論文の概要: Large Language Models and Social Media Information Integrity: Opportunities, Challenges, and Research Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.04375v1
• Date: Wed, 05 Aug 2026 02:32:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-06 14:48:43.691778
• Title: Large Language Models and Social Media Information Integrity: Opportunities, Challenges, and Research Directions
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルとソーシャルメディア情報統合 : 機会・課題・研究の方向性
• Authors: Junjie Xiong, Zhengyuan Jiang, Xiaoran Xu, Chi Zhang, Changjia Zhu, Ning Wang, Mingkui Wei, Zhuo Lu, Yao Liu, Lingyao Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ソーシャルメディアプラットフォームにおける情報の整合性に影響を与える強力なツールとして登場した。 本総説では,多種多様な情報整合性課題の緩和と緩和にLLMが果たす役割について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.02370545528885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools that impact information integrity on social media platforms. This comprehensive review examines the dual role of LLMs in both facilitating and mitigating various information integrity challenges, including misinformation, disinformation, fake news, social bots, and privacy concerns. \textcolor{black}{We conduct a comprehensive review of the literature from 2019 to 2024, screening 1048 studies and performing an in-depth analysis of 215 representative papers. This systematic approach allows us to identify key patterns in how LLMs influence the information security in social media ecosystems.} Through a systematic analysis of papers from multiple databases, our findings reveal that while LLMs can enhance detection capabilities for malicious content and enable sophisticated defense mechanisms, they simultaneously pose risks by enabling the generation of highly convincing, deceptive content. We categorize and analyze the potential and challenges across different dimensions of information integrity, examining technical capabilities, ethical implications, and privacy concerns. The study demonstrates critical gaps in current approaches, particularly in cross-lingual detection, real-time monitoring, and privacy-preserving implementations. We conclude by proposing future research directions and recommendations for stakeholders to leverage LLMs while mitigating risks in social media information integrity.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ソーシャルメディアプラットフォームにおける情報の整合性に影響を与える強力なツールとして登場した。 この総合的なレビューでは、誤情報、偽ニュース、ソーシャルボット、プライバシー問題など、さまざまな情報完全性の課題を緩和し緩和する上で、LLMの二重の役割について検討する。 われわれは、2019年から2024年までの文献の総合的なレビューを行い、1048件の研究をスクリーニングし、215件の代表論文の詳細な分析を行った。 この体系的なアプローチにより、ソーシャルメディアのエコシステムにおける情報セキュリティにLLMがどう影響を与えるか、重要なパターンを特定できる。 以上の結果から,LSMは悪意のあるコンテンツの検出能力を向上し,高度な防御機構を実現することができる一方で,高い説得力のある偽装コンテンツの生成を可能にすることによって,同時にリスクを生じさせることが明らかとなった。 我々は,情報整合性,技術的能力,倫理的意味,プライバシに関するさまざまな側面における可能性と課題を分類し,分析する。 この研究は、特に言語横断検出、リアルタイムモニタリング、プライバシー保護実装において、現在のアプローチにおける重要なギャップを示している。 我々は,ソーシャルメディア情報の整合性を損なうリスクを軽減しつつ,LCMを活用するための今後の研究方針とステークホルダーへの勧告を提案して結論付けた。

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