論文の概要: Categorizing Social Media Screenshots for Identifying Author Misattribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06443v1
- Date: Wed, 09 Oct 2024 01:06:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-10 13:33:09.396654
- Title: Categorizing Social Media Screenshots for Identifying Author Misattribution
- Title（参考訳）: 著者のミストリビューションを識別するためのソーシャルメディアスクリーンショットの分類
- Authors: Ashlyn M. Farris, Michael L. Nelson,
- Abstract要約: 本稿では、誤情報と偽情報の違いと、著者の誤帰をソーシャルメディアプラットフォームに広める際のスクリーンショットの使用方法について論じる。
スクリーンショットのオリジナルの投稿を見つけて、スクリーンショットが正しく属性付けられているかどうかを判断できることが重要です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18416014644193066
- License:
- Abstract: Mis/disinformation is a common and dangerous occurrence on social media. Misattribution is a form of mis/disinformation that deals with a false claim of authorship, which means a user is claiming someone said (posted) something they never did. We discuss the difference between misinformation and disinformation and how screenshots are used to spread author misattribution on social media platforms. It is important to be able to find the original post of a screenshot to determine if the screenshot is being correctly attributed. To do this we have built several tools to aid in automating this search process. The first is a Python script that aims to categorize Twitter posts based on their structure, extract the metadata from a screenshot, and use this data to group all the posts within a screenshot together. We tested this process on 75 Twitter posts containing screenshots collected by hand to determine how well the script extracted metadata and grouped the individual posts, F1 = 0.80. The second is a series of scrapers being used to collect a dataset that can train and test a model to differentiate between various social media platforms. We collected 16,620 screenshots have been collected from Facebook, Instagram, Truth Social, and Twitter. Screenshots were taken by the scrapers of the web version and mobile version of each platform in both light and dark mode.
- Abstract（参考訳）: ミス/偽情報(Mis/disinformation)は、ソーシャルメディアでよく見られる、危険な出来事である。
ミストリビューション(英: missattribution)とは、著者の虚偽の主張を扱う誤報/偽情報の一種で、ユーザーは、自分がしたことのないことを言った(投稿した)と主張する。
本稿では、誤情報と偽情報の違いと、著者の誤帰をソーシャルメディアプラットフォームに広める際のスクリーンショットの使用方法について論じる。
スクリーンショットのオリジナルの投稿を見つけて、スクリーンショットが正しく属性付けられているかどうかを判断できることが重要です。
そのために私たちは,この検索プロセスの自動化を支援するツールをいくつか開発しました。
ひとつはPythonスクリプトで、その構造に基づいてTwitterの投稿を分類し、スクリーンショットからメタデータを抽出し、このデータを使ってスクリーンショット内のすべての投稿をまとめる。
このプロセスを手作業で収集したスクリーンショットを含む75のTwitter投稿でテストし、スクリプトがメタデータをどの程度うまく抽出し、個々の投稿をグループ化したか、F1 = 0.80。
2つ目は、さまざまなソーシャルメディアプラットフォーム間の差別化のためにモデルをトレーニングし、テストできるデータセット収集に使用される一連のスクレイパーである。
Facebook、Instagram、Truth Social、Twitterから16,620のスクリーンショットを収集した。
スクリーンショットは、Webバージョンのスクレイパーと、各プラットフォームのモバイルバージョンによって、ライトモードとダークモードの両方で撮影された。
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