AI可信度指标在社交影响下对虚假信息检测和传播的影响
最佳论文社交媒体上的虚假信息已成为一个严重问题。使用可信度指标(可能由AI模型生成)标记新闻报道是帮助人们打击虚假信息的一种方式。在本文中,我们报告了两项随机实验的结果,旨在了解在人们受到社交影响(他们的新闻判断受他人影响)的情况下,AI可信度指标对人们感知和参与新闻的影响。我们发现,AI可信度指标的存在促使人们将他们对新闻真实性的信念与AI模型的预测保持一致,无论其正确与否,从而改变了人们检测虚假信息的准确性。然而,当存在社交影响时,AI可信度指标对影响人们参与真实新闻或虚假新闻的效果有限。最后,研究表明,当存在社交影响时,AI可信度指标对虚假信息检测和传播的影响比不存在社交影响时更大,前提是这些指标是在人们形成自己对新闻的判断之前提供的。我们最后讨论了更好地利用AI打击虚假信息的启示。
研究问题 / 现实痛点
这篇论文在当前问题库中对应的问题线索。
当前问题库还没有收录这篇论文的问题与痛点。
暂无符合条件(≥60% 相似度)的相关论文
基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度(≥60%)
快捷操作
广告推荐
学习 AI 编程到 CodeNow
open_in_new打开DOI链接
DOI: https://doi.org/10.1145/3555562
一眼看懂
fact_check论文快照
dataset
来源
CSCW
calendar_month
年份
2022
emoji_events
奖项
最佳论文
group
作者
4 位作者
sell
研究子方向
—
work
职业/产业
—
article
内容状态
仅摘要
hub
相关论文
0 篇相关论文