論文の概要: Can GPT-4 Models Detect Misleading Visualizations?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12617v1
• Date: Thu, 8 Aug 2024 22:51:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-01 17:02:13.144343
• Title: Can GPT-4 Models Detect Misleading Visualizations?
• Title（参考訳）: GPT-4モデルは誤認の可視化を検出できるか?
• Authors: Jason Alexander, Priyal Nanda, Kai-Cheng Yang, Ali Sarvghad,
• Abstract要約: GPT-4モデルは、事前トレーニングをすることなく、適度な精度で誤解を招く可視化を検出することができる。 モデルにミスリーダーの定義と例を提供することは、ミスリーダーを推論するのにより効果的である。 本研究は、視覚的誤報を検出するために、大きな視覚言語モデルを使用することの可能性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.463821332962528
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of misleading visualizations online, particularly during critical events like public health crises and elections, poses a significant risk. This study investigates the capability of GPT-4 models (4V, 4o, and 4o mini) to detect misleading visualizations. Utilizing a dataset of tweet-visualization pairs containing various visual misleaders, we test these models under four experimental conditions with different levels of guidance. We show that GPT-4 models can detect misleading visualizations with moderate accuracy without prior training (naive zero-shot) and that performance notably improves when provided with definitions of misleaders (guided zero-shot). However, a single prompt engineering technique does not yield the best results for all misleader types. Specifically, providing the models with misleader definitions and examples (guided few-shot) proves more effective for reasoning misleaders, while guided zero-shot performs better for design misleaders. This study underscores the feasibility of using large vision-language models to detect visual misinformation and the importance of prompt engineering for optimized detection accuracy.
• Abstract（参考訳）: オンライン上での誤解を招く可視化の拡散、特に公衆衛生の危機や選挙といった重要な出来事では、大きなリスクが生じる。 本研究では, GPT-4 モデル (4V, 4o, 4o mini) の誤認を検知する能力について検討した。 様々な視覚的ミスリーダーを含むツイート・ビジュアル化ペアのデータセットを用いて、異なるレベルのガイダンスを持つ4つの実験条件下でこれらのモデルを検証した。 GPT-4モデルでは,事前トレーニング(ゼロショットを含む)を行わずに,ある程度の精度で誤誘導可視化を検出でき,ミスリーダーの定義(ゼロショットの誘導)が提供されると,性能が著しく向上することを示す。 しかしながら、単一のプロンプトエンジニアリング技術は、すべてのミスリーダータイプに最高の結果をもたらすわけではない。 具体的には、モデルにミスリーダの定義と例(ガイド付き数発)を提供することで、ミスリーダを推論する上でより効果的であることを証明し、ガイド付きゼロショットは設計ミスリーダにとってより良いパフォーマンスを発揮する。 本研究は、視覚的誤報を検出するために大きな視覚言語モデルを使用することの可能性と、検出精度を最適化するためのプロンプトエンジニアリングの重要性を明らかにする。

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