Conspiracy theories and where to find them on TikTok

TikTok在近年来在年轻受众中爆红，得益于其病毒式的趋势和社交挑战。然而，人们对这个平台推广和放大在线有害和危险内容的潜力提出了担忧。本研究利用官方的TikTok研究API，收集了在美国分享的150万个视频的长期数据集，分析了宣传阴谋论的视频的存在情况，提供了其普遍性的下限估计（大约占所有视频的0.1%），并评估了新的创作者计划对阴谋内容供应的影响，该计划为创作者提供了新的赚钱方式。我们评估了最先进的开放式大型语言模型的能力，通过提取视频的音频转录来识别阴谋理论，并发现它们可以高精度地检测有害内容，但整体性能与RoBERTa等经过微调的传统语言模型相当。我们的研究结果对于旨在理解和减轻TikTok等快速发展的社交媒体平台上有害内容传播的内容管理策略至关重要。

论文旨在通过利用TikTok官方研究API和长达3年的1.5M个视频数据集，分析TikTok平台上阴谋论视频的存在和影响，并评估新的创作者计划对阴谋论内容供应的影响。

论文利用最新的自然语言处理技术，如大型语言模型，从视频中提取音频转录，并检测出有害内容，为TikTok等社交媒体平台的内容审核策略提供指导。

论文发现阴谋论视频的存在率约为所有视频的0.1％，并且新的创作者计划并没有显著增加阴谋论内容的供应。此外，大型语言模型可以高精度地检测到有害内容，但与RoBERTa等传统语言模型的性能相当。

最近的相关研究包括：'Detecting Misinformation on Social Media using Sentiment Analysis and Knowledge Distillation'，'Identifying and Analyzing the Distribution of Misinformation in Twitter'，'Fake News Detection on Social Media: A Data Mining Perspective'等