論文の概要: Promoting Reliable Knowledge about Climate Change: A Systematic Review of Effective Measures to Resist Manipulation on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23814v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 10:58:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:02:00.369864
• Title: Promoting Reliable Knowledge about Climate Change: A Systematic Review of Effective Measures to Resist Manipulation on Social Media
• Title（参考訳）: 気候変動に関する信頼性の高い知識の育成 : ソーシャルメディア上での操作に対する効果的な対策の体系的検討
• Authors: Aliaksandr Herasimenka, Xianlingchen Wang, Ralph Schroeder,
• Abstract要約: 気候変動に関する操作に対処するための、一般的に推奨されるアプローチには、メディアリテラシーをターゲットとした情報共有や教育キャンペーンが含まれる。 我々は、操作の生成と普及に関わる大規模な商業・政治機関への注意の欠如を含む研究のギャップを見つける。 多くの研究から得られた証拠は、気候変動に関する信頼できる知識を推進し、操作に抵抗するために必要となる政策に関する新たなコンセンサスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.476777375043381
• License:
• Abstract: We present a systematic review of peer-reviewed research into ways to mitigate manipulative information about climate change on social media. Such information may include disinformation, harmful influence campaigns, or the unintentional spread of misleading information. We find that commonly recommended approaches to addressing manipulation about climate change include corrective information sharing and education campaigns targeting media literacy. However, most relevant research fails to test the approaches and interventions it proposes. We locate research gaps that include the lack of attention to large commercial and political entities involved in generating and disseminating manipulation, video- and image-focused platforms, and computational methods to collect and analyze data. Evidence drawn from many studies demonstrates an emerging consensus about policies required to promote reliable knowledge about climate change and resist manipulation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ソーシャルメディア上での気候変動に関する操作的情報を軽減するための,ピアレビュー研究の体系的なレビューを紹介する。 このような情報には、偽情報、有害な影響キャンペーン、あるいは誤解を招く情報の意図しない拡散が含まれる。 気候変動に関する操作に対処する上で一般的に推奨されるアプローチには,メディアリテラシーをターゲットとした情報共有や教育キャンペーンなどが含まれる。 しかしながら、最も関連する研究は、提案するアプローチや介入をテストすることに失敗している。 我々は、操作の生成と普及に関わる大規模な商業的・政治的実体への注意の欠如、ビデオと画像に焦点を当てたプラットフォーム、データ収集と分析のための計算方法など、研究のギャップを見つける。 多くの研究から得られた証拠は、気候変動に関する信頼できる知識を推進し、操作に抵抗するために必要となる政策に関する新たなコンセンサスを示している。

関連論文リスト

• A Survey of Stance Detection on Social Media: New Directions and Perspectives [50.27382951812502]
  姿勢検出は 感情コンピューティングにおける 重要なサブフィールドとして現れました 近年は、効果的な姿勢検出手法の開発に対する研究の関心が高まっている。 本稿では,ソーシャルメディア上での姿勢検出手法に関する包括的調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T03:06:25Z)
• PropaInsight: Toward Deeper Understanding of Propaganda in Terms of Techniques, Appeals, and Intent [71.20471076045916]
  プロパガンダは世論の形成と偽情報の拡散に重要な役割を果たしている。 Propainsightはプロパガンダを体系的に、技術、覚醒的魅力、そして根底にある意図に分解する。 Propagazeは、人間の注釈付きデータと高品質な合成データを組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T06:28:18Z)
• Indexing and Visualization of Climate Change Narratives Using BERT and Causal Extraction [2.7325857919669327]
  本稿では,2つの自然言語処理手法であるBERT(Bidirectional Representations from Transformers)と因果抽出を用いて,気候変動に関する新聞記事の分析を行う。 方法論の斬新さは、新聞の著者が仮定する因果関係を抽出し、定量化することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-03T11:05:41Z)
• Unlearning Climate Misinformation in Large Language Models [17.95497650321137]
  気候変動に関する誤報は、人類にとって最も深刻な脅威の1つに対処する上で、重要な障害となっている。 本稿では,気候情報に関する大規模言語モデル(LLM)の事実的精度について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T23:11:53Z)
• ClimateNLP: Analyzing Public Sentiment Towards Climate Change Using Natural Language Processing [0.0]
  本稿では、自然言語処理(NLP)技術を用いて、気候変動に関する話題を分析し、気候変動に関連するツイートの感情を定量化する。 目的は、個人が表現する感情を識別し、気候変動に関する世論のパターンを明らかにすることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T07:48:50Z)
• Fighting Malicious Media Data: A Survey on Tampering Detection and Deepfake Detection [115.83992775004043]
  近年のディープラーニング、特に深層生成モデルの発展により、知覚的に説得力のある画像や動画を低コストで制作するための扉が開かれた。 本稿では,現在のメディアタンパリング検出手法を概観し,今後の研究の課題と動向について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T02:54:08Z)
• 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)
• Machine learning reveals how personalized climate communication can both succeed and backfire [55.41644538483948]
  オンライン広告は、気候変動に対する人々の信念を増大させる一方で、他人に対する信念を低下させることを示す。 特に,年齢や民族によって広告の効果が変化する可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-10T20:47:34Z)
• NLP for Climate Policy: Creating a Knowledge Platform for Holistic and Effective Climate Action [2.482368922343792]
  本論文では,気候政策研究におけるNLP手法の活用方法について論じる。 NLPと気候政策研究の共生を4つの手法で例示します。 本論文は, 総合的な気候政策の定式化に, 知識プラットフォームの構築が寄与すると主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-12T12:30:02Z)
• Cross-Domain Learning for Classifying Propaganda in Online Contents [67.10699378370752]
  本稿では,ラベル付き文書や,ニュースやつぶやきからの文をベースとしたクロスドメイン学習の手法を提案する。 本実験は,本手法の有効性を実証し,移動過程におけるソースやターゲットの様々な構成における困難さと限界を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-13T10:19:13Z)
• From Talk to Action with Accountability: Monitoring the Public Discussion of Policy Makers with Deep Neural Networks and Topic Modelling [0.0]
  マルチソーストピックアグリゲーションシステム (MuSTAS) を提案する。 MuSTASは、いくつかの公開ソースからのポリシー作成者によるスピーチとレトリックを、容易に消化可能なトピックの要約に処理する。 この話題の消化は、政治家が気候変動と気候政策についてどこに、どのように、いつ話すかを評価するのに、一般市民や市民社会に役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-16T12:21:01Z)

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。