研究论文

一种用于现场信令和误报评估的浏览器扩展

作者:

法尔纳兹贾汉巴赫和

大卫·R 卡尔格作者信息和声明

CHI’24：CHI计算机系统人为因素会议记录

2024年5月

文章编号：946，页数1-21

https://doi.org/10.1145/3613904.3642473

出版:2024年5月11日出版历史

获取访问权限

摘要

控制错误信息的现状是一个中央权威，通常是社交平台，决定哪些内容构成错误信息以及如何处理。然而，为了维护用户的自主性，研究人员探索了民主化的错误信息控制。一个建议是让用户能够评估内容的准确性，并指定他们信任谁的评估。我们探索如何在网络上提供这些启示，而不需要用户消费内容的平台的合作。我们提供了一个浏览器扩展，使用户能够评估网络上任何内容的准确性，并在现场显示来自可信来源的用户评估。通过一项为期两周的用户研究，我们报告了用户如何看待这种工具、用户想要评估的内容类型以及他们在评估中使用的理由。我们确定了设计工具的意义，这些工具使用户能够在他们信任的人的帮助下为自己调节内容。

补充材料

MP4文件-视频演示

视频演示

下载
151.49 MB
成绩单

MP4文件-视频图形

在各种平台上演示Trustnet浏览器扩展

下载
192.02 MB
成绩单

PDF文件-补充材料

我们分发给参与者的研究后问卷和随访问卷

下载
40.17 KB

工具书类

[1]

2012.AllSides |通过媒体偏见评级平衡新闻，以无偏见的新闻视角。https://www.allsides.com/unbiased-balanced-news

[2]

2012.随时随地与任何人一起为网络添加注释。https://web.hyperus.is网站/

[3]

2015.媒体偏见/事实调查。https://mediabiasfactcheck.com/

[4]

2018.广告字体媒体。https://adfontesmedia.com/

[5]

2018年，Facebook为屏蔽布拉格大学的视频而道歉。2022年7月9日检索自https://www.bbc.com/news/technology-45247302

[6]

2018年，Shinigami Eyes。https://shinigami-eyes.github.io/

[7]

2021.脸书第三方事实核查程序的工作原理。2022年8月25日检索自https://www.facebook.com/journalismproject/programs/third-party-fact-checking/how-it-works网站

[8]

2022.观点的多样性|社区笔记。https://communitynotes.twitter.com/guide/en/contribution/dividity-of-perspectives.html

[9]

詹妮弗·艾伦、卡梅隆·马特尔和大卫·格兰德。2022.物以类聚的鸟不会互相吹毛求疵：党派关系和推特鸟类观察众包吹毛求乞项目中的新闻评估。2022年CHI计算机系统人为因素会议记录。1–19.

数字图书馆

[10]

迈克·阿纳尼（Mike Ananny）。2018年，合作媒体：脸书和新闻媒体合作打击错误信息的平台-出版商合作经验教训。(2018).

[11]

马克·安德烈（Marc-AndréArgentino）。2021.卡农与美国国会大厦风暴：在线阴谋理论的离线效应。《对话7》（2021）。

[12]

查尔斯·阿瑟。2009年，谷歌Sidewiki：这个想法不会死，但永远不会活。2022年7月6日检索自https://www.theguardian.com/technology/blog/2009/sep/24/google-sidewiki评论

[13]

佩帕·阿塔纳索娃（Pepa Atanasova）、普雷斯拉夫·纳科夫（Preslav Nakov）、卢伊斯·马奎兹（Lluís Márquez）、阿尔贝托·巴伦·塞德尼奥（Alberto Barrón-Cedeño）、乔治·卡拉佐夫（Georgi Karadzhov）、茨维托米拉·米哈耶洛娃（Tsvetomil。2019.使用上下文和话语信息进行自动事实核对。《数据和信息质量杂志》（JDIQ）11，3（2019），1–27。

数字图书馆

[14]

Shubham Atreja、Libby Hemphill和Paul Resnick。2022.人民的意愿是什么？错误信息的调节偏好。arXiv预印本arXiv：2202.00799（2022）。

