論文の概要: On Capturing the Narrative: Social Media Manipulation Wargaming for Cyberliteracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.23993v1
• Date: Mon, 27 Jul 2026 04:40:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.3118
• Title: On Capturing the Narrative: Social Media Manipulation Wargaming for Cyberliteracy
• Title（参考訳）: ネットリテラシーのためのソーシャルメディア操作ウォーガミング
• Authors: Alexandra Vassar, Rahat Masood, Hammond Pearce,
• Abstract要約: 誤報はオンラインの談話に深く埋め込まれており、偽コンテンツを増幅するボットによって生成されたグローバルなイベントの間に、5つに1つ近くが投稿されている。 本稿では、学生チームがシミュレーション選挙に影響を与えるボットを開発する4週間の多大学コンペであるCapture the Narrativeを通じて、この教育的ギャップにどのように対処したかを説明する。 我々は、私たちのカスタムソーシャルメディアプラットフォーム、その4000人のAI駆動型非プレイヤーキャラクタ(NPC)市民の競争環境と設計について報告し、そして大規模にCapture the Narrativeを実際に実行しているものについて報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.6524205190706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Misinformation is deeply embedded in online discourse, with nearly one in five posts during global events generated by bots that amplify false content. In recent years, the use of Generative AI has further lowered the barrier to producing convincing misinformation, yet most digital literacy education still relies on static checklists and single-player inoculation games built for an earlier media landscape. This paper describes how we addressed this educational gap through Capture the Narrative, a four-week multi-university competition in which student teams build LLM-powered bots to influence a simulated election. We report on our custom social-media platform, the competition environment and design of its 4,000 AI-driven Non-Player Character (NPC) citizens, and what running Capture the Narrative at scale actually involved. In our first iteration, 108 teams from 18 Australian universities produced 7,068,206 player-bot posts, approximately 60% of all platform content. We surveyed 256 students before and 83 after the competition to understand their perceptions of misinformation and the game itself and found that students did not become more confident at spotting bots, contrary to what inoculation theory predicts. Because engagement was rewarded, most teams prioritised high-volume posting over nuanced influence, mirroring real-world platform dynamics. We close with recommendations for educators considering similar interventions, and propose future improvements, such as including a blue-team defensive phase.
• Abstract（参考訳）: 誤報はオンラインの談話に深く埋め込まれており、偽コンテンツを増幅するボットによって生成されたグローバルなイベントの間に、5つに1つ近くが投稿されている。 近年、ジェネレーティブAIの使用は、説得力のある誤情報を生み出すための障壁をさらに減らしているが、デジタルリテラシー教育の大半は、以前のメディアの風景のために作られた静的チェックリストとシングルプレイヤーの接種ゲームに依存している。 本稿では、学生チームがシミュレーション選挙に影響を及ぼすためにLLMを利用したボットを開発する4週間の多大学コンペであるCapture the Narrativeを通じて、この教育的ギャップにどう対処したかを説明する。 我々は、私たちのカスタムソーシャルメディアプラットフォーム、その4000人のAI駆動型非プレイヤーキャラクタ(NPC)市民の競争環境と設計について報告し、そして大規模にCapture the Narrativeを実際に実行しているものについて報告する。 最初のイテレーションでは、18のオーストラリア大学の108チームが7,068,206人のプレイヤーボットポストを作成しました。 不正情報に対する認識とゲーム自体を理解するために,コンペ前後の256名を対象に調査を行い,接種理論の予測に反して,ボットの発見に自信が持たないことが明らかとなった。 エンゲージメントが報われたため、ほとんどのチームは、実世界のプラットフォームダイナミクスを反映して、微妙な影響力よりも大量のポストを優先しました。 我々は、同様の介入を考慮に入れた教育者への勧告を締めくくり、ブルーチーム防衛フェーズなどの今後の改善を提案する。

関連論文リスト

• An LLM-Based Automatic Sportscast Solution for Robot Soccer Matches [3.228960871960554]
  本稿では,RoboCupマッチのための完全自律リアルタイムスポーツコメンテータを提案する。 生の追跡と自然言語生成のギャップを埋めることで、我々のニューロシンボリックアーキテクチャは、ビデオストリームから正確な統計データを抽出する。 提案システムは,ライブマッチストリーミングとポストゲーム解析の両方において,統計と解説を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-16T10:27:23Z)
• Can an AI-Powered Presentation Platform Based On The Game "Just a Minute" Be Used To Improve Students' Public Speaking Skills? [0.0]
  本研究では,大学生を対象としたプレゼンテーションプラットフォームにAIとゲーミフィケーションを適用した効果について検討する。 ラジオ番組「Just a Minute(ジャスト・ア・ミニット、JAM)」を基にしたプラットフォームを探索する。このゲームでは、プレイヤーは、そのトピックを繰り返すことなく60秒間、流れるように話し合わなければならない。 生徒はゲームが有望であることに気付き、より長くプレイすれば、彼らの話すスキルが向上すると考えた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-03T15:06:19Z)
• Sleeper Social Bots: a new generation of AI disinformation bots are already a political threat [0.0]
  Sleeper Socialbots」は、偽情報を広め、世論を操るために作られたAI駆動のソーシャルボットである。 予備的な発見は、これらのボットが人間のユーザーとして説得力を持って通過し、会話に積極的に参加し、偽情報を効果的に広めることができることを示唆している。 私たちの研究の意味は、2024年の米国大統領選挙以降でソーシャルボットがもたらす重大な課題を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T19:57:10Z)
• Unmasking Illusions: Understanding Human Perception of Audiovisual Deepfakes [49.81915942821647]
  本研究は,ディープフェイク映像を主観的研究により識別する人間の能力を評価することを目的とする。 人間の観察者を5つの最先端オーディオ視覚深度検出モデルと比較することにより,その知見を提示する。 同じ40の動画で評価すると、すべてのAIモデルは人間より優れていることが分かりました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T07:57:15Z)
• Learning an Actionable Discrete Diffusion Policy via Large-Scale Actionless Video Pre-Training [69.54948297520612]
  ジェネラリストの具体化エージェントを学ぶことは、主にアクションラベル付きロボットデータセットの不足に起因して、課題を提起する。 これらの課題に対処するための新しい枠組みを導入し、人間のビデオにおける生成前トレーニングと、少数のアクションラベル付きロボットビデオのポリシー微調整を組み合わせるために、統一された離散拡散を利用する。 提案手法は, 従来の最先端手法と比較して, 高忠実度な今後の計画ビデオを生成し, 細調整されたポリシーを強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T09:48:47Z)
• Teenagers and Artificial Intelligence: Bootcamp Experience and Lessons Learned [0.7109982920595689]
  私たちは2023年夏に60人の高校生のコホートに提供される3日間のブートキャンプを設計しました。 カリキュラムは、アニメーションビデオコンテンツ、簡単にフォローできるスライド、インタラクティブな遊び場、およびクイズを通じて、直接配信された。 ブートキャンプ後の調査の結果、全体の満足度は91.4%だった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T22:01:39Z)
• MimicBot: Combining Imitation and Reinforcement Learning to win in Bot Bowl [1.7259824817932292]
  本稿では,Bot Bowl IIIコンペティションに参加したFantasy Football AIでプレイするように訓練されたハイブリッドエージェントについて述べる。 MimicBotは、特別に設計されたディープポリシーネットワークを使用して実装され、模倣と強化学習の組み合わせを使って訓練される。 MimicBotはBot Bowl IIIコンペティションの勝者であり、現在最先端のソリューションである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-21T09:48:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。