論文の概要: A Guide to Misinformation Detection Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05060v1
- Date: Thu, 07 Nov 2024 18:47:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 14:55:52.362261
- Title: A Guide to Misinformation Detection Datasets
- Title（参考訳）: 誤情報検出データセットの案内
- Authors: Camille Thibault, Gabrielle Peloquin-Skulski, Jacob-Junqi Tian, Florence Laflamme, Yuxiang Guan, Reihaneh Rabbany, Jean-François Godbout, Kellin Pelrine,
- Abstract要約: このガイドは、高品質なデータを取得し、より効果的な評価を行うためのロードマップを提供することを目的としている。
すべてのデータセットやその他のアーティファクトはhttps://misinfo-datasets.complexdatalab.com/.comで入手できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.673951146506489
- License:
- Abstract: Misinformation is a complex societal issue, and mitigating solutions are difficult to create due to data deficiencies. To address this problem, we have curated the largest collection of (mis)information datasets in the literature, totaling 75. From these, we evaluated the quality of all of the 36 datasets that consist of statements or claims. We assess these datasets to identify those with solid foundations for empirical work and those with flaws that could result in misleading and non-generalizable results, such as insufficient label quality, spurious correlations, or political bias. We further provide state-of-the-art baselines on all these datasets, but show that regardless of label quality, categorical labels may no longer give an accurate evaluation of detection model performance. We discuss alternatives to mitigate this problem. Overall, this guide aims to provide a roadmap for obtaining higher quality data and conducting more effective evaluations, ultimately improving research in misinformation detection. All datasets and other artifacts are available at https://misinfo-datasets.complexdatalab.com/.
- Abstract（参考訳）: 誤報は複雑な社会問題であり、データ不足による緩和ソリューションの作成は困難である。
この問題に対処するため,文献で最大の(ミス)情報データセットを収集し,75。
これらの結果から,文やクレームからなる36のデータセットの質を評価した。
これらのデータセットを評価して、経験的作業のためのしっかりとした基礎を持つものや、ラベル品質の不足、素早い相関、政治的偏見などの誤解を招く可能性のある欠陥のあるものを特定する。
さらに,これらすべてのデータセットに対して最先端のベースラインを提供するが,ラベルの品質に関わらず,分類ラベルが検出モデルの性能を正確に評価することができないことを示す。
この問題を緩和するための代替案について議論する。
全体として、このガイドは、高品質なデータを取得し、より効果的な評価を行うためのロードマップを提供することを目的としており、最終的には誤情報検出の研究を改善することを目的としている。
すべてのデータセットやその他のアーティファクトはhttps://misinfo-datasets.complexdatalab.com/.comで入手できる。
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