[15]

Joseph B Bak-Coleman、Ian Kennedy、Morgan Wack、Andrew Beers、Joseph S Schafer、Emma S Spiro、Kate Starbird和Jevin D West。2022.联合干预以减少病毒错误信息的传播。《自然-人类行为》6，10（2022），1372-1380。

[16]

Shashank孟加拉语。2019.WhatsApp如何与印度的错误信息作斗争，印度“虚假新闻是我们文化的一部分”。《洛杉矶时报》。https://www.网址。拉丁美洲。com/world/la-fg-india-whatsapp-2019-story。html（2019年）。

[17]

Md Momen Bhuiyan、Michael Horning、Sang Won Lee和Tanushree Mitra。2021.微信：通过微信支持社交媒体上的新闻可信度评估。美国计算机学会人机交互会议论文集5，CSCW2（2021），1-30。

数字图书馆

[18]

莫妮卡·比克特。2019.打击疫苗误报-关于Facebook。2022年8月25日检索自https://about.fb.com/news/2019/03/combatting-vaccine-misinformation网站/

[19]

巴勃罗·博茨科夫斯基（Pablo Boczkowski）、尤金妮娅·米切尔斯坦（Eugenia Mitchelstein）和莫拉·马塔西（Mora Matassi）。2017年，附带新闻：年轻人如何消费社交媒体上的新闻。(2017).

[20]

阿德里安议员布拉什·奥瓦努和勒兹万·安多尼。2021.将机器学习技术集成到语义假新闻检测中。《神经处理快报》53，5（2021），3055–3072。

数字图书馆

[21]

J Scott Brennen、Felix M Simon、Philip N Howard和Rasmus Kleis Nielsen。2020年，新型冠状病毒错误信息的类型、来源和声称。博士。论文。牛津大学。

[22]

艾米·S·布鲁克曼。2022.你应该相信维基百科吗网络社区和知识建设。剑桥大学出版社。

[23]

Abhijnan Chakraborty、Bhargavi Paranjape、Sourya Kakarla和Niloy Ganguly。2016.停止点击诱饵：检测和防止在线新闻媒体中的点击诱饵。2016年IEEE/ACM社交网络分析和挖掘进展国际会议（ASONAM）。IEEE，9–16。

[24]

Farhan Asif Chowdhury、Dheeman Saha、Md Rashidul Hasan、Koustuv Saha和Abdullah Mueen。2021.审查2020年美国总统大选后推特账户暂停的相关因素。2021年IEEE/ACM社会网络分析和挖掘进展国际会议论文集。607–612.

数字图书馆

[25]

凯瑟琳·克莱顿（Katherine Clayton）、斯潘塞·布莱尔（Spencer Blair）、乔纳森·布萨姆（Jonathan A Busam。假新闻的真正解决方案？衡量一般警告和事实检查标签在减少对社交媒体虚假故事的信任方面的有效性。政治行为42（2020），1073-1095。

[26]

亚历山大·科布雷。2020年。TrustNet：使用分布式聊天系统进行基于信任的传播。(2020).

[27]

乔什·康斯丁（Josh Constine）。2017.脸书在feed上添加了10条发现“虚假新闻”的提示链接。检索日期：2022年8月25日https://techcrunch.com/2017/04/06/facebook-puts-link-to-10-tips-for-spotting-false-news-atop-feed

[28]

尼古拉斯·迪亚科普洛斯和伊尔凡·埃萨。2008年。一个用于理解在线视频信息质量的注释模型。第三届实用网络国际会议论文集：创新互动社会。31–34.

数字图书馆

[29]

詹姆斯·普莱斯·迪拉德和丽江·沈。2005年，关于反应的性质及其在说服性健康传播中的作用。通信专著72，2（2005），144-168。

[30]

Pranav Dixit和Ryan Mac。2018年，WhatsApp如何摧毁一个村庄。Buzzfeed新闻（2018）。

[31]

Rob Ennals、Beth Trushkowsky和John Mark Agosta。2010年，在网上突出显示有争议的索赔。在第19届万维网国际会议的会议记录中。341–350.

