要約
21 世紀におけるオンラインでのニュースの利用の増加は、偽情報、偏った報道、ヘイトスピーチ、その他の望ましくない Web コンテンツの出版の増加と同時に発生しました。
BiasScanner について説明します。このアプリケーションは、オンラインで読んでいるニュース記事を精査することでニュース消費者をサポートすることで民主主義を強化することを目的としています。
BiasScanner には、ニュース記事の偏った文を識別するためのサーバー側で事前トレーニングされた大規模言語モデルと、フロントエンド Web ブラウザー プラグインが含まれています。
この記事の執筆時点では、BiasScanner は 24 種類を超えるメディア バイアスを文レベルで特定して分類することができ、最もきめの細かいモデルであり、この種のアプリケーション (使用中の自動システム) として唯一デプロイされたアプリケーションとなっています。
これは軽量でプライバシーを尊重した方法で実装されており、偏った可能性のある文を強調表示することに加えて、各分類決定の説明と各ニュース記事の概要分析も提供します。
これまでの研究ではニュースのバイアス検出に取り組んできましたが、ブラウザ プラグインの導入につながった作業については把握していません (Web デモについてはbiasscanner.orgも参照)。
要約(オリジナル)
The increasing consumption of news online in the 21st century coincided with increased publication of disinformation, biased reporting, hate speech and other unwanted Web content. We describe BiasScanner, an application that aims to strengthen democracy by supporting news consumers with scrutinizing news articles they are reading online. BiasScanner contains a server-side pre-trained large language model to identify biased sentences of news articles and a front- end Web browser plug-in. At the time of writing, BiasScanner can identify and classify more than two dozen types of media bias at the sentence level, making it the most fine-grained model and only deployed application (automatic system in use) of its kind. It was implemented in a light-weight and privacy-respecting manner, and in addition to highlighting likely biased sentence it also provides explanations for each classification decision as well as a summary analysis for each news article. While prior research has addressed news bias detection, we are not aware of any work that resulted in a deployed browser plug-in (c.f. also biasscanner.org for a Web demo).
arxiv情報
| 著者 | Tim Menzner,Jochen L. Leidner |
| 発行日 | 2024-07-15 15:42:22+00:00 |
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