論文の概要: AI Feedback Enhances Community-Based Content Moderation through Engagement with Counterarguments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08110v2
- Date: Sat, 09 Aug 2025 06:23:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.358863
- Title: AI Feedback Enhances Community-Based Content Moderation through Engagement with Counterarguments
- Title（参考訳）: AIのフィードバックがコミュニティベースのコンテンツモデレーションを強化
- Authors: Saeedeh Mohammadi, Taha Yasseri,
- Abstract要約: 本研究は,AIを用いたハイブリット・モデレーション・フレームワークについて検討した。
その結果,フィードバックを取り入れることで音質が向上することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Today, social media platforms are significant sources of news and political communication, but their role in spreading misinformation has raised significant concerns. In response, these platforms have implemented various content moderation strategies. One such method, Community Notes on X, relies on crowdsourced fact-checking and has gained traction, though it faces challenges such as partisan bias and delays in verification. This study explores an AI-assisted hybrid moderation framework in which participants receive AI-generated feedback -supportive, neutral, or argumentative -on their notes and are asked to revise them accordingly. The results show that incorporating feedback improves the quality of notes, with the most substantial gains resulting from argumentative feedback. This underscores the value of diverse perspectives and direct engagement in human-AI collective intelligence. The research contributes to ongoing discussions about AI's role in political content moderation, highlighting the potential of generative AI and the importance of informed design.
- Abstract（参考訳）: 現在、ソーシャルメディアプラットフォームはニュースや政治コミュニケーションの重要な源となっているが、偽情報の拡散における彼らの役割は重大な懸念を巻き起こしている。
これらのプラットフォームは、様々なコンテンツモデレーション戦略を実装している。
コミュニティノート(Community Notes on X)と呼ばれるこの手法は、クラウドソースによる事実チェックに依存しており、党派的偏見や検証の遅れといった問題に直面している。
本研究では、参加者がAIによって生成されたフィードバック(支持的、中立的、あるいは議論的)をノートに受け取り、それに応じて修正を依頼するAI支援ハイブリッドモデレーションフレームワークについて検討する。
その結果,フィードバックを取り入れることで音質が向上することがわかった。
これは、人間とAIの集団知性において、多様な視点と直接的な関与の価値を浮き彫りにしている。
この研究は、AIが政治内容のモデレーションにおいて果たす役割について継続的な議論に寄与し、生成AIの可能性と情報デザインの重要性を強調している。
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