数字图书馆

[32]

齐夫·爱泼斯坦（Ziv Epstein）、亚当·贝林斯基（Adam J Berinsky）、洛基·科尔（Rocky Cole）、安德鲁·古利（Andrew Gully）、戈登·彭尼库克（Gordon Pennycook）和大卫·格兰德（David G Rand）。2021.开发准确提示工具包，减少网络上的新冠肺炎误报。《哈佛肯尼迪学院错误信息评论》（2021）。

[33]

Kristie Fisher、Scott Counts和Aniket Kittur。2012.分布式感知：通过利用以前用户的努力改进感知。在SIGCHI计算机系统人为因素会议记录中。247–256.

数字图书馆

[34]

Adam Fourney、Miklos Z Racz、Gireeja Ranade、Markus Mobius和Eric Horvitz。2017.2016年美国总统大选期间虚假新闻消费的地理和时间趋势。在CIKM，第17卷。6–10.

[35]

马克西姆·加比尔科夫（Maksym Gabielkov）、阿尔蒂·拉马钱德兰（Arthi Ramachandran）、奥古斯丁·坎特罗（Augustin Chaintreau）和阿尔诺·勒戈（Arnaud Legout）。2016.社交点击：推特上阅读了什么，谁读了？。2016年ACM SIGMETRICS国际会议论文集，关于计算机科学的测量和建模。179–192.

数字图书馆

[36]

高明坤、肖子昂、Karrie Karahalios和Wai Tat Fu。2018.标签与否：立场和可信度标签对读者选择和感知新闻文章的影响。《ACM人机交互会议论文集2》，CSCW（2018），1-16。

数字图书馆

[37]

帕勒姆·戈巴迪。2022.Instagram版主表示，伊朗贿赂他们删除账户。2022年11月16日检索自https://www.bbc.com/news/world-middleast-61516126

[38]

Tarleton Gillespie。2022.不推荐？缩减是内容缓和的一种形式。社交媒体+社会8，3（2022），20563051221117552。

[39]

尼特斯·戈亚尔（Nitesh Goyal）和苏珊·福塞尔（Susan R Fussell）。2016.感知半透明对分布式协同分析的影响。第19届ACM计算机支持的合作工作和社会计算会议论文集。288–302.

数字图书馆

[40]

尼特斯·戈亚尔（Nitesh Goyal）、吉莉·莱希德（Gilly Leshed）和苏珊·福赛尔（Susan R Fussell）。2013年。视觉化和笔记对感官制作和分析的影响。在SIGCHI计算机系统人为因素会议记录中。2721–2724.

数字图书馆

[41]

索菲亚·格拉瓦纳基。2018年，平台、第一修正案和在线语音规范过滤器。Pace L.Rev.39（2018），111。

[42]

阿尼科·汉纳克（Aniko Hannak）、德鲁·马戈林（Drew Margolin）、布莱恩·基根（Brian Keegan）和英格马尔·韦伯（Ingmar Weber）。2014.回来！你不知道我是这样的：推特对话中事实核查干预的社会中介。《网络和社交媒体国际AAAI会议论文集》，第8卷。187–196.

[43]

Naeemul Hassan、Fatma Arslan、Chengkai Li和Mark Tremayne。2017.走向自动化事实核查：检测claimbuster值得核查的事实主张。第23届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集。1803–1812.

数字图书馆

[44]

亨德里克·豪尔（Hendrik Heuer）和埃琳娜·莉亚·格拉斯曼（Elena Leah Glassman）。2022.针对错误信息的干预措施的比较评估：增加WHO清单。2022年CHI计算机系统人为因素会议记录。1–21.

