UKElectionNarratives: A Dataset of Misleading Narratives Surrounding Recent UK General Elections

要約

誤解を招く物語は、有権者が候補者と政党をどのように知覚するかに影響を与える可能性があるため、選挙中に世論を形作る上で重要な役割を果たします。
これには、これらの物語を正確に検出する必要性が必要です。
これに対処するために、ヨーロッパでの最近の選挙中に流通した共通の誤解を招く物語の最初の分類法を紹介します。
この分類法に基づいて、Ukelection-narrativeを構築および分析します。2019年と2024年の英国の総選挙中に流通した人間が発表した誤解を招く物語の最初のデータセットです。
最後に、潜在的なユースケースについて説明し、提案されたコードブックとデータセットを使用して、将来の研究方向の推奨事項を作成します。

要約(オリジナル)

Misleading narratives play a crucial role in shaping public opinion during elections, as they can influence how voters perceive candidates and political parties. This entails the need to detect these narratives accurately. To address this, we introduce the first taxonomy of common misleading narratives that circulated during recent elections in Europe. Based on this taxonomy, we construct and analyse UKElectionNarratives: the first dataset of human-annotated misleading narratives which circulated during the UK General Elections in 2019 and 2024. We also benchmark Pre-trained and Large Language Models (focusing on GPT-4o), studying their effectiveness in detecting election-related misleading narratives. Finally, we discuss potential use cases and make recommendations for future research directions using the proposed codebook and dataset.

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