「クリックベイト」はいりません。この人工知能がクリックベイトを見つけるのに役立ちます。

この時代、YouTube などのプラットフォーム上のビデオやブログ、デジタル プレスを通じて、インターネットを通じて世界で何が起こっているかを知る人がたくさんいます。この方法でアクセスできる情報の量は膨大であるため、多くの場合、それを書く人は、一般の人々が別のニュースではなく自分のニュースを選択できるように、特定のトリックに頼ることを選択します。そのためには、間違いなく、良いタイトルを選ぶことが最善の戦略の 1 つです。これは、記事の内容を紹介する現実的なフレーズですが、フックが付いている必要があります。問題は、多くの人がクリックベイトとして知られるタイトルを通じて、誤解を招く情報に頼ろうとしていることです。

Instagramはフェイクニュースに対するより多くのツールをユーザーに提供したいと考えている

これは通常、フェイク ニュースへの主な入り口の 1 つですが、場合によっては真実の情報にアクセスできる場合もあります。しかし、これは不誠実な策略です。なぜなら、提供されたものは最終的には提供されないからです。これらの見出しの中には、簡単に認識できるものもあります。何か怪しいことが起こっていることを知るには、「何が起こったのか想像もつかないでしょう」や「驚くでしょう」などのつなぎ言葉を探してください。ただし、検出が難しく、私たちを罠に誘い込むことになる場合もあります。したがって、人工知能に基づく技術の発展のおかげで、ユーザーに質の高い情報のみを提供しようとする特定のプラットフォームから見出しをフィルタリングしたり、削除したりするために、これらの見出しを検出できるアルゴリズムが開発され始めています。多くの選択肢がありますが、これまでのところ最良のものは、ペンシルベニア州立大学とアリゾナ大学の科学者チームによって開発されたもののようです。

クリックベイトを探しています

本日、バンクーバーで開催された2019 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Network Analysis (ASONAM)でその結果が発表されたこの研究を実施するために、彼らは一連のボランティアに、ニュース記事の誤解を招く見出しを書くよう依頼した。以前に読まなければならなかった500語の単語。さらに、アルゴリズムがボットによって作成されたタイトルも検出できるかどうかを確認するために、人工的なクリックベイトを生成するようにマシンをプログラムしました。

トレーニング段階の後、同社の人工知能プログラムはどちらの場合でもクリックベイトを検出でき、クリックベイト チャレンジ 2017オンライン ツールなどの他のアルゴリズムよりも14.5%高い効率でした。

この点に関する結果は非常に良好ですが、主な研究者であるDongwon Lee氏がプレスリリースで次のように説明しているように、研究の著者らはそれらだけに焦点を当てたくはありません。チームは機械学習の全体的なパフォーマンスを向上させることができます。」

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すべてにもかかわらず、一般的と考えられている「式」には多くのバリエーションがあるため、このタイプのデータを検出しようとすると、基本的な問題に対処する必要がありました。リストや質問、その他多くの形式で提供されます。したがって、使用されるアルゴリズムをより適切にトレーニングするには、それらを検出してラベルを付けることが重要です。

テストの後、AI はこの種の見出しを機械と人間が作成する方法の違いを見つけ出すことができ、後者の場合でも経験豊富なライターであるかどうかを区別できることも観察されました。人々を区別するのに役立つ特徴の 1 つは、一般に、より多くの決定要因が含まれているということです。経験の観点から見ると、ジャーナリストは、あまり訓練を受けていない人々とは対照的に、より長い単語とより多くの代名詞を使用する傾向がありました。