COVID-19 大流行期间句子级宣传检测
计算机与社会
2021-08-30 v1 计算与语言
机器学习
摘要
随着 COVID-19 大流行的蔓延，社交媒体上由外国对手散布的错误信息、阴谋论、可疑内容以及信息操纵急剧增加。此类恶意网络行为可能导致社会极化加剧、健康危机和财产损失。本文中，我们利用在 Reddit 上训练的微调上下文嵌入，针对 2020 年 3 月 COVID-19 被确认为大流行时 Twitter 上此类用户账户及其 targeted 议题的宣传进行检测。我们的结果显示，亲中群体的发推量似乎是中立群体的 35 至 115 倍。与此同时，中立群体发布了更多积极态度的内容，并对 COVID-19 局势发出警报。亲中群体还在未必与中国相关的政治议题上使用了更多呼吁行动的词汇。
引用
@article{arxiv.2108.12269,
title = {Detecting Propaganda on the Sentence Level during the COVID-19 Pandemic},
author = {Rong-Ching Chang and Chu-Hsing Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.12269},
year = {2021}
}