DisTrack: a new Tool for Semi-automatic Misinformation Tracking in Online Social Networks

要約

はじめに本稿では、オンライン・ソーシャル・ネットワーク（OSN）内の誤情報を追跡・分析するために開発された方法論とツールであるDisTrackを紹介する。DisTrackは、自然言語処理（NLP）ソーシャルネットワーク分析（SNA）とグラフの可視化を組み合わせることで、誤情報の拡散に対抗するために設計されている。主な目的は、誤報を検出し、その伝播を追跡し、情報源を特定し、ネットワーク内の様々なアクターの影響力を評価することである。 方法DisTrackのアーキテクチャには、キーワード検索、意味的類似性評価、グラフ生成技術など、さまざまな手法が組み込まれている。これらの手法により、誤報の監視、既知の誤った主張との整合性に基づくコンテンツの分類、詳細なグラフによる拡散のカスケードの可視化が可能になる。このツールは、デジタル環境における誤情報拡散の動的な性質を捉え、分析するように調整されている。 結果DisTrackの有効性は、信用失墜／ヘイトスピーチ、反ワクチン誤報、ロシア・ウクライナ紛争に関する虚偽の物語という異なるテーマに焦点を当てた3つのケーススタディを通じて実証された。これらの研究は、虚偽を広める投稿とそれに対抗する投稿を区別し、誤報の発生からその進化を追跡するDisTrackの能力を示している。 結論この研究により、DisTrackが誤情報分析の分野において貴重なツールであることが確認された。DisTrackは、さまざまなタイプの誤情報を効果的に区別し、時系列でその発展を追跡することができる。デジタル空間における誤報を理解し、それに対抗するための包括的なアプローチを提供することで、DisTrackは、オンライン社会環境における誤報の影響を軽減しようとする研究者や実務家にとって不可欠な資産であることが証明された。

要約(オリジナル)

Introduction: This article introduces DisTrack, a methodology and a tool developed for tracking and analyzing misinformation within Online Social Networks (OSNs). DisTrack is designed to combat the spread of misinformation through a combination of Natural Language Processing (NLP) Social Network Analysis (SNA) and graph visualization. The primary goal is to detect misinformation, track its propagation, identify its sources, and assess the influence of various actors within the network. Methods: DisTrack’s architecture incorporates a variety of methodologies including keyword search, semantic similarity assessments, and graph generation techniques. These methods collectively facilitate the monitoring of misinformation, the categorization of content based on alignment with known false claims, and the visualization of dissemination cascades through detailed graphs. The tool is tailored to capture and analyze the dynamic nature of misinformation spread in digital environments. Results: The effectiveness of DisTrack is demonstrated through three case studies focused on different themes: discredit/hate speech, anti-vaccine misinformation, and false narratives about the Russia-Ukraine conflict. These studies show DisTrack’s capabilities in distinguishing posts that propagate falsehoods from those that counteract them, and tracing the evolution of misinformation from its inception. Conclusions: The research confirms that DisTrack is a valuable tool in the field of misinformation analysis. It effectively distinguishes between different types of misinformation and traces their development over time. By providing a comprehensive approach to understanding and combating misinformation in digital spaces, DisTrack proves to be an essential asset for researchers and practitioners working to mitigate the impact of false information in online social environments.

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