論文の概要: Characteristics of Political Misinformation Over the Past Decade

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06122v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 09:12:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:08:20.827845
• Title: Characteristics of Political Misinformation Over the Past Decade
• Title（参考訳）: 過去10年間の政治誤報の特徴
• Authors: Erik J Schlicht,
• Abstract要約: 本稿は、自然言語処理を用いて、12年間にわたる政治的誤報の共通の特徴を見出す。 その結果,近年は誤報が飛躍的に増加しており,テキストや画像の一次情報モダリティを持つソースから情報を共有する傾向が強まっていることが示唆された。 誤報を表す文には、正確な情報よりも否定的な感情が含まれていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Although misinformation tends to spread online, it can have serious real-world consequences. In order to develop automated tools to detect and mitigate the impact of misinformation, researchers must leverage algorithms that can adapt to the modality (text, images and video), the source, and the content of the false information. However, these characteristics tend to change dynamically across time, making it challenging to develop robust algorithms to fight misinformation spread. Therefore, this paper uses natural language processing to find common characteristics of political misinformation over a twelve year period. The results show that misinformation has increased dramatically in recent years and that it has increasingly started to be shared from sources with primary information modalities of text and images (e.g., Facebook and Instagram), although video sharing sources containing misinformation are starting to increase (e.g., TikTok). Moreover, it was discovered that statements expressing misinformation contain more negative sentiment than accurate information. However, the sentiment associated with both accurate and inaccurate information has trended downward, indicating a generally more negative tone in political statements across time. Finally, recurring misinformation categories were uncovered that occur over multiple years, which may imply that people tend to share inaccurate statements around information they fear or don't understand (Science and Medicine, Crime, Religion), impacts them directly (Policy, Election Integrity, Economic) or Public Figures who are salient in their daily lives. Together, it is hoped that these insights will assist researchers in developing algorithms that are temporally invariant and capable of detecting and mitigating misinformation across time.
• Abstract（参考訳）: 誤報はオンラインで拡散する傾向があるが、現実に深刻な結果をもたらす可能性がある。 誤情報の影響を検知し緩和する自動化ツールを開発するためには、研究者たちは、モダリティ(テキスト、画像、ビデオ)、ソース、偽情報の内容に適応できるアルゴリズムを活用する必要がある。 しかし、これらの特徴は時間とともに動的に変化する傾向にあり、誤報に対処する堅牢なアルゴリズムを開発することは困難である。 そこで本稿では,12年間の政治的誤報の共通特性を自然言語処理を用いて検索する。 その結果,近年は誤報が劇的に増加し,テキストや画像(FacebookやInstagramなど)の一次情報モダリティを持つソースからの共有が増加している。 さらに、誤情報を表す文には、正確な情報よりも否定的な感情が含まれていることが判明した。 しかし、正確な情報と不正確な情報の両方に関連する感情は下降傾向にあり、政治的発言の概ね否定的な傾向を示している。 最後に、何年にもわたって繰り返される誤情報カテゴリーが明らかとなり、恐れている情報や理解していない情報(科学、医学、犯罪、宗教)に関する不正確な言明を共有する傾向にある(政治、選挙統合、経済)。 同時に、これらの知見は、時間とともに誤情報を検出し、緩和することのできる、時間的に不変なアルゴリズムを開発する研究者を支援することが期待されている。

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