論文の概要: From Skepticism to Acceptance: Simulating the Attitude Dynamics Toward Fake News
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09498v1
- Date: Thu, 14 Mar 2024 15:40:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-15 19:57:52.432416
- Title: From Skepticism to Acceptance: Simulating the Attitude Dynamics Toward Fake News
- Title（参考訳）: 懐疑論から受容へ:フェイクニュースへの態度ダイナミクスのシミュレーション
- Authors: Yuhan Liu, Xiuying Chen, Xiaoqing Zhang, Xing Gao, Ji Zhang, Rui Yan,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に基づくフェイクニュース伝搬シミュレーションフレームワークを提案する。
シミュレーションの結果,話題の関連性や個々の特徴に関連する偽ニュースの伝播パターンが,実世界の観測と一致していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.990330255607276
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the digital era, the rapid propagation of fake news and rumors via social networks brings notable societal challenges and impacts public opinion regulation. Traditional fake news modeling typically forecasts the general popularity trends of different groups or numerically represents opinions shift. However, these methods often oversimplify real-world complexities and overlook the rich semantic information of news text. The advent of large language models (LLMs) provides the possibility of modeling subtle dynamics of opinion. Consequently, in this work, we introduce a Fake news Propagation Simulation framework (FPS) based on LLM, which studies the trends and control of fake news propagation in detail. Specifically, each agent in the simulation represents an individual with a distinct personality. They are equipped with both short-term and long-term memory, as well as a reflective mechanism to mimic human-like thinking. Every day, they engage in random opinion exchanges, reflect on their thinking, and update their opinions. Our simulation results uncover patterns in fake news propagation related to topic relevance, and individual traits, aligning with real-world observations. Additionally, we evaluate various intervention strategies and demonstrate that early and appropriately frequent interventions strike a balance between governance cost and effectiveness, offering valuable insights for practical applications. Our study underscores the significant utility and potential of LLMs in combating fake news.
- Abstract（参考訳）: デジタル時代には、偽ニュースや噂がソーシャルネットワークを通じて急速に広まり、社会的課題が顕著になり、世論の規制に影響を及ぼす。
伝統的な偽ニュースモデリングは、通常、異なるグループの一般的な人気傾向を予測したり、意見の変化を数値的に表す。
しかし、これらの手法はしばしば現実の複雑さを単純化し、ニューステキストのリッチな意味情報を見落としている。
大きな言語モデル(LLM)の出現は、微妙な意見力学をモデル化する可能性をもたらす。
そこで本研究では,Fake News Propagation Simulation framework (FPS) について述べる。
具体的には、シミュレーションの各エージェントは、異なる個性を持つ個人を表す。
それらは短期記憶と長期記憶の両方を備えており、人間のような思考を模倣する反射機構を備えている。
毎日、ランダムな意見交換を行い、自分の考えを反映し、意見を更新します。
シミュレーションの結果,話題の関連性や個々の特徴に関連する偽ニュースの伝播パターンが,実世界の観測と一致していることがわかった。
さらに、様々な介入戦略を評価し、早期かつ適切に頻繁な介入がガバナンスコストと効果のバランスを保ち、実用的なアプリケーションに貴重な洞察を提供することを示す。
本研究は,偽ニュース対策におけるLLMの意義と可能性を明らかにするものである。
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