human
さまざまなオンラインプラットフォームで、ミス/偽情報と露骨なプロパガンダを特定するスキームを考案します。たとえば、ニュースの信頼性を検証するために尋ねることができる質問はありますか？その決定を下すために、プラットフォームの性質とそのユーザーベースを考慮する必要がありますか？たとえば、議論を脱線させる大量のボット（4chanなど）、または物語に対してすべてを検閲するリンチモブとして機能するボーカルマイノリティ（たとえば、Twitter）は、情報の信頼性を減らしますか？これらのサービスをQuoraのようなものと比較すると、多くの自称「専門家」がいる場合、客観的推論を使用して誤った情報を体系的に撃退するのに十分でしょうか？Quoraは、スパムの質問を奨励しているため、マイナス面もあります（英語のQuora）。情報を確認するには、ARXIVまたは他の場所に関する科学論文を読む必要がある場合があります。一般的な重要なポイント、または単一の論文で探すための「落とし穴」はありますか？
gpt
プロパガンダは大きくて重要なトピックです。
データセットのバイアスに応じて、大きく変化するものがたくさんあります。
たとえば、ある人は、代替ソフトウェア、テール、およびOpenSourceプラットフォームを使用している人は、隠すものを持つクレイジーな陰謀理論家であると主張するかもしれませんが、別の人は完全に正気でプライバシーを望んでいると思うかもしれません。
human
まあ、それは私の質問に答えませんでした。もう一度試してみてください。今回は解決策の提案に焦点を当てますか？
gpt
現代のソーシャルメディアプラットフォームで誤った情報とプロパガンダを特定し、対処するためのさまざまな試みがありましたが、使用されている手法には次のものがあります。

 - クリーク、ソーシャルグループ、ボットネットを表すソーシャルグラフのクラスターを識別し、各クラスターを特徴付ける情報と相互作用の性質を分類します。
 - アカウントの作成パターンを追跡し、異常なアクティビティで期間を特定します。
 - プラットフォーム内の帰属なしに再投稿された情報を識別し、ポスターが接続されていることに注意し、それらがどのように、変更されたかを分類します。

情報とユーザーがこれらまたは同様の手法によって分類されると、どのクラスのユーザーと情報が動作しているかを識別することが賢明かもしれません。
 - ポジティブな方法、つまり、情報の真実性を高め、コンテキストを追加し、それを検証して議論した後の情報を広め、これらの基準を満たしていないコンテンツを暴きまたはアドレス指定します。
 - 中立的な方法、すなわち、検証なしまたは社会的圧力に基づいて情報とコンテンツの広がり、複雑な状況を簡素化し、コンテキストを削除したり、意味を変更せずに良性またはユーモラスな方法でコンテンツを変更したり、ポジションや紛争を強化したり、紛争を増幅したりすることなく、ドラマや紛争を増幅します。
 - 否定的な方法、すなわち、特定のアジェンダに利益をもたらす情報とコンテンツの拡散は、その真実性に関係なく、文脈を削除するか、特定のポジションをサポートするために情報またはコンテンツを不正に変更し、ドラマと対立を標的とする方法でドラマと紛争を増幅します。あなたが持っている視点。

最初にユーザーとコンテンツをクラスターに分割し、次にこれらのクラスターの分類をこのように分割することにより、アクセスできるソーシャルグラフの外部から取得する必要がある情報の量を大幅に削減することに注意する必要があります。

「情報の真実性」や「不正に変更された情報」などを定量化するには、コンテンツの分類を支援するために外部ソースから情報を取得する必要があります。これは困難な問題であり、その情報を検証するために、主張の原因、歴史的信頼性、およびそれらの情報源が持っている根本的な関心とインセンティブを手動で検討するために、信頼できる人間の研究者がおそらく必要です。馴染みのないソースを評価するための再現可能なプロセスの適切な要約は、次の場合があります。

  - ただし、多くのソースを特定している場合、確認している情報源と同様の主張をし、その中の主要なソースを特定しようとします。
  - これらの主要な情報源の歴史を調べて、彼らはあなたが独立して検証できるという主張をしましたか？そうでない場合、それは請求を確認するのが難しいためですか、それとも請求の解放性のためですか？
  - これらの情報源のつながりと所属を調べてください、彼らは彼らの主張をするという明確なインセンティブを持っていますか？もしそうなら、他の場所に反訴もありますか？

ただし、プロパガンダと誤った情報のほとんどの現実の例では、偽情報パイプラインの「エントリ」レベルでの衝撃値にのみ虚偽の情報が使用されているため、究極の目標は通常、グループとグループとの間により永続的な分離を作成することです。アウトグループ、それらの定量化の品質は、私たちの分類を助けることができますが、それらにとって重要ではないかもしれません。代わりに、1つまたは2つの検証済みの事実点のみに基づいて、ほとんどの誤報と偽情報を分類し、検証済みの情報に対して誤った情報のソース（修正または虚偽の情報、またはプロパガンダ（必ずしも必ずしも）として積極的かつ確実に否定的に振る舞うクラスターを分類することができます。修正された情報ですが、真実全体にわたって特定の位置または視点をサポートするための現実のフィルタリング）。

このスキームには、それがゲイルドまたは操作につながる可能性のあるギャップがある可能性があります。アクションまたはポリシーを作成します。