数字图书馆

[45]

希拉里·哈钦森（Hilary Hutchinson）、温迪·麦凯（Wendy Mackay）、博·韦斯特伦德（Bo Westerlund）、本杰明·贝德森（Benjamin B Bederson）、艾莉森·德鲁恩（Allison Druin）、凯瑟琳·普莱森特（Catherine Plaisant）、米歇尔·博杜安·拉丰（Michel Beaudou。技术探索：激发家庭设计灵感。在SIGCHI关于计算系统中人为因素的会议记录中。17–24.

数字图书馆

[46]

劳伦特·伊蒂和克里斯托夫·科赫。2001.视觉注意的计算模型。《自然评论》神经科学2，3（2001），194-203。

[47]

阿曼达·西尔伯林·伊万·梅塔。2022.推特禁止发布Facebook、Instagram、Mastodon等网站的句柄和链接（更新版）。2023年3月27日检索自https://techchrunch.com/2022/12/18/twitter-wont-let-you-post-your-facebook-instagram-and-mastodon-handles科技博客

[48]

Farnaz Jahanbakhsh、Yannis Katsis、Dakuo Wang、Lucian Popa和Michael Muller。2023.探索使用个性化人工智能识别社交媒体上的错误信息。发表于《美国计算机学会人机交互会议论文集》CHI3（2023）。

[49]

Farnaz Jahanbakhsh、Amy X Zhang、Adam J Berinsky、Gordon Pennycook、David G Rand和David R Karger。2021.探索发布时的轻量级干预，以减少社交媒体上的错误信息共享。美国计算机学会人机交互会议论文集5，CSCW1（2021），1-42。

数字图书馆

[50]

Farnaz Jahanbakhsh、Amy X Zhang、Karrie Karahalios和David R Karger。2022.我们的浏览器扩展允许读者更改新闻文章的标题，你不会相信他们所做的！美国计算机学会人机交互会议论文集6，CSCW2（2022），1-33。

[51]

Farnaz Jahanbakhsh、Amy X Zhang和David R Karger。2022.利用结构化可信评估与错误信息作斗争。美国计算机学会人机交互会议论文集6，CSCW2（2022），1-40。

数字图书馆

[52]

特蕾西·简和伊丽莎白·德沃斯金。2017年，一位白人男子称她的孩子为“n”字。脸书阻止她分享。2023年3月29日从https://www.washingtonpost.com/business/economy/for-facebook-erasing-hate-speech-proves-a-daunting-challenge/2017/07/31/922d9bc6-6e3b-11e7-9c15-177740635e83_story.html

[53]

沙贡·贾维尔（Shagun Jhaver）、陈全泽（Quan Ze Chen）、德特勒夫·克诺斯（Detlef Knauss）和艾米·张（Amy X Zhang）。2022.为创建者引导的评论审核设计单词过滤工具。2022年CHI计算机系统人为因素会议记录。1–21.

数字图书馆

[54]

贾晨燕（Chenyan Jia）、米歇尔·林书豪（Michelle S Lam）、明州迈（Minh Chau Mai）、杰夫·汉考克（Jeff Hancock）和迈克尔·伯恩斯坦（Michael S Bernstein）。2023.通过社会目标功能将民主价值观嵌入社交媒体AI。arXiv预印arXiv:2307.13912（2023）。

[55]

托尔斯滕·约阿希姆斯（Thorsten Joachims）、戴恩·弗雷塔格（Dayne Freitag）、汤姆·米切尔（Tom Mitchell），1997年。网络观察家：全球互联网的导游。在IJCAI（1）中。Citeser，770–777。

[56]

托尔斯滕·约阿希姆斯（Thorsten Joachims）、汤姆·米切尔（Tom Mitchell）、戴恩·弗雷塔格（Dayne Freitag）和罗伯特·阿姆斯特朗（Robert Armstrong）。1995.网络观察者：机器学习和超文本。技术报告。卡内基梅隆大学匹兹堡分校计算机科学学院。

[57]

Audun Jøsang、Elizabeth Gray和Michael Kinateder。2003.分析传递信任的拓扑结构。《第一届安全与信任形式问题国际研讨会论文集》（FAST2003）。Citeser，9–22。

[58]

耶利米·H·卡利尔。2019.开放网络注释作为协作学习。第一个星期一（2019年）。

[59]

Aniket Kittur、Andrew M Peters、Abdigani Diriye和Michael Bove。2014年，站在巨人的图式上：社交增强型信息搜寻。第17届ACM计算机支持的合作工作和社会计算会议论文集。999–1010.

