論文の概要: TAIGR: Towards Modeling Influencer Content on Social Media via Structured, Pragmatic Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20032v1
• Date: Tue, 27 Jan 2026 20:12:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-29 15:46:06.648467
• Title: TAIGR: Towards Modeling Influencer Content on Social Media via Structured, Pragmatic Inference
• Title（参考訳）: TAIGR:構造化・実用的推論によるソーシャルメディア上のインフルエンサーコンテンツモデリングを目指して
• Authors: Nishanth Sridhar Nakshatri, Eylon Caplan, Rajkumar Pujari, Dan Goldwasser,
• Abstract要約: クレーム中心の検証手法は、インフルエンサーの言説の実践的な意味を捉えるのに苦労する。 本研究では,インフルエンサーの会話を3段階に分けて分析する構造的枠組みを提案する。 正確な検証には,対話の実践的かつ議論的な構造をモデル化する必要があることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.35061674485291
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Health influencers play a growing role in shaping public beliefs, yet their content is often conveyed through conversational narratives and rhetorical strategies rather than explicit factual claims. As a result, claim-centric verification methods struggle to capture the pragmatic meaning of influencer discourse. In this paper, we propose TAIGR (Takeaway Argumentation Inference with Grounded References), a structured framework designed to analyze influencer discourse, which operates in three stages: (1) identifying the core influencer recommendation--takeaway; (2) constructing an argumentation graph that captures influencer justification for the takeaway; (3) performing factor graph-based probabilistic inference to validate the takeaway. We evaluate TAIGR on a content validation task over influencer video transcripts on health, showing that accurate validation requires modeling the discourse's pragmatic and argumentative structure rather than treating transcripts as flat collections of claims.
• Abstract（参考訳）: ヘルスインフルエンサーは、公衆の信条を形作る上で、増大する役割を担っているが、その内容は、明示的な事実的主張よりも、会話的な物語や修辞的戦略を通じてしばしば伝えられる。 その結果、クレーム中心の検証手法は、インフルエンサーの話の実践的な意味を捉えるのに苦労した。 本稿では,(1)コアインフルエンサーの推薦-テイクアウト,(2)インフルエンサーの正当性を捉える議論グラフの構築,(3)ファクタグラフに基づく確率的推論によるテイクアウトの検証の3段階からなる,インフルエンサーの談話の分析を目的とした構造化フレームワークであるTAIGRを提案する。 本研究では, インフルエンサービデオのテキストを健康に関するコンテンツ検証タスクとして評価し, 正確な検証には, テキストをフラットなクレームの集合として扱うのではなく, 会話の実践的, 議論的な構造をモデル化する必要があることを示した。

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