Notice bibliographique
Résumé
We are broadly concerned with security risks associated with the spread of misinformation. Misinformation is spread when messages are exchanged on a network, and some agents erroneously believe reports from agents that do not have suitable expertise. So the spread of misinformation is closely connected to the notion of belief change, which is a topic that has been studied extensively in the formal Artificial Intelligence (AI) community. The problem is that formal models of belief change are generally focused on fully rational agents. In practice, however, the trust that agents have in information sources is influenced by non-logical factors. For example, agents might be more likely to trust sources that have demonstrated alignment on some unrelated set of values. In this short paper, we propose a formal approach to modelling belief change that is based on a flexible kind of trust transformation, where the extent to which a source is trusted is not entirely dependent on expertise or reliability. We demonstrate how this approach can be used to capture the propagation of false facts over a social network. This is a preliminary paper outlining a basic approach, which we intend to use as the basis for software that provides logic-based recommendations related to the accuracy of information received on a social network. We see this as a kind of reasoning prosthetic, which limits the spread of information by providing transparent information that helps users understand the consequences of their own beliefs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».