数字图书馆

[60]

安德拉斯·科尔泰（András Koltay）。2021.从社交媒体平台保护言论自由。Mercer L.Rev.73（2021），523。

[61]

Travis Kriplean、Caitlin Bonnar、Alan Borning、Bo Kinney和Brian Gill。2014年，将点播事实核查与公众对话相结合。第17届ACM计算机支持的合作工作和社会计算会议论文集。1188–1199.

数字图书馆

[62]

Andrew Kuznetsov、Joseph Chee Chang、Nathan Hahn、Napol Rachatasumrit、Bradley Breneisen、Julina Coupland和Aniket Kittur。2022.融合：浏览器中的现场传感支持。第35届ACM用户界面软件和技术年会论文集。1–15.

数字图书馆

[63]

J Richard Landis和Gary G Koch。1977.类别数据的观察者一致性测量。生物特征（1977），159-174。

[64]

伊西·拉波斯基（Issie Lapowski）。2018年，Newsguard希望用人类而不是算法来对抗虚假新闻。《连线》，2018年8月23日。

[65]

Tianyi Li、Yasmine Belghith、Chris North和Kurt Luther。2020年。人群竞赛：在分布式感知中可视化起源。2020年IEEE可视化会议（VIS）。IEEE，191-195年。

[66]

林夏玲（Xialing Lin）、帕特里克·R·斯彭斯（Patric R Spence）和肯尼斯·拉克兰（Kenneth A Lachlan）。2016年，社交媒体和可信度指标：影响线索的影响。计算机与人类行为63（2016），264–271。

[67]

刘冠峰（Guanfeng Liu）、王燕（Yan Wang）和穆罕默德·奥根（Mehmet Orgun）。2011.信任复杂社交网络中的及物性。《AAAI人工智能会议论文集》，第25卷。1222–1229.

[68]

Kurt Luther、Nathan Hahn、Steven Dow和Aniket Kittur。2015.众包线：通过众包大纲支持多种信息源的综合。《AAAI人类计算和众包会议论文集》，第3卷。110–119.

[69]

普拉纳夫·马尔霍特拉。2020年，以关系为中心的文化知情方法研究新冠肺炎误报。社交媒体+社会6，3（2020），2056305120948224。

[70]

Drew B Margolin、Aniko Hannak和Ingmar Weber。2018年，推特上的政治事实审查：修正什么时候起作用？《政治传播》35，2（2018），196-219。

[71]

James C McCroskey和Jason J Teven。1999.商誉：对结构及其计量的重新审查。通信专题论文66，1（1999），90–103。

[72]

诺拉·麦克唐纳（Nora McDonald）、莎莉塔·斯科内贝克（Sarita Schoenebeck）和安德烈亚·福特（Andrea Forte）。2019.定性研究中的可靠性和研究者之间的可靠性：CSCW和HCI实践的规范和指南。ACM人机交互会议录3，CSCW（2019），1-23。

数字图书馆

[73]

菲利普·梅洛（Philipe Melo）、约翰纳坦·梅西亚斯（Johnnatan Messias）、古斯塔沃·雷森德（Gustavo Resende）、基兰·加里梅拉（Kiran Garimella）、尤莎拉·阿尔梅达（Jussara Almeida）和法比西奥·贝内文努托。2019.Whatsapp监控器：whatsaapp的事实检查系统。《网络和社交媒体国际AAAI会议论文集》，第13卷。676–677.

