォーマンスの言語モデルをリリースします。
研究者や開発者は、このデータセットを利用して、進行中のイニシアチブに貢献することを推奨しています。
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