論文の概要: Visual Authority and the Rhetoric of Health Misinformation: A Multimodal Analysis of Social Media Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20724v1
- Date: Thu, 25 Sep 2025 03:56:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.685366
- Title: Visual Authority and the Rhetoric of Health Misinformation: A Multimodal Analysis of Social Media Videos
- Title(参考訳): ヴィジュアル・オーソリティと健康情報のレトリック:ソーシャルメディアビデオのマルチモーダル分析
- Authors: Mohammad Reza Zarei, Barbara Stead-Coyle, Michael Christensen, Sarah Everts, Majid Komeili,
- Abstract要約: 本研究は,栄養・補充ビデオの信頼性について,権威信号の交わり,物語の技法,マネタイズを分析して検討した。
われわれはTikTok、Instagram、YouTubeの152の公開ビデオからなるクロスプラットフォームコーパスを組み立て、視覚的権威、プレゼンター属性、物語戦略、エンゲージメントのキューを含む26の機能に注釈を付ける。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.4136330551561624
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Short form video platforms are central sites for health advice, where alternative narratives mix useful, misleading, and harmful content. Rather than adjudicating truth, this study examines how credibility is packaged in nutrition and supplement videos by analyzing the intersection of authority signals, narrative techniques, and monetization. We assemble a cross platform corpus of 152 public videos from TikTok, Instagram, and YouTube and annotate each on 26 features spanning visual authority, presenter attributes, narrative strategies, and engagement cues. A transparent annotation pipeline integrates automatic speech recognition, principled frame selection, and a multimodal model, with human verification on a stratified subsample showing strong agreement. Descriptively, a confident single presenter in studio or home settings dominates, and clinical contexts are rare. Analytically, authority cues such as titles, slides and charts, and certificates frequently occur with persuasive elements including jargon, references, fear or urgency, critiques of mainstream medicine, and conspiracies, and with monetization including sales links and calls to subscribe. References and science like visuals often travel with emotive and oppositional narratives rather than signaling restraint.
- Abstract(参考訳): 短いビデオプラットフォームは、健康アドバイスのための中心的な場所であり、代替の物語が有用、誤解を招く、有害なコンテンツを混ぜている。
本研究は, 事実を判断するよりも, 権威信号, 物語技術, 収益化の交叉を分析することによって, 栄養・補足ビデオに信頼性がどのようにパッケージ化されているかを検討する。
われわれはTikTok、Instagram、YouTubeの152の公開ビデオからなるクロスプラットフォームコーパスを組み立て、視覚的権威、プレゼンター属性、物語戦略、エンゲージメントのキューを含む26のフィーチャに注釈を付ける。
透明なアノテーションパイプラインは, 音声認識, フレーム選択, マルチモーダルモデルを統合し, 強い一致を示す階層化されたサブサンプル上での人間による検証を行う。
具体的には、スタジオやホームセッティングにおける自信あるシングルプレゼンターが支配的であり、臨床状況は稀である。
分析的には、タイトル、スライド、チャートなどの権威の手がかりや証明書は、ジャーゴン、参照、恐怖または緊急性、主流医療の批判、陰謀、そして販売リンクや購読要求を含む収益化など、説得力のある要素によって頻繁に発生する。
視覚学のような参照や科学は、しばしば抑止の合図よりも、感情的で反対的な物語と共に旅する。
関連論文リスト
- Implicit Counterfactual Learning for Audio-Visual Segmentation [50.69377287012591]
我々は,非バイアスの相互理解を実現するために,暗黙の対実的枠組み(ICF)を提案する。
意味論の欠如により、異種表現は誤った一致につながる可能性がある。
モダリティ共有空間を確立するために,ビデオ,セグメント,フレームレベルを含む多粒性暗黙テキスト(MIT)をブリッジとして導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-28T11:46:35Z) - Video-Mediated Emotion Disclosure: Expressions of Fear, Sadness, and Joy by People with Schizophrenia on YouTube [2.767257448554864]
統合失調症患者が作成した200本のYouTube動画を分析した。
分析の結果,言語と視覚の両方で多様な感情開示の実践が明らかとなった。
環境設定を含む視覚要素の意図的な構築は、より支援的かつ活発な視聴者反応を促進することが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-12T17:39:54Z) - Framing Analysis of Health-Related Narratives: Conspiracy versus
Mainstream Media [3.3181276611945263]
我々は、新型コロナウイルスやその他の疾患などの健康関連トピックのフレーミングが、陰謀と主流のウェブサイトの間でどのように異なるかを検討する。
共謀メディアの健康に関する物語は、主に信念の枠組みで表現されているのに対し、主流メディアは科学の観点で表現する傾向にある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-18T14:56:23Z) - Discourse Analysis for Evaluating Coherence in Video Paragraph Captions [99.37090317971312]
ビデオ段落のコヒーレンスを評価するための,新しい談話に基づく枠組みを検討中である。
ビデオのコヒーレンスに条件付き段落のコヒーレンスをモデル化する上で,ビデオの談話表現が中心となる。
実験の結果,提案手法は,ビデオ段落のコヒーレンスをベースライン法よりも有意に向上させることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-17T04:23:08Z) - Unboxing Engagement in YouTube Influencer Videos: An Attention-Based Approach [0.3686808512438362]
言葉(文章)による「言えること」は、映像(映像)や音響(オーディオ)による映像エンゲージメントの予測よりも重要である。
長文YouTubeインフルエンサービデオの非構造化データを解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-22T19:32:52Z) - Cross-Domain Learning for Classifying Propaganda in Online Contents [67.10699378370752]
本稿では,ラベル付き文書や,ニュースやつぶやきからの文をベースとしたクロスドメイン学習の手法を提案する。
本実験は,本手法の有効性を実証し,移動過程におけるソースやターゲットの様々な構成における困難さと限界を同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-13T10:19:13Z) - How-to Present News on Social Media: A Causal Analysis of Editing News
Headlines for Boosting User Engagement [14.829079057399838]
我々は,メディアの現在の実践をデータ駆動アプローチを用いて分析する。
8つのメディアが共有するオリジナルニュース記事とそれに対応するつぶやきの並列コーパスを構築します。
そして、これらのメディアがオリジナルの見出しに対してツイートを編集し、そうした変化の影響について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-17T06:39:49Z) - "Notic My Speech" -- Blending Speech Patterns With Multimedia [65.91370924641862]
音声認識と理解における視点依存と視覚的重要性の両方をモデル化するための視点時間的注意機構を提案する。
提案手法は, ビセム誤差率において, 既存の作業よりも4.99%優れていた。
モデルでは,多視点音声に対する理解と人間の知覚との間に強い相関関係があることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-12T06:51:55Z) - Multi-Modal Video Forensic Platform for Investigating Post-Terrorist
Attack Scenarios [55.82693757287532]
大規模ビデオ分析プラットフォーム(VAP)は、容疑者を特定し証拠を確保するために法執行機関(LEA)を支援する。
本稿では,視覚・音声分析モジュールを統合し,監視カメラからの情報と目撃者からの映像アップロードを融合するビデオ分析プラットフォームを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-02T14:29:27Z) - Visually Guided Self Supervised Learning of Speech Representations [62.23736312957182]
音声視覚音声の文脈における視覚的モダリティによって導かれる音声表現を学習するためのフレームワークを提案する。
音声クリップに対応する静止画像をアニメーション化し、音声セグメントの実際の映像にできるだけ近いよう、生成した映像を最適化する。
我々は,感情認識のための技術成果と,音声認識のための競争結果を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-13T14:53:22Z)
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。