Proposing a practical taxonomy of misinformation for intervention design
Notice bibliographique
Résumé
There has been a recent rise in the dissemination of misinformation worldwide, facilitated by social media and the use of technology, both of which amplify its spread. To inform interventions that can help tackle this issue, researchers have developed various taxonomies to summarize and categorize terms associated with misinformation. These taxonomies tend to focus on a subsection of terms associated with misinformation, such as fake news. In contrast, the present research provides a novel taxonomy that includes a more exhaustive list of types of misinformation based on existing taxonomies and relevant literature. A total of 51 terms were categorized on dimensions that fell under three categories: Psychological (intentionality, profit, ideological), Content (format, manipulation, facticity), and Source (audience, verifiability, agent). This taxonomy provides 9 dimensions that researchers and policymakers can use to better understand the characteristics of terms related to misinformation. In addition, terms can be clustered together so that interventions can be created to tackle like-terms.
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 | 0,056 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».