論文の概要: "Is This Book AI-Generated?" How Authorship Suspicion Manifests in Marketplace Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.33950v1
- Date: Sun, 27 Sep 2026 21:45:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-04 08:23:40.869996
- Title: "Is This Book AI-Generated?" How Authorship Suspicion Manifests in Marketplace Reviews
- Title（参考訳）: 「この本はAI生成しているのか?」
- Abstract要約: われわれは8つのカテゴリーにまたがる78のAmazonベストセラーの863のレビューをAIに近い3つのレベルで分析した。
SuspicionはジェネレーティブAIの書籍(35.1%)に集中しているが、ガーデニング(5.7%)を含むあらゆるカテゴリーに現れる。
本稿では,局所濃度と人工物検出の2つのメカニズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.561311929386512
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As AI becomes part of how books are authored, reader response to suspected AI authorship grows more consequential, yet remains unexamined. We analyze 863 low-star reviews of 78 Amazon bestsellers across 8 categories at three levels of proximity to AI. Suspicion concentrates in Generative AI books (35.1%) but appears in every category, including Gardening (5.7%). Reviews citing AI authorship complain more about shallow content and poor presentation than other critical reviews. Suspicion takes two forms: ambient, where "AI-generated" is a generic complaint about formulaic writing, and corroborated, where reviewers of the same book independently cite concrete evidence. We propose two mechanisms by which suspicion arises: topical concentration, where a book's AI subject matter supplies vocabulary for quality complaints, and artifact detection, where readers notice ChatGPT-style formatting regardless of topic. Star ratings can hide this suspicion: the most-flagged book holds 4.1 stars while 50% of its critical reviews cite AI authorship.
- Abstract（参考訳）: AIが書籍の執筆方法の一部になるにつれて、疑わしいAI著者に対する読者の反応はより簡潔に成長するが、まだ検討されていない。
われわれは8つのカテゴリーにまたがる78のAmazonベストセラーの863のレビューをAIに近い3つのレベルで分析した。
調査はジェネレーティブAIの書籍(35.1%)に集中しているが、ガーデニング(5.7%)を含むあらゆるカテゴリーに現れる。
AIの著者を引用するレビューは、他の批判的なレビューよりも、浅いコンテンツと貧弱なプレゼンテーションに不満を呈している。
疑念は2つの形態を採っている: 環境、つまり「AI生成」は形式的な文章に関する一般的な苦情であり、同じ本のレビュアーが個別に具体的な証拠を引用する。
本稿では,本書のAI主題が品質苦情の語彙を提供するトピック集中と,トピックに関係なくChatGPTスタイルのフォーマットに注目するアーティファクト検出の2つのメカニズムを提案する。
スター格付けは、この疑念を隠蔽する可能性がある。最もフラッグされた本は4.1の星を持ち、批判的なレビューの50%はAIの著者を引用している。
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