To reduce the spread of misinformation, social media platforms may take enforcement actions against offending content, such as adding informational warning labels, reducing distribution, or removing content entirely. However, both their actions and their inactions have been controversial and plagued by allegations of partisan bias. When it comes to specific content items, surprisingly little is known about what ordinary people want the platforms to do. We provide empirical evidence about a politically balanced panel of lay raters' preferences for three potential platform actions on 368 news articles. Our results confirm that on many articles there is a lack of consensus on which actions to take. We find a clear hierarchy of perceived severity of actions with a majority of raters wanting informational labels on the most articles and removal on the fewest. There was no partisan difference in terms of how many articles deserve platform actions but conservatives did prefer somewhat more action on content from liberal sources, and vice versa. We also find that judgments about two holistic properties, misleadingness and harm, could serve as an effective proxy to determine what actions would be approved by a majority of raters.


翻译:为了减少虚假信息的传播,社交媒体平台可能会对不良内容采取强制措施,例如添加信息性警告标签、减少分发或完全删除内容。然而,他们的行为和不作为都备受争议,存在政治偏见的指责。针对具体内容,人们对平台采取的行动有哪些期望却知之甚少。本文基于一个政治上平衡的評判小组,对368篇新闻文章进行了三种潜在平台行动的偏好调查。研究结果表明,在许多文章中,人们对采取哪种行动缺乏共识。我们发现,大多数训练者希望在大多数文章中添加信息标签,在少数文章中删除内容。随着文章中被感应的属性的级别提高,会发现清晰的行动严重程度等级。在文章中,没有政党的差异,但保守派对自由派来源的内容更希望采取一些行动,反之亦然。我们还发现,对于两个全局特性——误导性和危害性的判断,可以作为确定训练者大多数批准的行动的有效替代。

0
下载
关闭预览

相关内容

社交媒体(Social Media)是一种给与用户极大参与空间的新型在线媒体,博客、维基、播客、论坛、社交网络、内容社区是具体的实例。
Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
【2020新书】社交媒体挖掘,212pdf,Mining Social Media
专知会员服务
60+阅读 · 2020年7月30日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
热点! 虚假新闻检测综述
专知
111+阅读 · 2019年2月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月28日
Arxiv
31+阅读 · 2022年2月15日
VIP会员
相关VIP内容
Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
【2020新书】社交媒体挖掘,212pdf,Mining Social Media
专知会员服务
60+阅读 · 2020年7月30日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
热点! 虚假新闻检测综述
专知
111+阅读 · 2019年2月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员