論文の概要: Who Checks the Checkers? Exploring Source Credibility in Twitter's Community Notes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12444v1
- Date: Tue, 18 Jun 2024 09:47:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 19:37:07.967782
- Title: Who Checks the Checkers? Exploring Source Credibility in Twitter's Community Notes
- Title(参考訳): 誰がチェッカーをチェックするのか? Twitterのコミュニティノートで情報源の信頼性を探る
- Authors: Uku Kangur, Roshni Chakraborty, Rajesh Sharma,
- Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォーム上での誤情報拡散は重大な懸念となっている。
この研究は、クラウドソースのファクトチェックにおける潜在的な役割にもかかわらず、Twitter Community Notesの特定の機能に焦点を当てている。
引用された情報源の大部分は、左派であり、高い事実性を持つニュースメディアであり、プラットフォームの事実チェックにおける潜在的なバイアスを示唆している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.03511246202322249
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, the proliferation of misinformation on social media platforms has become a significant concern. Initially designed for sharing information and fostering social connections, platforms like Twitter (now rebranded as X) have also unfortunately become conduits for spreading misinformation. To mitigate this, these platforms have implemented various mechanisms, including the recent suggestion to use crowd-sourced non-expert fact-checkers to enhance the scalability and efficiency of content vetting. An example of this is the introduction of Community Notes on Twitter. While previous research has extensively explored various aspects of Twitter tweets, such as information diffusion, sentiment analytics and opinion summarization, there has been a limited focus on the specific feature of Twitter Community Notes, despite its potential role in crowd-sourced fact-checking. Prior research on Twitter Community Notes has involved empirical analysis of the feature's dataset and comparative studies that also include other methods like expert fact-checking. Distinguishing itself from prior works, our study covers a multi-faceted analysis of sources and audience perception within Community Notes. We find that the majority of cited sources are news outlets that are left-leaning and are of high factuality, pointing to a potential bias in the platform's community fact-checking. Left biased and low factuality sources validate tweets more, while Center sources are used more often to refute tweet content. Additionally, source factuality significantly influences public agreement and helpfulness of the notes, highlighting the effectiveness of the Community Notes Ranking algorithm. These findings showcase the impact and biases inherent in community-based fact-checking initiatives.
- Abstract(参考訳): 近年,ソーシャルメディアプラットフォーム上での誤情報拡散が懸念されている。
最初は情報を共有し、ソーシャルなつながりを育むために設計されたが、Twitter(現在はXに改名されている)のようなプラットフォームも、残念ながら偽情報を広めるためのコンディットになっている。
これを軽減するため、これらのプラットフォームは、クラウドソースの非専門家ファクトチェッカーを使用してコンテンツ検証のスケーラビリティと効率を高めるという提案など、さまざまなメカニズムを実装している。
この例は、TwitterでCommunity Notesを導入したことである。
これまでの研究では、情報拡散、感情分析、意見要約など、Twitterのツイートのさまざまな側面を幅広く調査してきたが、クラウドソースの事実チェックにおける潜在的な役割にもかかわらず、Twitter Community Notesの特定の機能に限定的な焦点が当てられている。
Twitter Community Notesに関する以前の調査では、この機能のデータセットと、専門家のファクトチェックのような他の方法を含む比較研究を経験的に分析していた。
本研究は,先行研究から脱却し,コミュニティノート内のソースとオーディエンス知覚を多面的に分析する。
引用された情報源の大部分は、左派であり、高い事実性を持つニュースメディアであり、プラットフォームの事実チェックにおける潜在的なバイアスを示唆している。
左の偏見や事実性の低いソースはツイートをより検証し、センターのソースはツイートの内容に反論するために頻繁に使用される。
さらに、情報源の事実性は、コミュニティノートランキングアルゴリズムの有効性を強調しながら、ノートの公開合意と有用性に大きな影響を及ぼす。
これらの結果は、コミュニティベースのファクトチェックイニシアチブに固有の影響とバイアスを示している。
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