The Plebeian Algorithm: A Democratic Approach to Censorship and Moderation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The infodemic created by the COVID-19 pandemic has created several societal issues, including a rise in distrust between the public and health experts, and even a refusal of some to accept vaccination; some sources suggest that 1 in 4 Americans will refuse the vaccine. This social concern can be traced to the level of digitization today, particularly in the form of social media. OBJECTIVE: The goal of the research is to determine an optimal social media algorithm, one which is able to reduce the number of cases of misinformation and which also ensures that certain individual freedoms (eg, the freedom of expression) are maintained. After performing the analysis described herein, an algorithm was abstracted. The discovery of a set of abstract aspects of an optimal social media algorithm was the purpose of the study. METHODS: As social media was the most significant contributing factor to the spread of misinformation, the team decided to examine infodemiology across various text-based platforms (Twitter, 4chan, Reddit, Parler, Facebook, and YouTube). This was done by using sentiment analysis to compare general posts with key terms flagged as misinformation (all of which concern COVID-19) to determine their verity. In gathering the data sets, both application programming interfaces (installed using Python's pip) and pre-existing data compiled by standard scientific third parties were used. RESULTS: The sentiment can be described using bimodal distributions for each platform, with a positive and negative peak, as well as a skewness. It was found that in some cases, misinforming posts can have up to 92.5% more negative sentiment skew compared to accurate posts. CONCLUSIONS: From this, the novel Plebeian Algorithm is proposed, which uses sentiment analysis and post popularity as metrics to flag a post as misinformation. This algorithm diverges from that of the status quo, as the Plebeian Algorithm uses a democratic process to detect and remove misinformation. A method was constructed in which content deemed as misinformation to be removed from the platform is determined by a randomly selected jury of anonymous users. This not only prevents these types of infodemics but also guarantees a more democratic way of using social media that is beneficial for repairing social trust and encouraging the public's evidence-informed decision-making.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,048 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».