[論文レビュー] Prevalence of Low-Credibility Information on Twitter During the COVID-19 Outbreak

Kai‐Cheng Yang, Christopher Torres-Lugo+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 29, 2020

Misinformation and Its Impacts参考文献 18被引用数 100

ひとこと要約

この論文は、COVID-19期のTwitter上で低信頼性情報の蔓延を推定し、ボットの関与を分析し、協調的な拡散と政治化の兆候を特定します。

ABSTRACT

As the novel coronavirus spreads across the world, concerns regarding the spreading of misinformation about it are also growing. Here we estimate the prevalence of links to low-credibility information on Twitter during the outbreak, and the role of bots in spreading these links. We find that the combined volume of tweets linking to low-credibility information is comparable to the volume of New York Times articles and CDC links. Content analysis reveals a politicization of the pandemic. The majority of this content spreads via retweets. Social bots are involved in both posting and amplifying low-credibility information, although the majority of volume is generated by likely humans. Some of these accounts appear to amplify low-credibility sources in a coordinated fashion.

研究の動機と目的

• Twitter上のCOVID-19に関するツイートにリンクされた低信頼性情報の蔓延を推定する。
• 低信頼性コンテンツの投稿と拡散におけるソーシャルボットの役割を特徴づける。
• 低信頼性情報の協調的拡散の兆候を探る。
• パンデミックの政治化を評価するため、低信頼性コンテンツのトピックを分析する。

提案手法

• 確立されたラベリング基準を用いて、570件の低信頼性ソースのドメインレベルで信頼性を注釈付けする。
• DS1はCOVID-19ハッシュタグとリンクを含むツイートのランダム10%サンプルから、DS2は低信頼性リンクを含むツイートから作成する。
• 短縮URLを展開して実在ドメインを特定し、分析からTwitterなどのソーシャルメディアリンクを除外する。
• BotometerLiteを用いてボットを検出し、アカウントを0.5の閾値でボット風に分類する。
• 低信頼性リンクを共有するアカウントの類似性ネットワークを構築し、協調的拡散を特定する。
• DS2の記事タイトルを分析して共通の低信頼性トピックを特定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 COVID-19の発生期間中、低信頼性ソースへリンクするツイート量の割合はどれくらいか。
• RQ2 この量のうち、ソーシャルボットが作成または拡散に関与している割合はどれくらいか。
• RQ3 低信頼性リンクを共有するアカウント間に協調的拡散の証拠はあるか。
• RQ4 COVID-19に関連する低信頼性コンテンツで最も多く見られるトピックは何か。

主な発見

• DS1における低信頼性リンクは総ツイート量の0.89%を占め、nytimes.com(0.98%)と同程度、cdc.gov(<0.65%)より高い。
• 低信頼性リンクの約68%がリツイートで共有されており、nytimes.comのリツイート率を上回る。
• ボットアカウントは低信頼性ツイート量の方が信頼できるソースより高い比率を占め、ツイートレベルでのボット比率は低信頼性が12.1%、nytimes.comが6.5%、総リンクが10.6%である。
• リツイートにおけるボットの参加が見られ、ボット風アカウントは低信頼性コンテンツで信頼できるソースよりも多くのボット風リツイーターを引きつける。
• 類似性ネットワークは、同じ多くの低信頼性ソースを共有するアカウントの密に結合したクラスターを明らかにし、協調的拡散を示唆している。
• ワードクラウド分析はパンデミックの政治化を示し、トピックには米国政治、発生状況、経済問題が含まれる；ZeroHedgeは著名な低信頼性ソースである。