論文の概要: FACTors: A New Dataset for Studying the Fact-checking Ecosystem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09414v1
• Date: Wed, 14 May 2025 14:10:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.487215
• Title: FACTors: A New Dataset for Studying the Fact-checking Ecosystem
• Title（参考訳）: FACTors: Fact-checking Ecosystemの研究のための新しいデータセット
• Authors: Enes Altuncu, Can Başkent, Sanjay Bhattacherjee, Shujun Li, Dwaipayan Roy,
• Abstract要約: エコシステムレベルでのファクトチェックデータセットは存在せず、十分に長い期間のクレームをカバーしています。 我々は、ファクトチェックに関するエコシステムレベルのデータを提示することで、このギャップを埋める新しいデータセットFACTorsを提案する。 FACTorの構築方法は汎用的であり、動的に更新可能なライブデータセットの維持に使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.994926985221349
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our fight against false information is spearheaded by fact-checkers. They investigate the veracity of claims and document their findings as fact-checking reports. With the rapid increase in the amount of false information circulating online, the use of automation in fact-checking processes aims to strengthen this ecosystem by enhancing scalability. Datasets containing fact-checked claims play a key role in developing such automated solutions. However, to the best of our knowledge, there is no fact-checking dataset at the ecosystem level, covering claims from a sufficiently long period of time and sourced from a wide range of actors reflecting the entire ecosystem that admittedly follows widely-accepted codes and principles of fact-checking. We present a new dataset FACTors, the first to fill this gap by presenting ecosystem-level data on fact-checking. It contains 118,112 claims from 117,993 fact-checking reports in English (co-)authored by 1,953 individuals and published during the period of 1995-2025 by 39 fact-checking organisations that are active signatories of the IFCN (International Fact-Checking Network) and/or EFCSN (European Fact-Checking Standards Network). It contains 7,327 overlapping claims investigated by multiple fact-checking organisations, corresponding to 2,977 unique claims. It allows to conduct new ecosystem-level studies of the fact-checkers (organisations and individuals). To demonstrate the usefulness of FACTors, we present three example applications, including a first-of-its-kind statistical analysis of the fact-checking ecosystem, examining the political inclinations of the fact-checking organisations, and attempting to assign a credibility score to each organisation based on the findings of the statistical analysis and political leanings. Our methods for constructing FACTors are generic and can be used to maintain a live dataset that can be updated dynamically.
• Abstract（参考訳）: 偽情報に対する私たちの戦いは、ファクトチェッカーによって先導されています。 彼らはクレームの正確性を調査し、その結果を事実確認レポートとして記録した。 オンラインで流通する偽情報の量が急速に増加する中、ファクトチェックプロセスにおける自動化の使用は、スケーラビリティを向上させることで、このエコシステムを強化することを目的としている。 ファクトチェックされたクレームを含むデータセットは、このような自動化ソリューションの開発において重要な役割を果たす。 しかしながら、私たちの知る限りでは、ファクトチェックデータセットはエコシステムレベルでは存在せず、十分に長い期間の主張をカバーし、広く受け入れられているコードやファクトチェックの原則に従っているエコシステム全体を反映する幅広いアクターから得られたものです。 我々は、ファクトチェックに関するエコシステムレベルのデータを提示することで、このギャップを埋める新しいデータセットFACTorsを提案する。 IFCN (International Fact-Checking Network) や EFCSN (European Fact-Checking Standards Network) のアクティブな署名者である39のファクトチェック組織によって1995-2025年に発行された。 複数のファクトチェック機関が調査した、7,327件の重複するクレームが含まれており、これは2977件のユニークなクレームに対応している。 これは、ファクトチェッカー(組織と個人)のエコシステムレベルでの新しい研究を可能にする。 FACTorsの有用性を示すために、ファクトチェックのエコシステムを統計的に分析し、ファクトチェックの組織の政治的傾向を調べ、統計分析と政治的傾向の知見に基づいて、各組織に信頼性スコアを割り当てようとする3つの例を挙げる。 FACTorの構築方法は汎用的であり、動的に更新可能なライブデータセットの維持に使用できる。

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