論文の概要: Sources of Truth: A Multi-Platform, Multilingual Audit of Citations in AI Mental Health Information Queries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00319v1
- Date: Mon, 31 Aug 2026 20:09:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.060967
- Title: Sources of Truth: A Multi-Platform, Multilingual Audit of Citations in AI Mental Health Information Queries
- Title（参考訳）: 真実の源:AIメンタルヘルス情報クエリにおける多言語多言語聴取
- Abstract要約: 1,140の応答と1,713のユニークなドメインで15,942の励起を記録しました。
最も暗唱された10のドメインは43.6%のイングランドの引用であった。
プラットフォームは典型的な引用量ではほとんど異なりませんでしたが、一貫性と、彼らが好んだソースタイプは著しく異なりました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.93058777168429
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Online health information seeking is shifting from keyword search, where users consider a ranked list of links, to conversational systems that compose a single answer and curate its citations. Source evaluation therefore passes from user to platform, yet what these systems surface is poorly characterized. We audited three free consumer products (ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview) on twenty English mental health questions under two prompt conditions, with a subset of three also translated into six further languages of varying resource tiers. We recorded 15,942 citations across 1,140 responses and 1,713 unique domains, then classified every citation with a nine-category organizational typology applied by a deterministic classifier validated against human coding. Citations were heavily concentrated: the ten most-cited domains accounted for 43.6% of English citations, and government, commercial health, and academic sources were closely matched at roughly 22% each. Platforms differed little in typical citation volume but sharply in consistency and in the source types they favored. Explicitly requesting sources shifted composition only modestly. Non-English queries surfaced fewer citations and were routed to language-appropriate resources at significantly lower rates. We release the typology, classifier, and annotated corpus as reusable instruments for auditing generative health search.
- Abstract（参考訳）: オンライン健康情報検索は、ユーザーがランク付けされたリンクのリストを考えるキーワード検索から、単一の回答を作成してその引用をキュレートする会話システムへとシフトしつつある。
そのため、ソース評価はユーザからプラットフォームへと移行するが、これらのシステム表面が不十分である。
われわれは、20の英国のメンタルヘルス問題に対して、2つの迅速な条件下で3つの無料消費者製品(ChatGPT、Perplexity、Google AI Overview)を監査した。
1,140の応答と1,713のドメインにまたがる15,942の応答を記録し、人間のコーディングに対して決定論的分類器が適用した9つのカテゴリの組織型を分類した。
最も暗唱された10のドメインは43.6%の英単語を引用しており、政府、商業健康、学術資料はそれぞれ22%と密に一致していた。
プラットフォームは典型的な引用量ではほとんど異なりませんでしたが、一貫性と、彼らが好んだソースタイプは著しく異なりました。
明示的な要求ソースは、わずかに構成をシフトしただけである。
非英語クエリは引用が少なくなり、言語に適したリソースにかなり低い速度でルーティングされた。
本研究は, 遺伝子型分類器, 注釈付きコーパスを, 再生型健康検索を監査するための再利用可能な機器としてリリースする。
関連論文リスト
- Answer Bubbles: Information Exposure in AI-Mediated Search [14.377773240202849]
バニラGPT,検索GPT,Google AI概要,従来のGoogle検索という,4つのシステムにわたる11,000のリアルタイム検索クエリに対する応答について検討する。
生成検索システムは,その引用に有意なテキストソース選択バイアスを示すことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-17T05:41:39Z) - SemanticCite: Citation Verification with AI-Powered Full-Text Analysis and Evidence-Based Reasoning [0.0]
