要約
民主社会には信頼できる情報が必要です。
ニュース記事やビデオなどの人気のあるメディアでの誤報は、市民の言説を損なう恐れがあります。
残念ながら、市民は、このコンテンツの洪水を毎日消費している洪水を増やしていることを確認するために装備されていません。
この作業は、オンラインメディアの科学的精度を半自動的に定量化することを目的としています。
未知の真実性のメディアをセマンス化することにより、それらの声明は、等しく処理された信頼できるソースと比較できます。
LLMベースのステートメント抽出および知識グラフ分析を使用してワークフローを実装しました。
私たちの神経系統系は、明らかに最先端の真実性の定量化を合理化することができました。
専門家のインタビューとユーザー調査で評価されたこのツールは、有益な真正性の兆候を提供します。
ただし、この指標は、必要な粒度とスケールで公共メディアに注釈を付けることができません。
市民の言説を科学的にサポートするためには、公正（見つけやすく、アクセス可能で、相互運用可能、再利用可能な）グラウンドトゥルースと補完的な指標に向けてさらなる作業が必要です。
要約(オリジナル)
Democratic societies need reliable information. Misinformation in popular media such as news articles or videos threatens to impair civic discourse. Citizens are, unfortunately, not equipped to verify this content flood consumed daily at increasing rates. This work aims to semi-automatically quantify scientific accuracy of online media. By semantifying media of unknown veracity, their statements can be compared against equally processed trusted sources. We implemented a workflow using LLM-based statement extraction and knowledge graph analysis. Our neurosymbolic system was able to evidently streamline state-of-the-art veracity quantification. Evaluated via expert interviews and a user survey, the tool provides a beneficial veracity indication. This indicator, however, is unable to annotate public media at the required granularity and scale. Further work towards a FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) ground truth and complementary metrics are required to scientifically support civic discourse.
arxiv情報
| 著者 | Tim Wittenborg,Constantin Sebastian Tremel,Markus Stocker,Sören Auer |
| 発行日 | 2025-05-12 10:03:15+00:00 |
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