增强型CARDS：一种用于识别Twitter上气候变化误散播触发器的机器学习方法
机器学习
2024-04-25 v1
摘要
气候变化误散播构成对社会福祉的严重威胁，迫切需要有效的缓解策略。然而，社交媒体平台上快速扩散的线上误散播超出了事实核查者驳斥虚假声明的能力。自动检测气候变化误散播提供了有前景的解决方案。本研究通过开发两个阶段的层次模型——增强型CARDS模型——专为检测Twitter上的反向气候声明而设计。此外，我们将增强型CARDS模型应用于2022年六个月期间的五百万条气候主题推文。我们发现，Twitter上超过半数的反向气候声明涉及对气候行为者的攻击或阴谋论。气候反向主义的峰值与四种刺激因素相吻合：政治事件、自然事件、反向影响者或被信服的影响者。就针对气候误散播的自动回应而讨论其含义。
引用
@article{arxiv.2404.15673,
title = {Augmented CARDS: A machine learning approach to identifying triggers of climate change misinformation on Twitter},
author = {Cristian Rojas and Frank Algra-Maschio and Mark Andrejevic and Travis Coan and John Cook and Yuan-Fang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.15673},
year = {2024}
}