論文の概要: AMMeBa: A Large-Scale Survey and Dataset of Media-Based Misinformation In-The-Wild
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11697v2
- Date: Tue, 21 May 2024 15:35:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 15:26:53.246288
- Title: AMMeBa: A Large-Scale Survey and Dataset of Media-Based Misinformation In-The-Wild
- Title（参考訳）: AMMeBa:メディアベースの誤報の大規模調査とデータセット
- Authors: Nicholas Dufour, Arkanath Pathak, Pouya Samangouei, Nikki Hariri, Shashi Deshetti, Andrew Dudfield, Christopher Guess, Pablo Hernández Escayola, Bobby Tran, Mevan Babakar, Christoph Bregler,
- Abstract要約: オンラインメディアをベースとした誤情報に注釈を付けるために,ヒトラプターを用いた2年間の研究結果を示す。
偽情報クレームにおける生成AIベースのコンテンツの増加を示す。
また、歴史的に支配的な「単純な」手法、特に文脈操作を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4193873432298625
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The prevalence and harms of online misinformation is a perennial concern for internet platforms, institutions and society at large. Over time, information shared online has become more media-heavy and misinformation has readily adapted to these new modalities. The rise of generative AI-based tools, which provide widely-accessible methods for synthesizing realistic audio, images, video and human-like text, have amplified these concerns. Despite intense public interest and significant press coverage, quantitative information on the prevalence and modality of media-based misinformation remains scarce. Here, we present the results of a two-year study using human raters to annotate online media-based misinformation, mostly focusing on images, based on claims assessed in a large sample of publicly-accessible fact checks with the ClaimReview markup. We present an image typology, designed to capture aspects of the image and manipulation relevant to the image's role in the misinformation claim. We visualize the distribution of these types over time. We show the rise of generative AI-based content in misinformation claims, and that its commonality is a relatively recent phenomenon, occurring significantly after heavy press coverage. We also show "simple" methods dominated historically, particularly context manipulations, and continued to hold a majority as of the end of data collection in November 2023. The dataset, Annotated Misinformation, Media-Based (AMMeBa), is publicly-available, and we hope that these data will serve as both a means of evaluating mitigation methods in a realistic setting and as a first-of-its-kind census of the types and modalities of online misinformation.
- Abstract（参考訳）: オンライン誤報の流行と害は、インターネットプラットフォーム、機関、社会全体に対する長年にわたる懸念である。
時間が経つにつれ、オンラインで共有される情報はメディアが重くなり、誤報はこれらの新しいモダリティに容易に適応するようになった。
現実的なオーディオ、画像、ビデオ、人間のようなテキストを合成するための、広くアクセス可能な方法を提供する、生成AIベースのツールの台頭は、これらの懸念を増幅した。
大衆の関心や重要な報道にもかかわらず、メディアベースの誤報の頻度とモダリティに関する定量的情報は乏しいままである。
本稿では,CraimReviewマークアップを用いた公開可能なファクトチェックの大規模なサンプルから評価したクレームに基づいて,オンラインメディアベースの誤情報に注釈を付けるために,人間のレーダを用いた2年間の研究結果を示す。
本稿では,画像の側面を捉え,誤情報請求における画像の役割に関係した操作を行うイメージタイプポロジーを提案する。
これらのタイプの分布を時間とともに可視化する。
偽情報主張における生成的AIベースのコンテンツの増加を示すとともに,その共通性は比較的最近の現象であり,報道報道後の顕著な出来事である。
また、歴史的、特にコンテキスト操作において支配的な"単純な"手法を示し、2023年11月のデータ収集の終了時点でも多数を占め続けています。
このデータセットであるAMMeBa(Annotated Misinformation, Media-Based)は、公開されており、現実的な環境で緩和方法を評価する手段としても、オンライン誤情報のタイプとモダリティのファースト・オブ・ザ・キンド・センサスとしても機能したいと思っています。
