研究者らは、乳がん、肺がん、大腸がん、前立腺がんに関するRedditの議論におけるがん誤情報を特徴づけるための多角的分類体系を提案した。この枠組みは、誤情報の存在、情報の種類、リスクレベル、立場、トピック焦点を含む7つの次元を捉える。

  • がん関連の誤情報はRedditのがん議論の約6%を占め、コミュニティ間で大きなばらつきがある。
  • Few-shot promptingは、微妙な分類体系の次元に対する大規模言語モデルの分類性能を大幅に向上させる。
  • 繰り返し現れる物語には、根拠のない治療法、伝統医療への不信、診断およびスクリーニングに関する誤解を招く主張が含まれる。

本研究は、専門家注釈データを用いたオンラインがん誤情報の多角的モデリングの基盤を提供する。