論文の概要: Analyzing the temporal dynamics of linguistic features contained in misinformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04786v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 01:43:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:40:19.038344
• Title: Analyzing the temporal dynamics of linguistic features contained in misinformation
• Title（参考訳）: 誤情報に含まれる言語的特徴の時間的ダイナミクスの解析
• Authors: Erik J Schlicht,
• Abstract要約: 本研究では,2010年から2024年にかけてのPoitiFact文の解析に自然言語処理を用いる。 その結果,PolititiFact文では,文の感情が時間とともに著しく低下し,概して否定的な傾向がみられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Consumption of misinformation can lead to negative consequences that impact the individual and society. To help mitigate the influence of misinformation on human beliefs, algorithmic labels providing context about content accuracy and source reliability have been developed. Since the linguistic features used by algorithms to estimate information accuracy can change across time, it is important to understand their temporal dynamics. As a result, this study uses natural language processing to analyze PolitiFact statements spanning between 2010 and 2024 to quantify how the sources and linguistic features of misinformation change between five-year time periods. The results show that statement sentiment has decreased significantly over time, reflecting a generally more negative tone in PolitiFact statements. Moreover, statements associated with misinformation realize significantly lower sentiment than accurate information. Additional analysis shows that recent time periods are dominated by sources from online social networks and other digital forums, such as blogs and viral images, that contain high levels of misinformation containing negative sentiment. In contrast, most statements during early time periods are attributed to individual sources (i.e., politicians) that are relatively balanced in accuracy ratings and contain statements with neutral or positive sentiment. Named-entity recognition was used to identify that presidential incumbents and candidates are relatively more prevalent in statements containing misinformation, while US states tend to be present in accurate information. Finally, entity labels associated with people and organizations are more common in misinformation, while accurate statements are more likely to contain numeric entity labels, such as percentages and dates.
• Abstract（参考訳）: 誤報の消費は個人や社会に悪影響を及ぼす。 ヒトの信念に対する誤情報の影響を軽減するため、コンテンツ精度とソース信頼性に関する文脈を提供するアルゴリズムラベルが開発された。 アルゴリズムが情報精度を推定するために使用する言語的特徴は時間とともに変化するため、時間的ダイナミクスを理解することが重要である。 その結果,2010年から2024年にかけてのPoitiFact文の自然言語処理を用いて,5年間の誤情報発生源と言語的特徴の定量化を行った。 その結果,PolititiFact文では,文の感情が時間とともに著しく低下し,概して否定的な傾向がみられた。 さらに、誤報に関連する言明は、正確な情報よりも感情が著しく低いことを認識している。 さらなる分析によると、最近の期間は、オンラインソーシャルネットワークやブログやバイラル画像など、ネガティブな感情を含む高いレベルの誤情報を含む他のデジタルフォーラムの情報源によって支配されている。 対照的に、初期の期間のほとんどの声明は、比較的正確な評価でバランスが取れ、中立的あるいは肯定的な感情を持つ声明を含む個々の情報源(すなわち政治家)に起因している。 名前付き親密性認識は、大統領の現職者や候補者が、偽情報を含む声明で比較的多いのに対して、アメリカの州は正確な情報で存在している傾向にあることを識別するために使用された。 最後に、人や組織に関連するエンティティラベルは誤報で一般的であるが、正確なステートメントは、パーセンテージや日付などの数値的なエンティティラベルを含むことが多い。

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