論文の概要: BOUTEF: A Multilingual Corpus for FakeNews in North Africa -- Language as a Weapon
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.00193v1
- Date: Fri, 29 May 2026 16:27:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-02 21:34:28.098186
- Title: BOUTEF: A Multilingual Corpus for FakeNews in North Africa -- Language as a Weapon
- Title（参考訳）: BOUTEF: 北アフリカにおけるフェイクニュースのための多言語コーパス - 武器としての言語
- Abstract要約: BOUTEFは、アルジェリアとチュニジアにおけるフェイクニュースの伝播、特徴、影響を研究するために設計された大規模な多言語コーパスである。
MSA、アルジェリア方言、チュニジア方言、アラビジ方言、フランス語、英語、コード変更言語など幅広い言語と言語をカバーしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7437224586066944
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The rapid spread of fake news on social media has become a major challenge, particularly in multilingual and under-resourced contexts such as North Africa. In this paper, we introduce BOUTEF, a large-scale multilingual corpus designed to study the propagation, characteristics, and impact of fake news in Algeria and Tunisia. The corpus integrates three complementary components: fake narratives, genuine narratives, and associated user-generated comments, along with verified debunking information. It covers a wide range of languages and linguistic varieties, including MSA, Algerian and Tunisian dialects, Arabizi, French, English, and code-switched language. Building on this resource, we conduct a comprehensive empirical analysis combining quantitative and qualitative approaches. We examine thematic distributions, linguistic and rhetorical strategies, sentiment patterns, and social engagement dynamics. Statistical analyses reveal significant associations between thematic categories and message veracity, as well as strong correlations between user engagement and the visibility of fake content. Our findings show that fake news relies heavily on emotionally charged narratives, sensational framing, and hybrid linguistic practices that enhance virality and audience engagement. In contrast, debunking content adopts a more factual and verification-oriented style. Furthermore, a comparative analysis between Algeria and Tunisia highlights both shared dynamics and country-specific characteristics shaped by sociopolitical contexts. The results emphasize the role of informal language practices in the diffusion and reception of misinformation. By providing a rich, annotated, and publicly available dataset, this work contributes to advancing research on fake news detection, low-resource language processing, and the understanding of information disorders in complex linguistic environments.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上でのフェイクニュースの急速な普及は、特に北アフリカのような多言語的・低リソースな状況において、大きな課題となっている。
本稿では,アルジェリアとチュニジアにおけるフェイクニュースの伝播,特徴,および影響を研究するために設計された大規模多言語コーパスであるBOUTEFを紹介する。
コーパスは、偽の物語、本物の物語、および関連するユーザ生成コメントの3つの補完的なコンポーネントと、検証された公開情報を統合する。
MSA、アルジェリア方言、チュニジア方言、アラビジ方言、フランス語、英語、コード変更言語など幅広い言語と言語をカバーしている。
この資源に基づいて、定量的および定性的なアプローチを組み合わせた総合的な実験分析を行う。
テーマ分布,言語的・修辞的戦略,感情パターン,社会的エンゲージメントのダイナミクスについて検討する。
統計的分析により,テーマカテゴリーとメッセージの正確性,およびユーザエンゲージメントと偽コンテンツの可視性との間に有意な相関関係が示された。
以上の結果から, フェイクニュースは感情に満ちた物語, センセーショナルフレーミング, およびバイラル性とオーディエンスエンゲージメントを高めるハイブリッド言語的実践に大きく依存していることが示唆された。
対照的に、デバッキングコンテンツはより事実的で検証指向のスタイルを採用する。
さらに、アルジェリアとチュニジアの比較分析では、社会政治の文脈によって形成された共有力学と国固有の特徴の両方が強調されている。
その結果,誤情報の拡散と受容における非公式言語実践の役割が強調された。
この研究は、リッチで注釈付き、公開されているデータセットを提供することで、フェイクニュースの検出、低リソース言語処理、複雑な言語環境における情報障害の理解の進展に寄与する。
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