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ソーシャルメディアの悪意ある情報の脅威

SNS上の悪質な情報の影響と広がりを調べてる。

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目次

ソーシャルメディアプラットフォームは、情報の共有やコミュニケーションの方法を変えたよね。誰でもつながったり、意見を言ったり、オンライングループに参加できるのがいいところ。でも、そういうプラットフォームには、フェイクニュースの拡散やいじめ、ヘイトスピーチといった深刻な問題もあるんだ。悪意のある情報、つまりマルインフォは、個人やコミュニティを意図的に傷つけるために使われることがあるから、かなりの懸念材料だよ。

マルインフォって何?

マルインフォは、真実だけど意図的に歪められたり、害をもたらすために使われる情報のこと。これは完全に嘘のディスインフォメーションとは違うんだ。マルインフォの使用は、暴力を煽ったりパニックを生み出したりすることで、現実の害を引き起こす可能性があるよ。ソーシャルメディア上で情報が広がるスピードが速いから、危険性はさらに高まる。マルインフォの増加は、いくつかのグループが自分たちのアジェンダのためにソーシャルメディアを操作する一環になっていて、しばしば悪影響を及ぼしているんだ。

フリンジソーシャルネットワークの増加

FacebookやTwitterのようなメインストリームのプラットフォームがヘイトスピーチやディスインフォメーションへの対策を強化する中で、いくつかのユーザーは代替のソーシャルメディアチャンネルに移ったよ。そういうプラットフォームは、「言論の自由」やルールが少ないと約束していて、メインストリームのプラットフォームで制約を感じている人たちにとって魅力的なんだ。これらのあまり規制のないプラットフォームには、GabやGettr、Bitchuteが含まれるよ。コンテンツガイドラインが厳しくないから、マルインフォやヘイトスピーチが簡単に広まっちゃうんだ。

フリンジプラットフォームの例

  1. Gab: 2016年に作られたGabは、言論の自由を促進するプラットフォームとして自負している。ただし、ヘイトスピーチや過激な見解と結びついていることがある。

  2. Gettr: 2021年に立ち上げられたGettrは、キャンセルカルチャーやモデレーションから自由だよと宣伝している。ユーザーは制限なしに意見を投稿できる。

  3. Bitchute: この動画共有プラットフォームは2017年に登場し、YouTubeのようなメインストリームの動画サイトから削除されるかもしれないコンテンツをホストすることを目的としている。

こうしたプラットフォームは、チェックなしでメッセージを増幅させ、害のある見解を強化するエコーチェンバーを形成することがある。これらのサイトのユーザーは、実際の暴力や社会的不安にエスカレートする可能性のあるアイデアを共有することがあるよ。

Gabの事例

Gabは、マルインフォがモデレーションされていないスペースでどのように広がるかを示す良い例になってる。研究によれば、このサイトはヘイトスピーチの温床だって。Gabの投稿を分析することで、研究者はより広い社会問題を反映するパターンやテーマを特定できるんだ。たとえば、大きな出来事、例えば大規模な銃乱射事件の時、Gabでの会話は明らかに異なった方向に進むことが分かるよ。

会話の追跡

研究者たちは、これらの議論で使われる言葉を理解するためにGabからデータを集めたんだ。特定のイベントの時に人気のある言葉があったことに気づいたよ。たとえば、COVID-19に関する議論では「ウーハン」という言葉が使われていたり、大規模な銃乱射事件後のコメントでは銃規制に関する言葉が増えたりしてた。こういう追跡は、そのコミュニティに広がる感情がどう変化するかをより明確に示す手助けになるんだ。

AIと生成ツールの役割

AIが進化するにつれて、有害なナラティブを増幅させる役割についての懸念が高まっているよ。特定のAIツールは、人間の言葉を模倣したコンテンツを生成できて、Gabのようなプラットフォームで使われることがある。たとえば、Gabは陰謀論について話すよう設計されたAIチャットボットを導入していて、これがマルインフォの拡散をさらに助長することがあるんだ。

これらのチャットボットはユーザーのプロンプトに応じて反応するけど、しばしば有害なアイデアを強化しちゃう。これは、コンテンツを生成するAIシステムが安全策を欠いているとき、何が起こるかについての重大な疑問を呼び起こすよ。

