Birdwatch：群体智慧与桥接算法可增进理解并减少错误信息传播
社会与信息网络
2022-10-31 v1
摘要
我们提出了一种为社交媒体帖子筛选客观信息丰富且主观有帮助的标注的方法。我们利用了来自一个在线环境的数据，在该环境中贡献者对错误信息进行标注，并同时对他人的贡献进行评分。我们的算法使用基于矩阵分解（MF）的方法来识别在异质用户群体中广泛受欢迎的标注——有时被称为“基于桥接的排序（bridging-based ranking）”。我们将这些数据与一项调查实验结合，在实验中个体被随机分配以查看帖子的标注。我们发现，与总体平均和群体生成的基线相比，算法筛选的标注改善了关键指标。此外，当在 Twitter 上部署时，看到通过这种基于桥接方法筛选的标注的人，比未看到标注的人重新分享社交媒体帖子的可能性显著更低。
引用
@article{arxiv.2210.15723,
title = {Birdwatch: Crowd Wisdom and Bridging Algorithms can Inform Understanding and Reduce the Spread of Misinformation},
author = {Stefan Wojcik and Sophie Hilgard and Nick Judd and Delia Mocanu and Stephen Ragain and M. B. Fallin Hunzaker and Keith Coleman and Jay Baxter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.15723},
year = {2022}
}