[74]

Mohsen Mosleh、Gordon Pennycook、Antonio A Arechar和David G Rand。2021.认知反射与推特上的行为相关。《自然通讯》12，1（2021），921。

[75]

Adam Mosseri，2016年。新闻feed fyi：应对恶作剧和虚假新闻。Facebook新闻编辑室15（2016），12。

[76]

Michael J Muller和Sandra Kogan。2010年，HCI和CSCW的扎根理论方法。剑桥：IBM社交软件中心28，2（2010），1-46。

[77]

莎拉·迈尔斯·韦斯特。2018.审查、暂停、屏蔽：用户对社交媒体平台上内容适度的解释。新媒体与社会20，11（2018），4366–4383。

[78]

保罗·奥姆和乔纳森·弗兰克尔。2018年，效率低下。佛罗里达州法律修订版70（2018），777。

[79]

戈登·彭尼库克（Gordon Pennycook）、亚当·贝尔（Adam Bear）、埃文·科林斯（Evan T Collins）和大卫·格兰德（David G Rand）。2020年：隐含真相效应：在虚假新闻标题的子集上附加警告可以提高无警告标题的感知准确性。管理科学66，11（2020），4944–4957。

[80]

Gordon Pennycook、Tyrone D Cannon和David G Rand。2018年。之前的曝光增加了虚假新闻的感知准确性。实验心理学杂志：综述147，12（2018），1865。

[81]

戈登·彭尼库克（Gordon Pennycook）、齐夫·爱泼斯坦（Ziv Epstein）、莫森·莫斯利（Mohsen Mosleh）、安东尼奥·阿雷查尔（Antonio A Arechar）、迪安·埃克尔斯（Dean Eckles）和大卫·格兰。2021.将注意力转移到准确性上可以减少网上的错误信息。《自然》5927855（2021），590-595。

[82]

Gordon Pennycook、Jonathon McPhetres、Yunhao Zhang、Jackson G Lu和David G Rand。2020.抗击社交媒体上的新冠肺炎错误信息：可扩展准确性推动干预的实验证据。心理科学31，7（2020），770-780。

[83]

戈登·彭尼库克和大卫·格兰德。2019.懒惰，不带偏见：对党派虚假新闻的敏感性最好用缺乏推理来解释，而不是用动机推理。认知188（2019），39-50。

[84]

莎拉·佩雷斯。2019.脸书新闻订阅改变了误导性健康信息和危险“治疗”的降级。2022年8月25日检索自https://techcrunch.com/2019/07/02/facebook-news-feed-changes-downrank-dirrading-health-info-and-dangerous-cures/

[85]

钱盛生、王金光、胡军、方全和徐长生。2021.用于虚假新闻检测的分层多模式上下文注意网络。第44届ACM SIGIR国际信息检索研究与开发会议论文集。153–162.

数字图书馆

[86]

艾米丽·雷德和丽贝卡·格雷。2015.了解用户对Facebook新闻提要中算法管理的看法。第33届ACM计算机系统人为因素年会论文集。173–182.

数字图书馆

[87]

罗纳德·伦辛克（Ronald A Rensink）。2005年，改变盲目性。注意力的神经生物学。Elsevier，76-81岁。

[88]

Main Uddin Rony、Naeemul Hassan和Mohammad Yousuf议员。2018.BaitBuster：点击诱饵识别框架。《AAAI人工智能会议论文集》，第32卷。

[89]

艾米丽·索尔茨、克莱尔·雷博维茨和克莱尔·沃德尔。2021.跨平台遭遇视觉错误信息和标签：一项访谈和日志研究，为错误信息干预的生态系统方法提供信息。在2021年CHI计算机系统人为因素会议的扩展摘要中。1–6.

数字图书馆

[90]

亚伦·桑金。2017年，有色人种活动家如何在与脸书版主军队的战斗中失利。2023年3月29日检索自https://revealnews.org/article/how-activists-of-color-lose战列-against-facebooks-moderato-army（https://revealnews.org/article/how-activists-of-color-lose战列-against-facebooks-moderato-army）/

[91]

佐伊·希弗和凯西·牛顿。是的，Elon Musk创建了一个特别的系统，首先向您显示他所有的推文。2023年3月27日检索自https://www.theverge.com/2023/2/14/23600358/elon-musk-tweets-algorithm-changes-twitter网站

[92]

Seo Haeseung、Xiong Aiping和Lee Dongwon。2019.信不信由你：机器学习警告对帮助个人减少错误信息的影响。第十届ACM网络科学会议论文集。265–274.

