論文の概要: Tracking the Takes and Trajectories of English-Language News Narratives across Trustworthy and Worrisome Websites
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09102v1
- Date: Wed, 15 Jan 2025 19:37:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-17 15:11:58.396503
- Title: Tracking the Takes and Trajectories of English-Language News Narratives across Trustworthy and Worrisome Websites
- Title（参考訳）: 信頼できるウェブサイトにおける英語ニュースナラティブの取扱いと軌道追跡
- Authors: Hans W. A. Hanley, Emily Okabe, Zakir Durumeric,
- Abstract要約: 我々は、4000以上の事実が信頼できない、混合信頼性があり、事実が信頼できる英語ニュースサイトにおいて、ニュースの物語とその態度を特定し、追跡する。
本研究では, ニュース物語の経路と, 特定のエンティティに対するウェブサイトの姿勢が, ゆがんだプロパガンダネットワークの解明に有効であることを示す。
分散ニュースエコシステムの可視性の向上が,プロパガンダや偽情報の報告や事実確認に役立つことを願っています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.592124824937116
- License:
- Abstract: Understanding how misleading and outright false information enters news ecosystems remains a difficult challenge that requires tracking how narratives spread across thousands of fringe and mainstream news websites. To do this, we introduce a system that utilizes encoder-based large language models and zero-shot stance detection to scalably identify and track news narratives and their attitudes across over 4,000 factually unreliable, mixed-reliability, and factually reliable English-language news websites. Running our system over an 18 month period, we track the spread of 146K news stories. Using network-based interference via the NETINF algorithm, we show that the paths of news narratives and the stances of websites toward particular entities can be used to uncover slanted propaganda networks (e.g., anti-vaccine and anti-Ukraine) and to identify the most influential websites in spreading these attitudes in the broader news ecosystem. We hope that increased visibility into our distributed news ecosystem can help with the reporting and fact-checking of propaganda and disinformation.
- Abstract（参考訳）: 誤解を招く偽情報がどのようにニュースエコシステムに入り込むかを理解するには、何千ものフリンジやメインストリームのニュースウェブサイトに物語がどのように広がるかを追跡する必要がある。
そこで本研究では,エンコーダをベースとした大規模言語モデルとゼロショット・スタンス検出を用いて,4000以上の事実的信頼性・信頼性・信頼性・信頼性のある英語ニュースサイトにおいて,ニュース記事とその態度を的確に識別・追跡するシステムを提案する。
当社のシステムは18ヶ月にわたって稼働し、1万4600件のニュース記事の拡散を追跡している。
NETINFアルゴリズムによるネットワークベースの干渉を用いて、ニュース物語の経路と特定のエンティティに対するウェブサイトの姿勢が、スラングしたプロパガンダネットワーク(例えば、反ワクチン、反ウクライナ)を発見でき、より広いニュースエコシステムにこれらの態度を広める上で最も影響力のあるウェブサイトを特定することができることを示す。
分散ニュースエコシステムの可視性の向上が,プロパガンダや偽情報の報告や事実確認に役立つことを願っています。
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