Challenges in automated deception detection in computer‐mediated communication
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deception detection remains novel, challenging, and important in natural language processing, machine learning, and the broader LIS community. Computational tools capable of alerting users to potentially deceptive content in computer‐mediated messages are invaluable for supporting undisrupted, computer‐mediated communication, information seeking, credibility assessment and decision making. The goal of this ongoing research is to inform creation of such automated capabilities. In this study we elicit a sample of 90 computer‐mediated personal stories with varying levels of deception. Each story has 10 associated human judgments, confidence scores, and explanations. In total, 990 unique respondents participated in the study. Three analytical approaches are applied: human judgment accuracy, linguistic cue detection, and machine learning. Comparable to previous research results, human judges achieve 50–63% success rates. Actual deception levels negatively correlate with their confident judgments as being deceptive (r= −0.35, df=88, p=0.008). The best‐performing machine learning algorithms reach 65% accuracy. Linguistic cues are extracted, calculated, and modeled with logistic regression, but are found not to be significant predictors of deception level or confidence score. We address the associated challenges with error analysis of the respondents' stories, and prose a faceted deception classification (theme, centrality, realism, essence, distancing) as well as a typology for stated perceived cues for deception detection (world knowledge, logical contradiction, linguistic evidence, and intuitive sense).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».