論文の概要: How Do Social Bots Participate in Misinformation Spread? A Comprehensive Dataset and Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09613v1
- Date: Sun, 18 Aug 2024 23:43:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 18:03:47.221118
- Title: How Do Social Bots Participate in Misinformation Spread? A Comprehensive Dataset and Analysis
- Title(参考訳): 情報拡散にソーシャルボットはどのように参加するのか : 包括的データセットと分析
- Authors: Herun Wan, Minnan Luo, Zihan Ma, Guang Dai, Xiang Zhao,
- Abstract要約: 本稿では,Sina Weiboプラットフォーム上でのソーシャルボットと誤情報との相互作用について検討する。
11,393件の誤情報と16,416件の非バイアス実情報を含む包括的かつ大規模な誤情報データセットを提案する。
その結果,ソーシャルボットは誤情報拡散において中心的な役割を担い,反響室を増幅し,世論を操り,世論を逆転させるニュース討論に参加することが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.53279395036265
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Information spreads faster through social media platforms than traditional media, thus becoming an ideal medium to spread misinformation. Meanwhile, automated accounts, known as social bots, contribute more to the misinformation dissemination. In this paper, we explore the interplay between social bots and misinformation on the Sina Weibo platform. We propose a comprehensive and large-scale misinformation dataset, containing 11,393 misinformation and 16,416 unbiased real information with multiple modality information, with 952,955 related users. We propose a scalable weak-surprised method to annotate social bots, obtaining 68,040 social bots and 411,635 genuine accounts. To the best of our knowledge, this dataset is the largest dataset containing misinformation and social bots. We conduct comprehensive experiments and analysis on this dataset. Results show that social bots play a central role in misinformation dissemination, participating in news discussions to amplify echo chambers, manipulate public sentiment, and reverse public stances.
- Abstract(参考訳): 情報はソーシャルメディアプラットフォームを通じて従来のメディアよりも急速に広まり、偽情報を広める理想的な媒体となる。
一方、ソーシャルボットとして知られる自動アカウントは、誤情報拡散にさらに貢献する。
本稿では,Sina Weiboプラットフォーム上でのソーシャルボットと誤情報との相互作用について検討する。
本研究では,11,393件の誤情報と16,416件の未偏在実情報を含む総合的かつ大規模な誤情報データセットを提案する。
ソーシャルボット68,040件のソーシャルボットと411,635件の真のアカウントを入手し,アノテートするための拡張性のある弱いサプライズ手法を提案する。
私たちの知る限りでは、このデータセットは誤情報やソーシャルボットを含む最大のデータセットです。
このデータセットに関する総合的な実験と分析を行う。
その結果,ソーシャルボットは誤情報拡散において中心的な役割を担い,反響室を増幅し,世論を操り,世論を逆転させるニュース討論に参加することが示唆された。
関連論文リスト
- MisinfoEval: Generative AI in the Era of "Alternative Facts" [50.069577397751175]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づく誤情報介入の生成と評価を行うフレームワークを提案する。
本研究では,(1)誤情報介入の効果を測定するための模擬ソーシャルメディア環境の実験,(2)ユーザの人口動態や信念に合わせたパーソナライズされた説明を用いた第2の実験について述べる。
以上の結果から,LSMによる介入はユーザの行動の修正に極めて有効であることが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-13T18:16:50Z) - Easy-access online social media metrics can effectively identify misinformation sharing users [41.94295877935867]
高いツイート頻度は共有コンテンツの事実性の低さと正に関連しているのに対し、アカウント年齢はそれと負に関連していることがわかった。
以上の結果から,これらのソーシャル・ネットワークの指標を頼りにすることで,誤情報を拡散しやすいユーザを早期に識別する,低障壁なアプローチが実現する可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-27T16:41:13Z) - Entendre, a Social Bot Detection Tool for Niche, Fringe, and Extreme Social Media [1.4913052010438639]
オープンアクセス、スケーラブル、プラットフォームに依存しないボット検出フレームワークであるEntendreを紹介した。
われわれは、ほとんどのソーシャルプラットフォームが一般的なテンプレートを共有しており、ユーザーはコンテンツを投稿し、コンテンツを承認し、バイオを提供することができるという考えを生かしている。
Entendreの有効性を示すために、私たちは、現在定義されている右翼プラットフォームであるParlerに人種差別的コンテンツを投稿するアカウントの中で、ボットの存在を調査するために使用しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-13T13:50:49Z) - 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) - Machine Learning-based Automatic Annotation and Detection of COVID-19
Fake News [8.020736472947581]
新型コロナウイルス(COVID-19)は世界のあらゆる地域に影響を与えるが、感染の誤報はウイルスよりも速く移動した。
既存の作業は、拡散の触媒として働くボットの存在を無視する。
そこで本稿では,Twitterデータセット上で事実確認文をラベル付けする手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-07T13:55:59Z) - 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) - Identification of Twitter Bots based on an Explainable ML Framework: the
US 2020 Elections Case Study [72.61531092316092]
本稿では,ラベル付きTwitterデータに基づくTwitterボット識別システムの設計に焦点をあてる。
Supervised Machine Learning (ML)フレームワークは、Extreme Gradient Boosting (XGBoost)アルゴリズムを用いて採用されている。
また、MLモデルの予測を説明するためにShapley Additive Explanations (SHAP)をデプロイした。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-08T14:12:24Z) - Exposure to Social Engagement Metrics Increases Vulnerability to
Misinformation [12.737240668157424]
ソーシャルエンゲージメント(ソーシャルエンゲージメント)への露出は、ユーザの誤情報に対する脆弱性を増大させる。
誤報の拡散を減らすため、われわれはソーシャルエンゲージメント指標の表示を再考するよう技術プラットフォームに求めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-10T14:55:50Z) - Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。
議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。
我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-20T20:00:27Z) - Measuring Social Biases of Crowd Workers using Counterfactual Queries [84.10721065676913]
性別、人種などに基づく社会的バイアスは、主にバイアス付きトレーニングデータセットを介して、汚染された機械学習(ML)パイプラインに示されている。
クラウドソーシング(Crowdsourcing)は、ラベル付きトレーニングデータセットを収集するための一般的な費用効果尺度であり、群衆労働者の社会的偏見に免疫がない。
本研究では, 集団労働者ごとの社会的バイアスの程度を定量化するための, 対実的公正度に基づく新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-04T21:41:55Z) - Curating Social Media Data [0.0]
本稿では,ソーシャルデータのクリーン化とキュレーションを可能にするデータキュレーションパイプラインであるCrowdCorrectを提案する。
当社のパイプラインは,既存の社内ツールを使用してソーシャルメディアデータのコーパスから自動機能抽出を行う。
このパイプラインの実装には、生データをキュレートするクラウドユーザの貢献を促進するために、マイクロタスクを自動生成するツールセットも含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T10:07:15Z)
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。