检测气候错误信息中的谬误：识别误导性论证的技术认知方法
计算与语言
2024-12-03 v1
摘要
关于气候变化的错误信息是一个复杂的社会问题，需要在技术与心理学交叉领域采取整体性、跨学科的解决方案。一种被提出的解决方案是“技术认知”方法，涉及心理学与计算机科学研究的融合。心理学研究指出，针对错误信息的干预需要同时包含基于事实的内容（如事实性解释）和基于技巧的内容（如对误导性技巧的解释）。然而，在记录和检测气候错误信息中的谬误方面进展甚微。在本研究中，我们应用了一种先前开发的批判性思维方法来解构气候错误信息，以构建一个将不同类型的气候错误信息映射到推理谬误的数据集。该数据集用于训练模型以检测气候错误信息中的谬误。我们的研究表明，F1 分数比先前的工作高出 2.5 到 3.5。最容易检测的谬误包括虚假专家和轶事论证，而需要背景知识的谬误，如过度简化、歪曲和懒惰归纳，则相对更难检测。这项研究为开发解决方案奠定了基础，在这些解决方案中，可以通过生成基于技巧的纠正来反驳自动检测到的气候错误信息。
引用
@article{arxiv.2405.08254,
title = {Detecting Fallacies in Climate Misinformation: A Technocognitive Approach to Identifying Misleading Argumentation},
author = {Francisco Zanartu and John Cook and Markus Wagner and Julian Garcia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.08254},
year = {2024}
}