論文の概要: DISHONEST: Dissecting misInformation Spread using Homogeneous sOcial NEtworks and Semantic Topic classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09578v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 18:53:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:33:52.717713
• Title: DISHONEST: Dissecting misInformation Spread using Homogeneous sOcial NEtworks and Semantic Topic classification
• Title（参考訳）: DISHONEST:均質なsocial NEtworksとセマンティックトピック分類による誤情報拡散の識別
• Authors: Caleb Stam, Emily Saldanha, Mahantesh Halappanavar, Anurag Acharya,
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックにより、Twitterなどのオンラインプラットフォームに誤報が拡散した。 我々は、Twitterのリツイートネットワークを使って、ソーシャルインタラクションやトピックモデリングを研究し、ツイートコンテンツを調査しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6356166840419717
• License:
• Abstract: The emergence of the COVID-19 pandemic resulted in a significant rise in the spread of misinformation on online platforms such as Twitter. Oftentimes this growth is blamed on the idea of the "echo chamber." However, the behavior said to characterize these echo chambers exists in two dimensions. The first is in a user's social interactions, where they are said to stick with the same clique of like-minded users. The second is in the content of their posts, where they are said to repeatedly espouse homogeneous ideas. In this study, we link the two by using Twitter's network of retweets to study social interactions and topic modeling to study tweet content. In order to measure the diversity of a user's interactions over time, we develop a novel metric to track the speed at which they travel through the social network. The application of these analysis methods to misinformation-focused data from the pandemic demonstrates correlation between social behavior and tweet content. We believe this correlation supports the common intuition about how antisocial users behave, and further suggests that it holds even in subcommunities already rife with misinformation.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの出現により、Twitterなどのオンラインプラットフォーム上での誤報の拡散が著しく高まった。 しばしば、この成長は「会調室」の思想に起因している。 しかし、これらのエコーチャンバーを特徴づける行動は2次元に存在する。 ひとつは、ユーザーのソーシャルインタラクションで、同じ意識を持つ同じユーザー集団に固執する、というものです。 2つ目はポストの内容であり、同質な考えを繰り返し表現しているというものである。 本研究では、Twitterのリツイートネットワークを用いて、ソーシャルインタラクションとトピックモデリングを研究し、つぶやきの内容を研究することによって、この2つをリンクする。 ユーザのインタラクションの多様性を時間とともに測定するために,ソーシャルネットワークを経由する速度を追跡するための新しい指標を開発した。 これらの分析手法のパンデミックからの誤情報に着目したデータへの適用は、社会的行動とつぶやき内容の相関を示す。 この相関関係は、反社会的ユーザの行動に関する一般的な直感を裏付けるものと信じており、さらに、既に誤情報に悩まされているサブコミュニティにおいても、その傾向が維持されていることを示唆している。

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