論文の概要: An Agentic Operationalization of DISARM for FIMI Investigation on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15109v1
• Date: Wed, 21 Jan 2026 15:50:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-22 21:27:50.431178
• Title: An Agentic Operationalization of DISARM for FIMI Investigation on Social Media
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるFIMI調査のためのdisARMのエージェント運用
• Authors: Kevin Tseng, Juan Carlos Toledano, Bart De Clerck, Yuliia Dukach, Phil Tinn,
• Abstract要約: 外部情報操作・干渉(FIMI)と関連するハイブリッド活動は,様々な社会次元と情報圏にわたって行われる。 AIの最近の進歩は、AI強化されたトロルと干渉活動のコストの低下につながっている。 ソーシャルメディア上でFIMIを調査するためのフレームワークに依存しないdisARMの運用手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The interoperability of data and intelligence across allied partners and their respective end-user groups is considered a foundational enabler to the collective defense capability--both conventional and hybrid--of NATO countries. Foreign Information Manipulation and Interference (FIMI) and related hybrid activities are conducted across various societal dimensions and infospheres, posing an ever greater challenge to the characterization of threats, sustaining situational awareness, and response coordination. Recent advances in AI have further led to the decreasing cost of AI-augmented trolling and interference activities, such as through the generation and amplification of manipulative content. Despite the introduction of the DISARM framework as a standardized metadata and analytical framework for FIMI, operationalizing it at the scale of social media remains a challenge. We propose a framework-agnostic agent-based operationalization of DISARM to investigate FIMI on social media. We develop a multi-agent pipeline in which specialized agentic AI components collaboratively (1) detect candidate manipulative behaviors, and (2) map these behaviors onto standard DISARM taxonomies in a transparent manner. We evaluated the approach on two real-world datasets annotated by domain practitioners. We demonstrate that our approach is effective in scaling the predominantly manual and heavily interpretive work of FIMI analysis, providing a direct contribution to enhancing the situational awareness and data interoperability in the context of operating in media and information-rich settings.
• Abstract（参考訳）: 同盟国とそれぞれのエンドユーザーグループ間のデータとインテリジェンスの相互運用性は、NATO諸国の従来型とハイブリッド型の双方の防衛能力の基盤となるものと考えられている。 対外情報操作・干渉(FIMI)および関連するハイブリッド活動は、様々な社会的次元や情報圏にわたって行われ、脅威の特徴づけ、状況認識の持続、対応調整にさらに大きな課題となる。 近年のAIの進歩は、操作内容の生成と増幅など、AI強化トロールと干渉活動のコストの低減につながっている。 DISARMフレームワークはFIMIの標準化されたメタデータおよび分析フレームワークとして導入されたが、ソーシャルメディアの規模で運用することは依然として課題である。 ソーシャルメディア上でFIMIを調査するためのフレームワークに依存しないdisARMの運用手法を提案する。 エージェントAIコンポーネントを協調的に構築する多エージェントパイプラインを開発し,(1)候補マニピュレータの動作を検出し,(2)標準のdisARM分類群に透過的にそれらの動作をマッピングする。 ドメイン実践者が注釈付けした2つの実世界のデータセットに対するアプローチを評価した。 提案手法は,FIMI分析における手作業や多面的な作業のスケールアップに有効であることを示すとともに,メディアや情報に富んだ環境下での状況認識とデータの相互運用の促進に直接的な貢献を行う。

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