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 16:36:32.013665
- 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: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- 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。
関連論文リスト
- SemCAFE: When Named Entities make the Difference Assessing Web Source Reliability through Entity-level Analytics [5.919180820181465]
SemCAFEは、その評価にエンティティ関連性を組み込むことで、ニュースの信頼性を検出するように設計されたシステムである。
各ニュース記事のセマンティック指紋を作成することで、SemCAFEは、2022年のロシアによるウクライナ侵攻に関する46,020件と3,407件の信頼できない記事の信頼性を評価することができた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-03T22:14:43Z) - Adapting Fake News Detection to the Era of Large Language Models [48.5847914481222]
我々は,機械による(言い換えられた)リアルニュース,機械生成のフェイクニュース,人書きのフェイクニュース,人書きのリアルニュースの相互作用について検討する。
我々の実験では、人書き記事のみに特化して訓練された検知器が、機械が生成したフェイクニュースを検出できる興味深いパターンを明らかにしましたが、その逆ではありません。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-02T08:39:45Z) - fakenewsbr: A Fake News Detection Platform for Brazilian Portuguese [0.6775616141339018]
本稿ではブラジルポルトガル語における偽ニュースの検出に関する総合的研究について述べる。
本稿では、TF-IDFやWord2Vecといった自然言語処理技術を活用する機械学習ベースのアプローチを提案する。
ユーザフレンドリーなWebプラットフォームである fakenewsbr.com を開発し,ニュース記事の妥当性の検証を容易にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-20T04:10:03Z) - Specious Sites: Tracking the Spread and Sway of Spurious News Stories at
Scale [6.917588580148212]
我々は1,334件の信頼できないニュースサイトで52,036件の物語を識別する。
本稿では,信頼できないニュースサイトから新たな物語を検出するために,我々のシステムをいかに活用できるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-03T22:42:30Z) - Unveiling the Hidden Agenda: Biases in News Reporting and Consumption [59.55900146668931]
イタリアのワクチン論争に関する6年間のデータセットを構築し、物語と選択バイアスを特定するためにベイジアン潜在空間モデルを採用する。
バイアスとエンゲージメントの間に非線形な関係が見られ、極端な位置へのエンゲージメントが高くなった。
Twitter上でのニュース消費の分析は、同様のイデオロギー的な立場のニュースメディアの間で、一般的なオーディエンスを明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-14T18:58:42Z) - Nothing Stands Alone: Relational Fake News Detection with Hypergraph
Neural Networks [49.29141811578359]
本稿では,ニュース間のグループ間相互作用を表現するためにハイパーグラフを活用することを提案する。
提案手法は,ラベル付きニュースデータの小さなサブセットであっても,優れた性能を示し,高い性能を維持する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-24T00:19:32Z) - FNDaaS: Content-agnostic Detection of Fake News sites [2.1456348289599134]
本稿では,Fake News Detection-as-a Service (FND)を提案する。
FNDは過去のサイトで最大0.967のAUCスコアを達成でき、新しくフラッグされたサイトでは77-92%に達する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-13T11:17:32Z) - Islander: A Real-Time News Monitoring and Analysis System [22.67888928983199]
オンラインニュース分析システム「アイランド」について紹介する。
このシステムでは、複数のソースや視点からトレンドトピックを記事で閲覧することができる。
我々は,いくつかの指標をニュース品質のプロキシとして定義し,自動推定のためのアルゴリズムを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-25T06:20:49Z) - Cross-lingual COVID-19 Fake News Detection [54.125563009333995]
低リソース言語(中国語)における新型コロナウイルスの誤報を検出するための最初の試みは、高リソース言語(英語)における事実チェックされたニュースのみを用いて行われる。
そこで我々は、クロスランガルなニュースボディテキストを共同でエンコードし、ニュースコンテンツをキャプチャするCrossFakeというディープラーニングフレームワークを提案する。
実験結果から,クロスランガル環境下でのCrossFakeの有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-13T04:44:02Z) - User Preference-aware Fake News Detection [61.86175081368782]
既存の偽ニュース検出アルゴリズムは、詐欺信号のニュースコンテンツをマイニングすることに焦点を当てている。
本稿では,共同コンテンツとグラフモデリングにより,ユーザの好みから様々な信号を同時にキャプチャする新しいフレームワークUPFDを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-25T21:19:24Z) - Misinfo Belief Frames: A Case Study on Covid & Climate News [49.979419711713795]
読者がニュースの信頼性や誤った情報の影響をどのように認識するかを理解するための形式主義を提案する。
23.5kの見出しに66kの推論データセットであるMisinfo Belief Frames (MBF) corpusを紹介する。
大規模言語モデルを用いて誤情報フレームを予測した結果,機械生成推論がニュース見出しに対する読者の信頼に影響を及ぼすことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-18T09:50:11Z) - Political audience diversity and news reliability in algorithmic ranking [54.23273310155137]
本稿では,ウェブサイトのオーディエンスの政治的多様性を質の指標として活用することを提案する。
ドメインの専門家によるニュースソースの信頼性評価と6,890人の米国市民の多様なサンプルによるWebブラウジングデータを用いて、より極端な、政治的に多様性の低いWebサイトが、ジャーナリストの基準を低くしていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-16T02:13:55Z)
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。