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Evaluando Argumentos en un Mundo Desinformado

Un nuevo método para evaluar la calidad de los argumentos teniendo en cuenta el contexto.

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Evaluar la Calidad de los argumentos es importante hoy en día, especialmente con el aumento de la desinformación. La gente a menudo hace afirmaciones sobre varios temas, pero no todos los argumentos son fuertes o creíbles. Este texto habla sobre un nuevo enfoque para juzgar qué tan bueno es un argumento al considerar el contexto en el que se hace, en lugar de mirar solo el argumento.

El Reto de Evaluar la Calidad del Argumento

Evaluar la calidad de los argumentos es un trabajo difícil. Los argumentos pueden variar mucho en cuanto a lo convincentes que son, y esto depende en gran medida del contexto. Por ejemplo, uno podría argumentar que los teléfonos celulares distraen a los conductores, pero entender el argumento requiere analizar la evidencia y las Suposiciones detrás de él.

Tradicionalmente, los intentos de juzgar la fuerza de los argumentos se han centrado únicamente en el texto del argumento. Sin embargo, este método puede pasar por alto un contexto importante que podría afectar la credibilidad del argumento. Por lo tanto, hay una necesidad de una nueva manera de evaluar argumentos, una que tenga en cuenta la información y el conocimiento relacionados con el tema.

Un Nuevo Método para Evaluar la Calidad del Argumento

En este nuevo marco, la calidad de un argumento se evalúa añadiendo conocimiento relevante que pueda proporcionar contexto importante. El enfoque implica usar modelos de lenguaje avanzados que pueden analizar el argumento y generar retroalimentación para mejorarlo. El objetivo principal es determinar si incluir información contextual ayuda a hacer mejores juicios sobre la calidad del argumento.

El método utiliza cuatro estrategias diferentes para mejorar los argumentos. Estas estrategias se centran en dar retroalimentación, identificar suposiciones ocultas, crear un argumento similar y presentar un contraargumento. Al usar un modelo especial diseñado para manejar estas tareas, podemos comparar el argumento original con la información adicional que creamos.

Por Qué Importa el Contexto

Los argumentos no se hacen en el vacío. A menudo dependen de hechos y suposiciones que no se dicen explícitamente. Al mirar estos elementos subyacentes, podemos entender mejor la fuerza de un argumento. Por ejemplo, cuando alguien argumenta que los teléfonos celulares son peligrosos mientras se conduce, podría suponer que todos los conductores no se toman en serio su conducción. Revelar esta suposición puede cambiar cómo vemos el argumento.

Usar retroalimentación puede ayudar a identificar fortalezas y debilidades en los argumentos. Si proporcionamos Comentarios constructivos sobre un argumento, queda más claro cuáles aspectos son fuertes y en qué áreas necesita trabajo. Este proceso fomenta el pensamiento crítico sobre el argumento y puede llevar a mejoras con el tiempo.

El Papel de las Estrategias de Mejora

Este método incluye cuatro técnicas únicas destinadas a mejorar la Evaluación de argumentos.

1. Retroalimentación Constructiva

Se proporciona retroalimentación en un formato simple que señala lo que el argumento hace bien y dónde podría mejorar. Por ejemplo, la retroalimentación podría recordar al escritor incluir evidencia o refinar su idea principal.

2. Identificación de Suposiciones

Cada argumento se basa en ciertas suposiciones, que a veces pueden estar ocultas. Al dejar claras estas suposiciones, los evaluadores pueden juzgar con mayor precisión la relevancia del argumento. Por ejemplo, si alguien afirma que los teléfonos celulares distraen a los conductores, es crucial entender qué creen sobre la responsabilidad del conductor.

3. Argumento de Calidad Similar

Crear un argumento similar permite la comparación. Al generar un argumento que tenga un nivel de calidad similar, la evaluación puede ser más matizada. Esto ayuda al modelo a aprender mejor al establecer conexiones entre argumentos y ver cómo se clasifican entre sí.

4. Contraargumentos

Los contraargumentos son esenciales porque proporcionan una perspectiva diferente. Al contrastar el argumento original con un punto de vista opuesto, podemos evaluar qué argumento es más fuerte y por qué.

El Modelo de Doble Codificador

Para hacer que todo este proceso funcione, se utiliza un modelo especial llamado doble codificador. Este modelo puede manejar dos entradas diferentes al mismo tiempo: el argumento original y la información adicional que se ha creado.

Al separar estas entradas, el modelo puede considerar cómo el argumento original se relaciona con el nuevo contexto proporcionado por las mejoras. Este enfoque ayuda a mejorar la evaluación general de la calidad del argumento.

Análisis de Desempeño

Cuando se probó, este nuevo marco superó consistentemente a los métodos anteriores. Los resultados mostraron que usar las cuatro estrategias de mejora juntas llevó a mejores evaluaciones de la calidad del argumento.

En particular, el modelo de doble codificador fue mejor que los métodos anteriores, incluso al tratar con argumentos complejos o extensos. Se utilizaron diferentes métricas para medir la precisión y efectividad de las evaluaciones basadas en las respuestas generadas por el modelo.

Desempeño en Situaciones Conocidas y Nuevas

La efectividad de este nuevo método se probó en diferentes escenarios, incluyendo tanto situaciones conocidas, donde los temas eran familiares, como desconocidas, donde se introdujeron nuevos temas. En ambos casos, el método funcionó bien.

El método de retroalimentación, en particular, resultó más efectivo en varios temas, sugiriendo que tiene una amplia aplicación. Esta adaptabilidad enfatiza la importancia de la retroalimentación en la evaluación efectiva de argumentos.

Direcciones Futuras

Mirando hacia el futuro, hay potencial para expandir aún más este método. Los investigadores planean incorporar datos fácticos para respaldar los argumentos y evaluar cómo interactúan varias estrategias de mejora con diferentes modelos.

El objetivo no es solo mejorar el marco actual, sino también crear un sistema que pueda analizar argumentos con un mayor entendimiento de su calidad. Tal sistema podría encontrar aplicaciones en calificación automatizada, combatir la desinformación y mejorar el discurso público sobre temas importantes.

Conclusión

En resumen, evaluar la calidad de los argumentos es una tarea crucial en el actual panorama lleno de desinformación. Al centrarnos en el contexto y mejorar los argumentos a través de varias estrategias, podemos juzgar mejor su fuerza y validez. El nuevo marco discutido aquí muestra promesas para mejorar cómo evaluamos no solo el texto de los argumentos, sino las complejidades detrás de ellos. Con más investigación y refinamiento, podemos mejorar nuestra capacidad para discernir argumentos creíbles de los débiles, creando una sociedad mejor informada.

Fuente original

Título: Contextualizing Argument Quality Assessment with Relevant Knowledge

Resumen: Automatic assessment of the quality of arguments has been recognized as a challenging task with significant implications for misinformation and targeted speech. While real-world arguments are tightly anchored in context, existing computational methods analyze their quality in isolation, which affects their accuracy and generalizability. We propose SPARK: a novel method for scoring argument quality based on contextualization via relevant knowledge. We devise four augmentations that leverage large language models to provide feedback, infer hidden assumptions, supply a similar-quality argument, or give a counter-argument. SPARK uses a dual-encoder Transformer architecture to enable the original argument and its augmentation to be considered jointly. Our experiments in both in-domain and zero-shot setups show that SPARK consistently outperforms existing techniques across multiple metrics.

Autores: Darshan Deshpande, Zhivar Sourati, Filip Ilievski, Fred Morstatter

Última actualización: 2024-06-17 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2305.12280

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.12280

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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