論文の概要: From Verification to Amplification: Auditing Reverse Image Search as Algorithmic Gatekeeping in Visual Misinformation Fact-checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09130v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 03:07:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:23.981038
• Title: From Verification to Amplification: Auditing Reverse Image Search as Algorithmic Gatekeeping in Visual Misinformation Fact-checking
• Title（参考訳）: 検証から増幅へ:視覚的誤情報ファクトチェックにおけるアルゴリズム的ゲートキーピングとしての逆画像探索の検証
• Authors: Cong Lin, Yifei Chen, Jiangyue Chen, Yingdan Lu, Yilang Peng, Cuihua Shen,
• Abstract要約: この研究は、15日間の窓越しに、新たに同定された誤解を招くイメージを逆検索することで、Google RISを体系的に監査する。 Google RISは相当量の無関係な情報と繰り返しの誤報を返すのに対して、解答コンテンツは検索結果の30%以下である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.612119513224063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As visual misinformation becomes increasingly prevalent, platform algorithms act as intermediaries that curate information for users' verification practices. Yet, it remains unclear how algorithmic gatekeeping tools, such as reverse image search (RIS), shape users' information exposure during fact-checking. This study systematically audits Google RIS by reversely searching newly identified misleading images over a 15-day window and analyzing 34,486 collected top-ranked search results. We find that Google RIS returns a substantial volume of irrelevant information and repeated misinformation, whereas debunking content constitutes less than 30% of search results. Debunking content faces visibility challenges in rankings amid repeated misinformation and irrelevant information. Our findings also indicate an inverted U-shaped curve of RIS results page quality over time, likely due to search engine "data voids" when visual falsehoods first appear. These findings contribute to scholarship of visual misinformation verification, and extend algorithmic gatekeeping research to the visual domain.
• Abstract（参考訳）: 視覚的誤報がますます広まるにつれて、プラットフォームアルゴリズムは、ユーザの検証プラクティスに関する情報をキュレートする仲介役として機能する。 しかし、リバース画像検索(RIS)やファクトチェック時のユーザの情報露出など、アルゴリズムによるゲートキーピングツールがどうなっているのかは、いまだ不明である。 本研究は,15日間のウィンドウ上で新たに同定されたミスリーディング画像を逆検索し,トップランク検索結果34,486を解析することにより,Google RISを体系的に評価する。 Google RISは相当量の無関係な情報と繰り返しの誤報を返すのに対して、解答コンテンツは検索結果の30%以下である。 コンテンツ公開は、誤報や無関係な情報が繰り返される中、ランキングの視認上の課題に直面している。 また,視覚的虚偽が最初に現れると,検索エンジンの「データヴォイド」が原因と考えられる,逆U字型のRIS検索結果のページ品質が経時的に向上することが示唆された。 これらの知見は、視覚的誤情報検証の奨学金に寄与し、アルゴリズムによるゲートキーピングの研究を視覚領域に拡張する。

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