関連論文リスト
- Characteristics of Political Misinformation Over the Past Decade [0.0]
本稿は、自然言語処理を用いて、12年間にわたる政治的誤報の共通の特徴を見出す。
その結果,近年は誤報が飛躍的に増加しており,テキストや画像の一次情報モダリティを持つソースから情報を共有する傾向が強まっていることが示唆された。
誤報を表す文には、正確な情報よりも否定的な感情が含まれていることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-09T09:12:39Z) - Countering Misinformation via Emotional Response Generation [15.383062216223971]
ソーシャルメディアプラットフォーム(SMP)における誤情報拡散は、公衆衛生、社会的結束、民主主義に重大な危険をもたらす。
これまでの研究では、社会的訂正が誤情報を抑制する効果的な方法であることが示された。
約1万のクレーム応答対からなる最初の大規模データセットであるVerMouthを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-17T15:37:18Z) - ManiTweet: A New Benchmark for Identifying Manipulation of News on Social Media [74.93847489218008]
ソーシャルメディア上でのニュースの操作を識別し,ソーシャルメディア投稿の操作を検出し,操作された情報や挿入された情報を特定することを目的とした,新しいタスクを提案する。
この課題を研究するために,データ収集スキーマを提案し,3.6K対のツイートとそれに対応する記事からなるManiTweetと呼ばれるデータセットをキュレートした。
我々の分析では、このタスクは非常に難しいことを示し、大きな言語モデル(LLM)は不満足なパフォーマンスをもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T16:40:07Z) - Harnessing the Power of Text-image Contrastive Models for Automatic
Detection of Online Misinformation [50.46219766161111]
誤情報識別の領域における構成的学習を探求する自己学習モデルを構築した。
本モデルでは、トレーニングデータが不十分な場合、非マッチング画像-テキストペア検出の優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-19T02:53:59Z) - Unveiling the Hidden Agenda: Biases in News Reporting and Consumption [59.55900146668931]
イタリアのワクチン論争に関する6年間のデータセットを構築し、物語と選択バイアスを特定するためにベイジアン潜在空間モデルを採用する。
バイアスとエンゲージメントの間に非線形な関係が見られ、極端な位置へのエンゲージメントが高くなった。
Twitter上でのニュース消費の分析は、同様のイデオロギー的な立場のニュースメディアの間で、一般的なオーディエンスを明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-14T18:58:42Z) - Fighting Malicious Media Data: A Survey on Tampering Detection and
Deepfake Detection [115.83992775004043]
近年のディープラーニング、特に深層生成モデルの発展により、知覚的に説得力のある画像や動画を低コストで制作するための扉が開かれた。
本稿では,現在のメディアタンパリング検出手法を概観し,今後の研究の課題と動向について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-12T02:54:08Z) - GREENER: Graph Neural Networks for News Media Profiling [24.675574340841163]
本稿では,ウェブ上でのニュースメディアのプロファイリングの問題について,その実態と偏見について考察する。
私たちの主な焦点は、オーディエンスの重複に基づいて、メディア間の類似性をモデル化することにあります。
予測精度は2つのタスクに対して2.5-27マクロF1ポイント向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-10T12:46:29Z) - Adherence to Misinformation on Social Media Through Socio-Cognitive and
Group-Based Processes [79.79659145328856]
誤報が広まると、これはソーシャルメディア環境が誤報の付着を可能にするためである、と我々は主張する。
偏光と誤情報付着が密接な関係にあると仮定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-30T12:34:24Z) - Misinformation Detection in Social Media Video Posts [0.4724825031148411]
ソーシャルメディアプラットフォームによるショートフォームビデオは、ソーシャルメディアプロバイダーにとって重要な課題となっている。
本研究では,ソーシャルメディア投稿における誤情報検出手法を開発し,ビデオやテキストなどのモダリティを活用する。
われわれはTwitterから16万の動画投稿を収集し、自己教師付き学習を活用して、共同視覚およびテキストデータの表現表現を学ぶ。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-15T20:14:54Z) - Leveraging Multi-Source Weak Social Supervision for Early Detection of
Fake News [67.53424807783414]
ソーシャルメディアは、人々が前例のない速度でオンライン活動に参加することを可能にする。
この制限のないアクセスは、誤情報や偽ニュースの拡散を悪化させ、その緩和のために早期に検出されない限り混乱と混乱を引き起こす可能性がある。
ソーシャルエンゲージメントからの弱い信号とともに、限られた量のクリーンデータを活用して、メタラーニングフレームワークでディープニューラルネットワークをトレーニングし、さまざまな弱いインスタンスの品質を推定します。
実世界のデータセットの実験では、提案されたフレームワークは、予測時にユーザーエンゲージメントを使わずに、フェイクニュースを早期に検出するための最先端のベースラインを上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-03T18:26:33Z)
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。