AIとのユーザーインタラクションの分析

この現象を研究するために、研究者たちはGabの特定のAIチャットボットとのユーザーのインタラクションを調べたんだ。彼らはユーザーが入力したプロンプトの種類と、AIがどう反応したかを記録したよ。多くのプロンプトは陰謀論をほのめかしたり、反ユダヤ主義的な言葉を含んでいたんだ。驚くべきことに、AIはこれらの有害なアイデアを支持するような反応を生成することが多かった。これは、誤情報がどれほど簡単に広がるかを示しているよ。

監視と対応の重要性

マルインフォの急速な拡散を考えると、効果的な監視ツールが必要だよ。研究者たちは、有害なナラティブをすぐに特定、追跡、対応できる戦略を開発する提案をしている。これには、会話の監視をよりシンプルにする方法を作成し、有害なナラティブが勢いを増しているときにそれを特定できるシステムを確立することが含まれるよ。

効果的なツールの開発

会話のトレンドを迅速にキャッチできるツールは、社会がより効果的に対応するのに役立つんだ。たとえば、ソーシャルメディアでヘイトスピーチが急増した場合、組織は正確な情報でこれらのナラティブに対抗するために迅速に行動できる。目的は、有害なメッセージの影響を軽減し、オンラインでの安全なコミュニケーションを促進することだよ。

研究の今後の方向性

ソーシャルメディアが進化し続ける中で、これらのプラットフォームとそのコンテンツを理解することは重要だよ。研究者たちは、マルインフォの影響をよりよく理解するために、さまざまな分野の洞察を含む学際的なアプローチを提案している。これには、データを調べるだけでなく、これらの議論が行われる社会的文脈を考慮することも含まれるんだ。

異なるグループがソーシャルメディアをどのように利用しているかを理解することで、研究者はマルインフォの有害な影響を撃退するためのより良い戦略を開発できるよ。これには、あまり研究されていない新しいプラットフォームを調べることも含まれる。彼らも公共の議論を形成する役割を果たしているから。

倫理的考慮

こうした研究で集めたデータは、倫理的に扱うことが重要だよ。ユーザー情報を匿名化し、プライバシーを確保することで、研究者は個人の権利を侵害することなく問題を研究できる。目的は、ソーシャルメディアユーザーのプライバシーを侵害することなく、安全なオンライン環境を育むことだよ。

結論

マルインフォを通じたソーシャルメディアの武器化は、大きな課題をもたらしている。これらのナラティブがどのように広がり、どう対抗するかを理解することが不可欠だよ。フリンジネットワークの増加は、強力な監視および対応システムの必要性を浮き彫りにしている。迅速にキャッチ、追跡、対応できるツールと戦略を開発することで、オンライン空間におけるマルインフォの有害な影響により良く対処できるんだ。

デジタル環境が変わり続ける中で、継続的な研究とコラボレーションは、より健康的なオンラインコミュニケーション環境を確保するために重要だよ。今この問題に取り組むことで、民主主義を守り、より包摂的な社会を促進できるかもしれないね。

オリジナルソース

タイトル: Modes of Analyzing Disinformation Narratives With AI/ML/Text Mining to Assist in Mitigating the Weaponization of Social Media

概要: This paper highlights the developing need for quantitative modes for capturing and monitoring malicious communication in social media. There has been a deliberate "weaponization" of messaging through the use of social networks including by politically oriented entities both state sponsored and privately run. The article identifies a use of AI/ML characterization of generalized "mal-info," a broad term which includes deliberate malicious narratives similar with hate speech, which adversely impact society. A key point of the discussion is that this mal-info will dramatically increase in volume, and it will become essential for sharable quantifying tools to provide support for human expert intervention. Despite attempts to introduce moderation on major platforms like Facebook and X/Twitter, there are now established alternative social networks that offer completely unmoderated spaces. The paper presents an introduction to these platforms and the initial results of a qualitative and semi-quantitative analysis of characteristic mal-info posts. The authors perform a rudimentary text mining function for a preliminary characterization in order to evaluate the modes for better-automated monitoring. The action examines several inflammatory terms using text analysis and, importantly, discusses the use of generative algorithms by one political agent in particular, providing some examples of the potential risks to society. This latter is of grave concern, and monitoring tools must be established. This paper presents a preliminary step to selecting relevant sources and to setting a foundation for characterizing the mal-info, which must be monitored. The AI/ML methods provide a means for semi-quantitative signature capture. The impending use of "mal-GenAI" is presented.

著者: Andy Skumanich, Han Kyul Kim

最終更新: 2024-05-24 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2405.15987

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2405.15987

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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