Основные понятия
大規模言語モデルを使用して、情報操作の目的、戦術、ナラティブフレームを抽出し、理解を深める。
Аннотация
本論文では、大規模言語モデル(LLM)を使用して、情報操作の目的、戦術、ナラティブフレームを分析する手法を提案している。
まず、過去の研究で特定された126件の情報操作について、LLMを使ってその特徴を抽出し、人手による分析結果と比較することで、LLMの有効性を検証した。
次に、2022年フランス大統領選挙と2023年のバリカタン米比軍事演習に関する2つの大規模多言語データセットから、LLMを使って新たな情報操作キャンペーンを抽出し、その目的、戦術、ナラティブフレームを分析した。
LLMの出力は必ずしも完璧ではないが、従来の手法では捉えきれなかった高次の指標を提供し、情報操作の理解を深める上で有用であることが示された。LLMは人間に代わるものではなく、分析の一助として活用されるべきである。
Статистика
情報操作の目的は、ウクライナに対するロシアの侵略行為に国際社会が対応するよう影響を与えること
情報操作の戦術は、ウクライナの被害状況を具体的に説明し、危機の緊急性を訴えることで、視聴者の感情を喚起すること
情報操作のナラティブフレームは、問題はロシアのウクライナ侵略、原因はロシアの侵略行為、解決策は軍事的支援などである
Цитаты
"STOP RUSSIAN AGGRESSION AGAINST #UKRAINE, CLOSE THE SKY OVER UKRAINE, EXCLUDE RUSSIA FROM THE @UN SECURITY COUNCIL, #StopPutin"
"Urging world leaders, particularly Emmanuel Macron, to negotiate a safe passage for the civilians trapped in Mariupol to evacuate and receive humanitarian aid. Providing weapons and support to Ukraine to help defend against Russian aggression and protect the civilians."