論文の概要: WhatsApp Vaccine Discourse (WhaVax): An Expert-Annotated Dataset and Benchmark for Health Misinformation Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12510v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 14:54:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-25 12:34:33.759321
• Title: WhatsApp Vaccine Discourse (WhaVax): An Expert-Annotated Dataset and Benchmark for Health Misinformation Detection
• Title（参考訳）: WhatsApp Vaccine Discourse (WhaVax): 専門家注釈付きデータセットと健康情報検出ベンチマーク
• Abstract要約: WhaVaxは、複数のパンデミックにまたがるブラジルの大規模な公共グループから収集されたワクチン関連WhatsAppメッセージの、エキスパートによる新しいデータセットである。 WhatsAppの誤情報を詳細に分析し,言語的,構造的,語彙的,時間的,グループレベルのパターンを明らかにした。 また、従来のモデル、微調整された小言語モデル、および現実的なデータ共有制約下でのゼロまたは少数ショットの大規模言語モデルもベンチマークします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce WhaVax, a new expert-annotated dataset of vaccine-related WhatsApp messages collected from large Brazilian public groups spanning multiple pandemic years. The dataset was constructed through a rigorous, carefully designed pipeline that integrates keyword-based data collection, semantic deduplication to remove near-duplicate content, and a multi-stage annotation protocol conducted by medical specialists. This process produced a high-quality gold-standard corpus, characterized by substantial inter-annotator agreement and strong reliability for downstream analysis. Additionally, we provide a detailed characterization of WhatsApp misinformation, revealing distinctive linguistic, structural, lexical, temporal, and group-level patterns, as well as a meaningful layer of ambiguous cases that reflect the complexity of health discourse in private messaging. We also benchmark classical models, fine-tuned Small Language Models, and zero- or few-shot Large Language Models under realistic data-scarcity constraints, demonstrating that strong embeddings and LLM approaches perform competitively, while domain alignment and data availability remain critical factors. This study provides a rare, high-quality resource to support misinformation research and computational modeling in encrypted communication environments.
• Abstract（参考訳）: WhaVaxは、複数のパンデミックにまたがるブラジルの大規模な公共グループから収集されたワクチン関連WhatsAppメッセージの、エキスパートによる新しいデータセットである。 このデータセットは、キーワードベースのデータ収集、ほぼ重複したコンテンツを削除するためのセマンティックな重複、医療専門家による多段階のアノテーションプロトコルを統合する、厳格で慎重に設計されたパイプラインによって構築された。 このプロセスは、アノテータ間の相当な合意と下流分析の信頼性を特徴とする高品質な金標準コーパスを生み出した。 さらに、WhatsAppの誤情報を詳細に分析し、言語的、構造的、語彙的、時間的、グループレベルのパターンを明らかにします。 また、従来のモデル、微調整された小言語モデル、ゼロまたは少数ショットの大規模言語モデルを、現実的なデータ共有制約下でベンチマークし、強力な埋め込みとLLMアプローチが競争力を発揮する一方で、ドメインアライメントとデータ可用性が重要な要素であることを示した。 本研究は,暗号化通信環境における誤情報研究と計算モデルを支援するための,希少で高品質な資源を提供する。

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