本稿では,全文ソース解析による引用精度の検証を行うAIシステムであるSemanticCiteを紹介する。
提案手法は,複数の検索手法と,ニュアンスド・クレーム・ソース関係を抽出する4クラス分類システムを組み合わせたものである。
我々は、詳細なアライメント、機能分類、セマンティックアノテーション、およびバイオロメトリメタデータを備えた1000以上の引用からなる包括的なデータセットをコントリビュートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-20T10:05:21Z) - Linguistic Nepotism: Trading-off Quality for Language Preference in Multilingual RAG [55.258582772528506]
異なる文書言語の混合が意図しない方法で生成と引用に影響を及ぼすかどうかを検討する。
8つの言語と6つのオープンウェイトモデルにまたがって、クエリが英語である場合、モデルは優先的に英語ソースを引用する。
モデルが言語嗜好のトレードオフ文書関連性を示すことがあり、引用選択が情報のみによって常に駆動されるわけではないことが分かる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-17T12:58:18Z) - News Source Citing Patterns in AI Search Systems [6.976269683687743]
我々は,AI検索システムを対象としたヘッド・ツー・ヘッド評価プラットフォームであるAI Search Arenaのデータを分析した。
データセットは、OpenAI、Perplexity、Googleの3大プロバイダにわたるモデルから24,000以上の会話と65,000のレスポンスで構成されている。
異なる提供者によるモデルは、異なるニュースソースを引用する一方で、引用行動における共有パターンを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-07T02:17:57Z) - The Noisy Path from Source to Citation: Measuring How Scholars Engage with Past Research [20.649638393774048]
本稿では,大規模な引用忠実度を定量化する計算パイプラインを提案する。
論文の全文を用いて、パイプラインは引用論文における引用と引用論文における対応するクレームを識別する。
準実験を用いて「電話効果」を確立する - 引用論文が原主張に忠実度が低い場合、引用論文と原文を引用する将来の論文は原文に忠実度が低い。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-27T22:47:03Z) - Lost in Translation -- Multilingual Misinformation and its Evolution [52.07628580627591]
本稿では,95言語にまたがる25万以上のファクトチェックの分析を通じて,多言語誤報の頻度とダイナミクスについて検討する。
誤報のクレームの大部分は1回だけ事実チェックされているが、21,000件以上のクレームに対応する11.7%は複数回チェックされている。
誤情報拡散のプロキシとしてファクトチェックを用いると、言語境界を越えて繰り返し主張する主張の33%が見つかる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-27T12:21:55Z) - Evaluating and Modeling Attribution for Cross-Lingual Question Answering [80.4807682093432]
この研究は、言語間質問応答の属性を初めて研究したものである。
我々は、5つの言語でデータを収集し、最先端の言語間QAシステムの属性レベルを評価する。
回答のかなりの部分は、検索されたどのパスにも帰属しないことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T17:57:46Z) - Improving Wikipedia Verifiability with AI [116.69749668874493]
私たちはSideと呼ばれるニューラルネットワークベースのシステムを開発し、彼らの主張を支持できないWikipediaの引用を識別する。
本誌の最初の引用レコメンデーションは、既存のWikipediaの引用よりも60%多い選好を集めている。
以上の結果から,Wikipediaの妥当性を高めるために,AIベースのシステムを人間と共同で活用できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-08T15:23:29Z) - Whose Language Counts as High Quality? Measuring Language Ideologies in
Text Data Selection [83.3580786484122]
より富裕で、教育され、都会のZIPコードにある大きな学校の新聞は、質の高いものとして分類される傾向にある。
高品質なコーパスを特権化するには言語イデオロギーが必要です。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-25T17:20:04Z) - Citations are not opinions: a corpus linguistics approach to
understanding how citations are made [0.0]
引用内容分析の重要な問題は、引用の異なるクラスを特徴付ける言語構造を見つけることである。
本研究では,分類済みの引用コーパスの大規模なサンプルから始めて,発声スマート引用データセットの各クラスから200万の引用を行う。
各引用型の比較表を生成することにより,引用型を特徴付ける興味深い言語特徴を多数提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-16T12:52:27Z) - XCOPA: A Multilingual Dataset for Causal Commonsense Reasoning [68.57658225995966]
XCOPA (Cross-lingual Choice of Plausible Alternatives) は11言語における因果コモンセンス推論のための多言語データセットである。
提案手法は,翻訳に基づく転送と比較して,現在の手法の性能が低下していることを明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-01T12:22:33Z)
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。