[論文レビュー] The False COVID-19 Narratives That Keep Being Debunked: A Spatiotemporal Analysis

Iknoor Singh, Kalina Bontcheva+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 26, 2021

Misinformation and Its Impacts参考文献 22被引用数 5

ひとこと要約

本研究は、CoronaVirusFacts Alliance が提供する 10,381 件の事実確認データセットを用いて、誤った新型コロナウイルス関連の物語の空間的・時間的再発生を分析している。その結果、初期に事実確認された後も、数か月後に同じ内容の誤った物語が複数の国やプラットフォームで再び出現することが判明した。特に一般医療アドバイスの形を取る物語が顕著で、重複した事実確認作業が生じている。研究者たちは、リソースの無駄を減らすために、多言語対応の事実確認検索ツールと、プラットフォームレベルでの導入を提言している。

ABSTRACT

The onset of the COVID-19 pandemic led to a global infodemic that has brought unprecedented challenges for citizens, media, and fact-checkers worldwide. To address this challenge, over a hundred fact-checking initiatives worldwide have been monitoring the information space in their countries and publishing regular debunks of viral false COVID-19 narratives. This study examines the database of the CoronaVirusFacts Alliance, which contains 10,381 debunks related to COVID-19 published in multiple languages by different fact-checking organisations. Our spatiotemporal analysis reveals that similar or nearly duplicate false COVID-19 narratives have been spreading in multiple modalities and on various social media platforms in different countries, sometimes as much as several months after the first debunk of that narrative has been published by an International Fact-checking Network (IFCN) fact-checker. We also find that misinformation involving general medical advice has spread across multiple countries and hence has the highest proportion of false COVID-19 narratives that keep being debunked. Furthermore, as manual fact-checking is an onerous task in itself, therefore the need to repeatedly debunk the same narrative in different countries is leading, over time, to a significant waste of fact-checker resources. To this end, we propose the idea of including a multilingual debunk search tool in the fact-checking pipeline, in addition to recommending strongly that social media platforms need to adopt the same technology at scale, so as to make the best use of scarce fact-checker resources.

研究の動機と目的

• 異なる国やソーシャルメディア・プラットフォームにおける誤った新型コロナウイルス関連の物語の持続性と再発生を調査すること。
• 過去に是正済みのにもかかわらず繰り返し事実確認されるタイプの誤った物語のパターンを特定すること。
• 同じ物語が複数地域で繰り返し手作業による事実確認が行われることで生じるリソースの非効率性を定量化すること。
• 重複した事実確認作業を削減するためのスケーラブルな技術的解決策として、多言語対応の事実確認検索ツールを提言すること。
• ソーシャルメディア・プラットフォームがこの技術を大規模に統合することで、誤情報対策の効果を高めることを提唱すること。

提案手法

• CoronaVirusFacts Alliance が提供する 10,381 件の事実確認データセットを用いて、複数の言語と事実確認機関をカバーする空間的・時間的分析を実施した。
• 時間の経過とともに、異なる国やソーシャルメディア・プラットフォームで同一または類似した誤った物語が再発生するかを追跡した。
• テーマ別に誤った物語を分類し、再発生頻度を評価するために、一般医療アドバイスに焦点を当てた。
• 一度は是正された物語が、数か月後に別の地域で再出現する事例を特定し、持続的な拡散を示した。
• 再発生する誤った物語を早期に検出・ブロックできるように、事実確認プロセスに多言語対応の事実確認検索ツールを統合することを提言した。
• この技術をプラットフォームレベルで大規模に導入することで、再拡散を防ぐよう提言した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 誤った新型コロナウイルス関連の物語は、是正後もどの程度の頻度で異なる国やソーシャルメディア・プラットフォームで再発生するか？
• RQ2 特に一般医療アドバイス分野における誤った物語の中で、繰り返し拡散されやすいタイプは何か？
• RQ3 物語の初期是正から、他の地域での再出現までの時間的ラグはどの程度か？
• RQ4 同一の物語が繰り返し出現することで、手作業による事実確認作業にどの程度の重複が生じるか？
• RQ5 多言語対応の事実確認検索ツールは、事実確認作業者の負担をどのように軽減し、誤情報対策のスケーラビリティを向上させられるか？

主な発見

• ほぼ同一の誤った新型コロナウイルス関連の物語が、複数の国やさまざまなプラットフォームで再発生しており、初期是正後数か月後に再出現する事例もあった。
• 一般医療アドバイスに関連する誤った物語が最も高い再発生率を示しており、広範かつ持続的な拡散が確認された。
• 同じ物語が複数の地域で繰り返し手作業で是正されており、事実確認ワークフローにおける顕著な非効率性が示された。
• 本研究では、現在の誤情報対策における深刻なギャップとして、再発生する誤った主張をスケーラブルかつ多言語で検出できないことが特定された。
• 提唱された多言語対応の事実確認検索ツールにより、再拡散の早期検出が可能となり、重複した事実確認作業を顕著に削減できるとされた。
• ソーシャルメディア・プラットフォームに対して、この技術を大規模に採用することで、是正済みコンテンツの再出現を防ぐよう促された。