UKElectionNarratives：英国大选误导性叙事数据集
计算与语言
2025-05-09 v1 社会与信息网络
摘要
误导性叙事在塑造选举期间的公众舆论中发挥着关键作用，因为它们可以影响选民对候选人和政党的看法。这就需要准确检测这些叙事。为此，我们提出了首个关于近期欧洲选举中常见误导性叙事的分类体系。基于该分类法，我们构建并分析了UKElectionNarratives：首个关于2019年和2024年英国大选中流通的误导性叙事的人工标注数据集。我们还评估了预训练模型和大语言模型（重点为GPT-4o）在检测选举相关误导性叙事方面的有效性。最后，我们讨论了潜在用例，并基于所提出的分类手册和数据集为未来研究方向提出了建议。
引用
@article{arxiv.2505.05459,
title = {UKElectionNarratives: A Dataset of Misleading Narratives Surrounding Recent UK General Elections},
author = {Fatima Haouari and Carolina Scarton and Nicolò Faggiani and Nikolaos Nikolaidis and Bonka Kotseva and Ibrahim Abu Farha and Jens Linge and Kalina Bontcheva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.05459},
year = {2025}
}
备注
This work was accepted at the International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2025)