論文の概要: Conspiracy theories and where to find them on TikTok
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12545v1
- Date: Wed, 17 Jul 2024 13:28:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 17:07:03.140872
- Title: Conspiracy theories and where to find them on TikTok
- Title（参考訳）: 陰謀論とTikTokでの発見
- Authors: Francesco Corso, Francesco Pierri, Gianmarco De Francisci Morales,
- Abstract要約: TikTokがオンラインの有害で危険なコンテンツを宣伝し、増幅する可能性を懸念する声が上がっている。
本研究は、陰謀論を推し進める動画の存在を分析し、その有病率を低く見積もっている。
ビデオの音声の書き起こしを抽出した後の陰謀論を識別するために,最先端のオープン言語モデルの有効性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.424635462664968
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: TikTok has skyrocketed in popularity over recent years, especially among younger audiences, thanks to its viral trends and social challenges. However, concerns have been raised about the potential of this platform to promote and amplify online harmful and dangerous content. Leveraging the official TikTok Research API and collecting a longitudinal dataset of 1.5M videos shared in the US over a period of 3 years, our study analyzes the presence of videos promoting conspiracy theories, providing a lower-bound estimate of their prevalence (approximately 0.1% of all videos) and assessing the effects of the new Creator Program, which provides new ways for creators to monetize, on the supply of conspiratorial content. We evaluate the capabilities of state-of-the-art open Large Language Models to identify conspiracy theories after extracting audio transcriptions of videos, finding that they can detect harmful content with high precision but with overall performance comparable to fine-tuned traditional language models such as RoBERTa. Our findings are instrumental for content moderation strategies that aim to understand and mitigate the spread of harmful content on rapidly evolving social media platforms like TikTok.
- Abstract（参考訳）: TikTokは近年、特に若年層の間で人気が高まっている。
しかし、このプラットフォームがオンラインの有害で危険なコンテンツを宣伝し、増幅する可能性を懸念する声が上がっている。
公式のTikTok Research APIを活用して、米国内で3年間に共有されている150万本のビデオの時系列データセットを収集し、陰謀論を推進しているビデオの存在を分析し、その出現率(全ビデオの約0.1%)を低く見積もり、クリエイターが共謀コンテンツの供給に新たなマネタイズ方法を提供する新しいクリエータープログラムの効果を評価する。
ビデオの音声書き起こしを抽出して陰謀論を特定できる最先端のオープン言語モデルの有効性を評価し,RoBERTaのような微調整された伝統言語モデルに匹敵する性能で有害なコンテンツを検出できることを確認した。
我々の発見は、TikTokのような急速に進化するソーシャルメディアプラットフォーム上で有害なコンテンツの拡散を理解し、緩和することを目的としたコンテンツモデレーション戦略に役立ちます。
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