MARC

 008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016933511
■00520240214101255
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380326773
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30530235
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a020
■1001  ▼aJuneja,  Prerna.
■24510▼aTowards  Understanding  and  Defending  Against  Algorithmically  Curated  Misinformation▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  Washington.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(291  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-03,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Mitra,  Tanushree.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Washington,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aSearch  engines  and  online  social  media  platforms  have  become  important  sources  of  information  for  users  worldwide.    Despite  their  popularity  and  ubiquitousness,  online  platforms  are  not  always  trustworthy  sources  of  information.  The  platforms  are  driven  by  black  box  algorithms  that  optimize  for  engagement  over  the  credibility  of  information.  There  are  increasing  concerns  that  online  platforms  amplify  inaccurate  information,  making  it  easily  accessible  via  search  results  and  recommendations.    In  this  thesis,  I  explore  the  role  of  online  algorithms  in  promoting  misinformation  and  design  defenses  against  online  misinformation  by  incorporating  human-centered  insights  from  stakeholders  such  as  fact-checking  organizations  and  news  agencies.  My  research  recognizes  the  multifaceted  nature  of  online  misinformation  and  explores  the  algorithmic,  policy,  fact-checking,  and  design  aspects  of  the  problem  through  three  distinct  research  threads.In  the  first  thread  of  my  research,  I  investigate  and  audit  online  platforms  such  as  YouTube  and  Amazon  to  understand  the  role  of  algorithms  driving  these  platforms  in  surfacing  and  amplifying  misinformative  content  to  users.  Through  the  audits,  I  found  that  performing  certain  real-world  actions  on  misinformative  content    (e.g.  watching  a  conspiratorial  video  on  YouTube,  or  adding  a  misinformative  book  to  the  cart  on  Amazon)  could  lead  users  into  problematic  echo  chambers  of  misinformation.  Additionally,  I    identified  vulnerable  user  populations  who  could  be  targets  for  specific  misinformative  topics  on  online  platforms.  In  the  second  research  thread,  I  explore  ways  to  support  the  fact-checking  process  to  combat  online  misinformation.  For  this  work,      I  interviewed  14  fact-checking  organizations  and  news  agencies  across  four  continents  to  understand  their  current  fact-checking  processes,  challenges,  and  needs.  This  research  establishes  fact-checking  process  as  a  socio-technical  phenomenon,  revealing  the  collaborative  efforts  of  various  stakeholder  groups  and  technological  infrastructure  in  facilitating  effective  fact-checking  endeavors.    It  also  highlights  the  technical,  policy,  and  informational  barriers  to  fact-checking  and  emphasizes  the  need  for  systematic  changes  in  civic,  informational,  and  technological  contexts  to  improve  the  overall  quality  of  fact-checking.  In  the  final  thread  of  my  dissertation  research,  I  collaborated  with  Pesacheck,  Africa's  largest  indigenous  fact-checking  organization,  to  design  and  develop  YouCred---a  fact-checking  system  that  enables  monitoring  of  algorithmically  driven  online  platforms  for  misinformation.  To  create  YouCred,  I  incorporated  insights  from  previous  research  threads  as  well  as  the  expertise  and  feedback  of  Pesacheck's  fact-checkers  throughout  the  development  and  design  stages.  YouCred  specifically  facilitates  misinformation  discovery  and  credibility  assessments  on  the  YouTube  platform.  It  automatically  generates  search  queries  related  to  important  events  and  topics  of  interest  to  fact-checkers  and  also  offers  an  intuitive  interface  for  annotating  videos  for  misinformation.  Through  a  nine-month  evaluation  period  at  Pesacheck,  YouCred  demonstrates  its  practical  value  and  usefulness  for  fact-checkers,  underscoring  the  importance  of  ongoing  collaboration  between  fact-checking  organizations  and  technology  developers  in  combating  online  misinformation.
■590    ▼aSchool  code:  0250.
■650  4▼aInformation  science.
■650  4▼aComputer  science.
■650  4▼aDesign.
■650  4▼aWeb  studies.
■653    ▼aSocial  media  platforms
■653    ▼aSearch  engines
■653    ▼aMisinformative  content
■690    ▼a0723
■690    ▼a0984
■690    ▼a0389
■690    ▼a0646
■71020▼aUniversity  of  Washington▼bInformation  School.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-03B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0250
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16933511▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서