論文紹介 Build it, Break it, Repeat――シェフィールド大学の学生チームが検証したX短文偽情報検出器の反復的敵対性評価
シェフィールド大学の学生プロジェクトが発表した論文「Build it, Break it, Repeat」を紹介。X投稿の機械生成偽情報検出器を対象に、逆翻訳やペルソナ書き換えなど5反復の敵対的攻撃で頑健性を検証し、DASS型対照学習モデルが最大95%のラベル反転攻撃下でも72.68%の精度を維持したことを報告した。
論文紹介
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論文紹介 「怒っているが正しい」――COVID-19誤情報への反論投稿はなぜ感情的なのか
南カリフォルニア大学(USC)の研究者による論文「Angry but Accurate」は、COVID-19誤情報に反論する投稿26万件超を分析し、訂正投稿の方が誤情報より怒り・嫌悪・悲しみで感情的に強いことをNLI分類とSHAP分析で示した。
気候 グリーン技術への偽情報キャンペーンはEU競争法違反になりうるか——Pablo Ibáñez Colomo論文の分析
LSEのPablo Ibáñez Colomo教授が2026年7月に公開した論文「Disinformation about green technologies as a restriction of competition」を分析。太陽光・EV・代替肉への偽情報を、AstraZeneca事件等の医薬品毀損判例に基づきEU競争法(TFEU第101・102条)違反として構成する論理と、その3要件を検証する。
論文紹介 Community Notesは設計上、分断的コンテンツを十分にモデレートできない――選挙リスクを実証した大規模分析
CNRSとSciences Po médialabのポール・ブシャールとペドロ・ラマシオッティによる論文。2025年3月時点のCommunity Notes188万件・評価1億3517万件を13カ国のイデオロギー推定データと照合し、2024年米大統領選・英総選挙・仏議会選挙、2025年独連邦選挙で選挙関連ノートの承認率が系統的に低いことを実証した研究を紹介する。
偽情報の拡散 カナダ人の80%が月1回以上偽情報を目撃――Statistics Canadaが調査した暴露・識別・信頼の実態
カナダ統計局がカナダ社会調査（2025年、約3万世帯）とSSPC（2023年）の2データを用いて、カナダ人の偽情報暴露・識別困難感・信頼への影響を分析。月1回以上の偽情報目撃は80%、識別困難感は47%（2023年比+3pt）、高学歴層・人種的マイノリティのSNS依存構造を多変量解析で実証。
民主主義 偽情報の73%は政治工作ではなく金銭目的だった——Meta内部データで解剖した2020年米国選挙の49不正ネットワーク
スタンフォード大学ほかとMetaの共同研究がNature Human Behaviourに掲載。2020年米国選挙でMetaが削除した49の不正ネットワークを分析し、73%（36件）が政治工作ではなく広告収益目的のスキャムと判明。FB3,700万人に到達し、拡散の主体は一般ユーザーのリシェアだった。
偽情報対策全般 コミュニティノートはX上の誤情報拡散を61%削減する——N=237,180カスケード・差分の差分法による因果推定
ルクセンブルク大学ほかの国際チームがNature Communicationsに発表した大規模準実験。N=237,180カスケード・4億3100万リポストの時系列データと差分の差分法により、XのコミュニティノートがリポストをATT=61.2%削減しつつ、タイミング問題でシステム全体効果は14.9%にとどまることを実証。
気候 気候変動偽情報へのプレバンキング介入——13論文を対象とした系統的レビューが示す効果と限界
フォッジャ大学・ケンブリッジ大学の研究者らがJournal of Environmental Psychology（2026年4月）に発表した系統的レビューは、2017〜2025年の13論文・14研究を分析し、気候変動偽情報へのプレバンキング介入の効果条件を整理する。科学的コンセンサスとの組み合わせ効果、能動型設計の優位性、繰り返し露出下での保護効果の減衰を詳述する。
論文紹介 情報操作ナラティブの多層的分析フレームワーク:フレーミングとナラティブの統合による新たな分析視角
Timo Lenk著、Humanities and Social Sciences Communications誌掲載。2024年欧州議会選挙におけるロシアプロパガンダRT・Sputnikの気候政策攻撃を分析。27ナラティブから3つのマスターナラティブ（oppression、neo-colonialism、deindustrialization）を特定し、フレーミングとナラティブを統合する4層分析フレームワークを提案。
ディープフェイク ディープフェイク動画は「偽物」と警告されても影響を与え続ける：透明性重視のAI規制への疑問
Simon ClarkとStephan Lewandowsky（英国ブリストル大学心理科学部）による研究「The continued influence of AI-generated deepfake videos despite tra...