数字图书馆

[93]

凯特·斯塔比尔德（Kate Starbird）、吉姆·马多克（Jim Maddock）、马尼亚·奥兰（Mania Orand）、佩格·阿奇特曼（Peg Achterman）和罗伯特·梅森（Robert M Mason）。2014年。谣言、假旗帜和数字治安员：2013年波士顿马拉松爆炸事件后推特上的错误信息。2014年国际会议记录（2014年）。

[94]

马蒂亚斯·斯特普和R·内塔。2005年，斯坦福大学哲学百科全书。认识论。

[95]

安塞尔·施特劳斯和朱丽叶·科尔宾，1998年。定性研究技术基础。(1998).

[96]

内奥米·托马斯。2022.医生们担心，网络上的错误信息会将堕胎者推向无效、危险的方法。美国有线电视新闻网（2022）。

[97]

Rama Adithya Varanasi、Joyojeet Pal和Aditya Vashitha。2022.Accost、Acced或Amplify:对印度WhatsApp上新冠肺炎错误信息的态度。2022年CHI计算机系统人为因素会议记录。1–17.

数字图书馆

[98]

苏克里特·文卡塔吉里（Sukrit Venkatagiri）、雅各布·泰鲍特·斯皮克（Jacob Thebault-Spieker）、雷切尔·科勒（Rachel Kohler）、约翰·普维恩斯（John Purviance）、里法特·萨比尔·曼苏尔（Rifat Sabbir Mansur）和。2019.基本真相：通过众包和共享表示增强专家图像地理定位。《美国计算机学会人机交互会议录》3，CSCW（2019），1-30。

数字图书馆

[99]

Soroush Vosoughi、Deb Roy和Sinan Aral。2018年，网络真假新闻传播。《科学》359，6380（2018），1146–1151。

[100]

王玉玺、马丁·麦基、阿列克桑德拉·托比卡和大卫·斯塔克勒。2019.关于社交媒体上健康相关错误信息传播的系统文献综述。社会科学与医学240（2019），112552。

[101]

Waheeb Yaqub、Otari Kakhidze、Morgan L Brockman、Nasir Memon和Sameer Patil。2020年。可信度指标对社交媒体新闻分享意图的影响。在2020年chi会议的会议记录中，讨论了计算系统中的人为因素。1–14.

数字图书馆

[102]

萨瓦斯·赞内图、迈克尔·西里维亚诺、杰里米·布莱克本和尼古拉斯·库特利斯。2019年。虚假信息网络：谣言、假新闻、恶作剧、点击诱饵和其他各种恶作剧。数据与信息质量杂志（JDIQ）11，3（2019），1-37。

数字图书馆

[103]

Xia Zeng、Amani S Abumansour和Arkaitz Zubiaga。2021.自动事实核对：一项调查。《语言与语言学指南》15，10（2021），e12438。

[104]

Amy X Zhang、Joshua Blum和David R Karger。2016.社交和公共网络活动跟踪工具的机遇和挑战。第19届美国计算机学会计算机支持的合作工作和社会计算会议论文集。913–925.

数字图书馆

[105]

Amy X Zhang、Aditya Ranganathan、Sarah Emlen Metz、Scott Appling、Connie Moon Sehat、Norman Gilmore、Nick B Adams、Emmanuel Vincent、Jennifer Lee、Martin Robbins，2018年。对错误信息的结构化回应：在新闻文章中定义和注释可信度指标。2018年网络会议的相关会议记录。603–612.

数字图书馆

[106]

Amy X Zhang、Lea Verou和David Karger。2017.Wikum：使用递归摘要将论坛和wiki连接起来。2017年ACM计算机支持的合作工作和社会计算会议记录。2082–2096.

