誤情報 に関する最新の記事

停止されたTwitterアカウントが政治的議論や選挙にどう影響したかを調べる。

サイバー戦士によるオンラインでの静かな偽情報の広がりを調べる。

2022年のTwitterでの陰謀論者の行動やトピックについての研究結果が明らかに。

この記事はディープフェイク画像の作成と検出方法について考察してるよ。

新しい方法で、いろんな動画のクオリティにおけるディープフェイクの検出が強化される。

機械生成されたテキストを検出するのは、いろんな分野での信頼性にとってめっちゃ重要だよ。

Fin-Factは、誤情報と戦うために金融のファクトチェックを改善するのを手伝ってるよ。

言語モデルがフェイクニュースや検出バイアスにどう影響するかを調べる。

この記事では、ファクトチェックシステムの重要性と障害について話してるよ。

オンラインの主張のファクトチェックの課題を見てみる。

オンラインで偽の噂を見抜くためのコンテキストの役割を調べる。

ProtoExplorerは、フォレンジックの専門家がディープフェイク動画を効果的に分析するのを手助けする。

新しい方法がディープフェイク生成を改善し、誤情報のリスクに対処する。

テレグラムに焦点を当てた陰謀論を特定する自動化手法に関する研究。

誤情報は企業やその評判に大きなリスクをもたらすよ。

この論文では、大規模言語モデルを使った誤情報検出の方法について説明してるよ。

オンライン噂の広がりを監視して予測する新しい方法。

研究によると、ユーザーがソーシャルメディアで誤情報を広める人にしがみつく理由がわかった。

この研究は、誤解を招く情報を広める有害なTwitterプロフィールを調査してる。

研究者たちは、スタイル分析を使ってAI生成のフェイクニュースを検出し、防ぐことを目指している。

検索エンジンの結果における健康スニペットの正確性を調べる。

ハイチの低いCOVID-19ワクチン接種率の背後にある要因を探る。

Twitterでの政治的議論とコミュニティのやり取りの分析。

健康情報の検索を向上させ、誤情報を減らすためのモデル。

Redditで信頼できるニュースソースを評価する方法。

デジタル時代における誤情報を見つける新しいアプローチを紹介するよ。

ニュース記事の中の偽情報を特定するために言語モデルを活用する。

AFaCTAはファクトチェック担当者が真実と虚偽の主張を効率的に見分ける手助けをするよ。

メディアで誤解を招くナラティブを特定するための新しいモデル。

新しいデータセットは、AIが作った画像の検出を改善することを目指してる。

CFEVERは、中国語の主張の自動ファクトチェックを助ける頑丈なデータセットを使ってるよ。

学術記事に関わる政治議論での攻撃的ツイートの役割を調査する。

この研究では、トルコ語の誤情報をファクトチェックする新しい方法を試してるよ。

誤情報に対するユーザーの反応と効果的な修正戦略を調査中。

ソーシャルメディアが公共の議論や誤情報をどう形成してるかを見てみよう。

新しいデータセットが、いろんなプラットフォームでのフェイクニュース検出を改善する手助けをしてるよ。

この研究は、コロナウイルスのパンデミック中にヨーロッパでのツイッター上のワクチンに関する議論を調べてるよ。

個人的な信念が主張や真実の認識にどう影響するかを分析してる。

人間とAI生成のフェイクニュースに対する公衆の反応を調査中。

オンライン陰謀論を特定して分類する新しいシステム。