論文の概要: How to Detect Information Voids Using Longitudinal Data from Social Media and Web Searches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15476v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 10:30:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 16:03:18.032528
• Title: How to Detect Information Voids Using Longitudinal Data from Social Media and Web Searches
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアとウェブ検索の縦断データを用いた情報投票の検出方法
• Authors: Irene Scalco, Francesco Gesualdo, Roy Cerqueti, Matteo Cinelli,
• Abstract要約: 本研究では,情報空白の検出と定量化を行う手法を開発した。 オンラインに流通する高品質情報の割合の減少に伴い, 情報空白の発生, 持続, 関連性について検討する。 その結果,誤報の頻度が高く,問題のあるホットスポットを表わすことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9529276795413437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The model of the attention economy, where content producers compete for the attention of users, relies on two key forces: information supply and demand. This study leverages the feedback loop between these forces to develop a method for detecting and quantifying information voids, i.e., periods in which little or no reliable information is available on a given topic. Using a case study on COVID-19 vaccines rollout in six European countries, and drawing on data from multiple platforms including Facebook, Google, Twitter, Wikipedia, and online news outlets, we examine how information voids emerge, persist and correlate with a decline in the proportion of high-quality information circulating online. By conceptualising information voids as a specific regime of information spreading, we also quantify their counterpart, information overabundance, which constitute a central component of the current definition of infodemic. We show that information voids are associated with a higher prevalence of misinformation, thus representing problematic hotspots in which individuals are more likely to be misled by low-quality online content. Overall, our findings provide empirical support for the inclusion of information voids in mechanistic explanations of misinformation emergence.
• Abstract（参考訳）: コンテンツ生産者がユーザーの注意を競う注目経済のモデルは、情報供給と需要という2つの重要な力に依存している。 本研究は、これらの力間のフィードバックループを利用して、情報空白を検出・定量化する手法を開発する。 欧州6カ国で展開されている新型コロナウイルスワクチンに関するケーススタディを用いて、Facebook、Google、Twitter、Wikipedia、オンラインニュースメディアなどの複数のプラットフォームからのデータをもとに、情報の空白の発生、持続、相関が、オンラインを流れる高品質な情報の比率の低下とどのように関連しているかを調べる。 情報拡散の具体的体系として情報空白を概念化することにより,現在の情報デミックの定義の中心となる情報過剰度を定量化する。 情報空白は誤報の頻度が高いことを示し、低品質のオンラインコンテンツによって個人が誤認される傾向にある問題のあるホットスポットを表現している。 本研究は, 誤情報発生の機械的説明において, 情報の無効化を実証的に支援するものである。

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