数字图书馆

[107]

Sacha Zyto、David Karger、Mark Ackerman和Sanjoy Mahajan。2012.成功部署社交文档注释系统。在sigchi会议录中，讨论了计算系统中的人为因素。1883–1892.

数字图书馆

索引术语

一种用于现场信令和误报评估的浏览器扩展
1. 以人为中心的计算
  1. 协作和社交计算
    1. 协作和社会计算系统和工具

建议

探索使用个性化人工智能识别社交媒体上的错误信息
CHI’23：2023年CHI计算机系统人为因素会议记录

这项工作旨在探索如何将人类评估和人工智能预测相结合，以识别社交媒体上的错误信息。为此，我们设计了一个个性化的人工智能，它迭代地将单个用户的内容评估和。。。
阅读更多信息
推特上社区事实核查错误信息的传播
CSCW公司

社交媒体上错误信息的传播是一个紧迫的社会问题，平台、政策制定者和研究人员仍在努力解决。作为一种对策，最近的工作建议在人群中雇用非专业的事实审查员来调查事实。。。
阅读更多信息
错误信息和事实检验下的语言信号：来自社交媒体用户评论的证据

在新闻环境中，错误信息和事实审查是对立的两种力量：前者制造错误，误导人们，而后者提供证据反驳前者。这些新闻文章经常发布在社交媒体上，吸引用户。。。
阅读更多信息

评论

信息和贡献者

问询处

发布于

封面图片ACM会议

CHI’24：CHI计算机系统人为因素会议记录

2024年5月

18961页

国际标准图书编号：9798400703300

DOI（操作界面）：10.1145/3613904

编辑：
弗洛里安·弗洛伊德·米勒
莫纳什大学
,
佩尼·基伯兹
澳大利亚国立大学
,
朱莉·威廉姆森
格拉斯哥大学
,
科里纳
兰卡斯特大学
,
马克斯·L·威尔逊
诺丁汉大学
,
菲比·图普斯·杜加斯
莫纳什大学/新墨西哥州立大学
,
伊琳娜·什克洛夫斯基
哥本哈根大学

版权所有©2024 ACM。

如果复制品不是为了盈利或商业利益而制作或分发的，并且复制品的第一页载有本通知和完整引文，则允许免费制作本作品的全部或部分数字或硬拷贝以供个人或课堂使用。必须尊重作者以外的其他人对本作品组成部分的版权。允许用信用证进行摘要。要以其他方式复制或重新发布，在服务器上发布或重新发布到列表，需要事先获得特定许可和/或付费。从请求权限[电子邮件保护].

赞助商

出版商

计算机协会

美国纽约州纽约市

出版历史

出版：2024年5月11日

权限

请求对此文章的权限。

检查更新

徽章

可用工件/v1.1

作者标记

限定符

研究文章
研究
推荐有限公司

数据可用性

补充材料：我们向参与者分发的研究后问卷和后续问卷https://dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642473#pn6211-补充材料-1.pdf

补充材料：我们向参与者分发的研究后问卷和后续问卷https://dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642473#pn6211-补充材料-1.pdf

会议

24岁

赞助商：

CHI'24:CHI计算机系统人为因素会议

2024年5月11日至16日

你好，美国檀香山

接受率

26314份提交文件的总体接受率为6199份，24%

即将召开的会议

24岁CHI PLAY

赞助商：
西奇

游戏中的计算机与人类交互年度研讨会

2024年10月14日至17日

坦佩雷，芬兰

贡献者

其他指标

查看文章指标

文献计量学和引文

文献计量学

文章指标

0
引文总数
358
总下载次数

下载次数（过去12个月）358
下载次数（最近6周）358

其他指标

查看作者指标

引文

视图选项

获取访问权限

登录选项

检查您是否可以通过登录凭据或您的机构访问本文。

完全访问权限

获取此出版物

查看选项

PDF格式

以PDF文件查看或下载。

电子阅读器

使用联机查看电子阅读器.

电子阅读器

全文

以全文形式查看本文。

HTML格式格式

在中查看本文HTML格式格式。

媒体

数字

其他

桌子

查看全文|下载PDF