[論文レビュー] Anger makes fake news viral online

Yuwei Chuai, Jichang Zhao|arXiv (Cornell University)|Apr 22, 2020

Misinformation and Its Impacts参考文献 50被引用数 15

ひとこと要約

本研究では、フェイクニュースが真実のニュースよりもより広がりやすいのは、怒りを喚起する割合が高いからであると示している。このメカニズムは、TwitterとWeiboの両方で一貫しており、感情的コンテンツのうち怒りの割合が20%を超えるコンテンツにタグを付けて警告することで、フェイクニュースの広がりを46%まで低減できる。この対策は真実のニュースにほとんど影響を与えないため、低コストでプライバシーを守るソリューションとして、ニュースの発信元で実施可能である。

ABSTRACT

Fake news that manipulates political elections, strikes financial systems, and even incites riots is more viral than real news online, resulting in unstable societies and buffeted democracy. The easier contagion of fake news online can be causally explained by the greater anger it carries. The same results in Twitter and Weibo indicate that this mechanism is independent of the platform. Moreover, mutations in emotions like increasing anger will progressively speed up the information spread. Specifically, increasing the occupation of anger by 0.1 and reducing that of joy by 0.1 will produce nearly 6 more retweets in the Weibo dataset. Offline questionnaires reveal that anger leads to more incentivized audiences in terms of anxiety management and information sharing and accordingly makes fake news more contagious than real news online. Cures such as tagging anger in social media could be implemented to slow or prevent the contagion of fake news at the source.

研究の動機と目的

• フェイクニュースがソーシャルメディアプラットフォームで真実のニュースよりもなぜより広がりやすいかを特定すること。
• 特に怒りの感情的コンテンツが、フェイクニュースと真実のニュースの拡散に差を生じさせることを検証すること。
• 怒りの感情に焦点を当てた低コストでプライバシーを守る介入策を開発し、フェイクニュースの拡散を発信元で抑えること。
• このメカニズムがWeiboとTwitterの異なるプラットフォームで一貫していること、およびオフラインでのユーザーの共有動機とも整合することを検証すること。

提案手法

• WeiboとTwitterから、リツイート数とフォロワー数を拡散と到達範囲の代理指標として用いて、大規模なフェイクニュースおよび真実のニュースのデータセットを収集した。
• 自然言語処理（NLP）を用いた感情検出法を用いて、ニュースの感情的コンテンツを定量的に評価し、主に怒りと喜びを感情的次元として焦点とした。
• 警告タグの発動基準として、怒りの割合の閾値θ = 0.2を定義し、フェイクニュース防止の最大効果と真実のニュースへの干渉の最小化を最適化した。
• 怒りの割合が0.2を超えるニュースが、高リツイート数のフェイクニュースをどれだけ防止できるかを評価する指標βを計算した。
• 怒りの割合が0.2を超える場合（H-Anger = 1）にニュースがフェイクである確率のオッズを評価するためのロジットモデルを構築した。
• ユーザーの共有動機を評価するためのオフラインアンケートを実施し、怒りと喜びにさらされた状況での反応を比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フェイクニュースと真実のニュースの間で、特に怒りの感情的コンテンツにどのような差があるか？
• RQ2 より高い怒りのコンテンツが、フェイクニュースが真実のニュースよりもより広がりやすい理由を因果的に説明できるか？
• RQ3 怒りの高いコンテンツにタグを付けて警告することで、フェイクニュースの拡散を減らせるが、真実のニュースへの影響は最小限に抑えられるか？
• RQ4 フェイクニュースの拡散に寄与する感情的メカニズムは、異なるソーシャルメディアプラットフォームで一貫しているか？
• RQ5 怒りのような感情的サインは、ユーザーのニュース共有動機にどのように影響するか？

主な発見

• フェイクニュースは真実のニュースよりも顕著に怒りを含んでおり、怒りの割合が0.1上昇し、喜びの割合が0.1低下すると、Weiboでは約6件の追加リツイートが発生する。
• 怒りによる拡散メカニズムはプラットフォームに依存せず、WeiboとTwitterの両方で一貫して再現された。
• 怒りの割合が20%（θ = 0.2）を超えると警告タグが発動する閾値を設定することで、高リツイート数のフェイクニュースの46%を防止できる一方、高リツイート数の真実のニュースへの影響は22%にとどまる。
• 怒りの割合が0.2を超えるニュースは、ロジットモデル分析により、真実のニュースよりも165%もフェイクである可能性が高いと確認された。
• 高リツイート数のニュースのうち、怒りの割合が0.2を超えるものの89%がフェイクであることが確認され、高怒りコンテンツの強い予測力が裏付けられた。
• オフラインアンケートの結果、怒りは不安管理の動機と情報共有の動機を高めることが確認され、それが共有行動を促す要因としての役割を果たしていることが説明された。