論文の概要: "I don't trust them": Exploring Perceptions of Fact-checking Entities for Flagging Online Misinformation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00866v1
- Date: Tue, 1 Oct 2024 17:01:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 03:46:09.176723
- Title: "I don't trust them": Exploring Perceptions of Fact-checking Entities for Flagging Online Misinformation
- Title(参考訳): 「信頼できない」:オンライン誤報の偽チェックの認識を探る
- Authors: Hana Habib, Sara Elsharawy, Rifat Rahman,
- Abstract要約: 我々は、655人の米国参加者とともにオンライン調査を行い、2つの誤情報トピックにまたがる8つのファクトチェックエンティティのユーザ認識を調査した。
以上の結果から,中立と認識される事実確認エンティティのさらなる検討の必要性が示唆されるとともに,複数の評価をラベルに組み込む可能性も示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.6754294738197264
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The spread of misinformation through online social media platforms has had substantial societal consequences. As a result, platforms have introduced measures to alert users of news content that may be misleading or contain inaccuracies as a means to discourage them from sharing it. These interventions sometimes cite external sources, such as fact-checking organizations and news outlets, for providing assessments related to the accuracy of the content. However, it is unclear whether users trust the assessments provided by these entities and whether perceptions vary across different topics of news. We conducted an online study with 655 US participants to explore user perceptions of eight categories of fact-checking entities across two misinformation topics, as well as factors that may impact users' perceptions. We found that participants' opinions regarding the trustworthiness and bias of the entities varied greatly, aligning largely with their political preference. However, just the presence of a fact-checking label appeared to discourage participants from sharing the headlines studied. Our results hint at the need for further exploring fact-checking entities that may be perceived as neutral, as well as the potential for incorporating multiple assessments in such labels.
- Abstract(参考訳): オンラインソーシャルメディアプラットフォームにおける誤報の拡散は、社会的に重大な結果をもたらした。
その結果、プラットフォームは、誤解を招く可能性があるニュースコンテンツをユーザーに警告する手段を導入した。
これらの介入は、コンテンツの正確性に関する評価を提供するために、ファクトチェック組織やニュースメディアなどの外部ソースを引用することもある。
しかし、ユーザーがこれらのエンティティが提供する評価を信頼しているかどうか、また、ニュースの話題によって知覚が異なるかどうかは不明である。
我々は、655人の米国参加者とともにオンライン調査を行い、2つの誤情報トピックにまたがる8つのファクトチェックエンティティのユーザ認識と、ユーザの知覚に影響を与える可能性のある要因を調査した。
その結果,エンティティの信頼性とバイアスに関する参加者の意見は,その政治的嗜好と大きく一致して大きく異なっていた。
しかし、事実確認ラベルの存在だけで、参加者が研究した見出しを共有するのを妨げているように見えた。
以上の結果から,中立と認識される事実確認エンティティのさらなる検討の必要性が示唆されるとともに,複数の評価をラベルに組み込む可能性も示唆された。
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) - Susceptibility to Unreliable Information Sources: Swift Adoption with Minimal Exposure [9.417811179236683]
ユーザは、高クレーディビリティソースよりも露出が少ない低クレーディビリティソースを採用する傾向があります。
情報ソースの採用は、しばしば、同等の信頼性レベルを持つソースへのユーザーの事前の露出を反映している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-09T20:16:06Z) - 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) - Informing Users: Effects of Notification Properties and User
Characteristics on Sharing Attitudes [5.371337604556311]
ソーシャルネットワーク上の情報共有は、ユビキタスで直感的で、時には偶然である。
人々は、評判の損傷など、開示の潜在的なネガティブな結果に気づいていないかもしれない。
我々は、情報共有決定をどう支援し、通知による潜在的な結果に関連付けるかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-05T20:39:02Z) - News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。
以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。
Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T19:26:32Z) - Misinfo Belief Frames: A Case Study on Covid & Climate News [49.979419711713795]
読者がニュースの信頼性や誤った情報の影響をどのように認識するかを理解するための形式主義を提案する。
23.5kの見出しに66kの推論データセットであるMisinfo Belief Frames (MBF) corpusを紹介する。
大規模言語モデルを用いて誤情報フレームを予測した結果,機械生成推論がニュース見出しに対する読者の信頼に影響を及ぼすことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-18T09:50:11Z) - Causal Understanding of Fake News Dissemination on Social Media [50.4854427067898]
我々は、ユーザーがフェイクニュースを共有するのに、ユーザー属性が何をもたらすかを理解することが重要だと論じている。
偽ニュース拡散において、共同創設者は、本質的にユーザー属性やオンライン活動に関連する偽ニュース共有行動によって特徴づけられる。
本稿では,偽ニュース拡散における選択バイアスを軽減するための原則的アプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T19:37:04Z) - Information Consumption and Social Response in a Segregated Environment:
the Case of Gab [74.5095691235917]
この研究は、COVID-19トピックに関するGab内のインタラクションパターンの特徴を提供する。
疑わしい、信頼できるコンテンツに対する社会的反応には、統計的に強い違いはない。
本研究は,協調した不正確な行動の理解と情報操作の早期警戒に関する知見を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-03T11:34:25Z)
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。