InstaSynth: Opportunities and Challenges in Generating Synthetic Instagram Data with ChatGPT for Sponsored Content Detection
作者: Thales Bertaglia, Lily Heisig, Rishabh Kaushal, Adriana Iamnitchi
分类: cs.CY, cs.CL, cs.SI
发布日期: 2024-03-22
备注: To appear at the 18th International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2024) -- please cite accordingly
💡 一句话要点
利用ChatGPT生成合成Instagram数据以解决赞助内容检测问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 合成数据生成 社交媒体分析 大型语言模型 赞助内容检测 数据保真性 用户互动模式 机器学习应用
📋 核心要点
- 现有方法在生成合成社交媒体数据时，面临保真性与实用性之间的冲突，且缺乏多样性和用户互动的真实性。
- 论文提出利用大型语言模型生成合成Instagram标题，旨在实现逼真数据集的生成与有效的赞助内容检测。
- 实验结果表明，尽管合成数据在单个帖子上表现良好，但整体缺乏多样性，提示工程策略需进一步优化。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）引发了关于其生成文本的成本降低可能被用于不道德或非法目的的担忧，尤其是在社交媒体上。本文探讨了这些模型在帮助执行与在线赞助内容披露相关的法律要求方面的潜力。我们研究了使用LLMs生成合成Instagram标题的两个目标：第一个目标（保真性）是生成逼真的合成数据集；第二个目标（实用性）是创建对赞助内容检测有用的合成数据。研究表明，保真性和实用性目标可能存在冲突，提示工程是一种有用但不足的策略。此外，尽管单个合成帖子可能看起来真实，但整体上缺乏多样性、主题连贯性和真实的用户互动模式。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决合成Instagram数据生成的保真性与实用性之间的矛盾。现有方法在生成合成数据时，往往无法同时满足这两个目标，导致生成的数据在实际应用中效果不佳。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型生成合成Instagram标题，通过评估生成数据的保真性和实用性，来优化合成数据的质量和应用效果。
技术框架：整体架构包括数据生成、评估和应用三个主要模块。首先，通过大型语言模型生成合成标题；其次，使用内容级和网络级指标评估生成数据的保真性；最后，利用生成的数据训练分类器进行赞助内容检测。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了同时评估合成数据的保真性和实用性的框架，强调了这两个目标之间的潜在冲突，并提出了相应的解决策略。
关键设计：在技术细节上，论文设计了特定的评估指标来量化合成数据的多样性和用户互动模式，并通过实验验证了这些指标的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，尽管合成数据在单个帖子上具有较高的保真性，但整体缺乏多样性和真实的用户互动模式，提示在生成合成数据时需平衡保真性与实用性。具体而言，合成数据在训练分类器时的有效性未能达到预期，表明需要进一步优化生成策略。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容监管、广告合规性检测以及虚假信息识别等。通过生成高质量的合成数据，能够有效提升分类器的训练效果，从而在实际应用中提高对赞助内容的检测能力，具有重要的社会价值和实际意义。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) raise concerns about lowering the cost of generating texts that could be used for unethical or illegal purposes, especially on social media. This paper investigates the promise of such models to help enforce legal requirements related to the disclosure of sponsored content online. We investigate the use of LLMs for generating synthetic Instagram captions with two objectives: The first objective (fidelity) is to produce realistic synthetic datasets. For this, we implement content-level and network-level metrics to assess whether synthetic captions are realistic. The second objective (utility) is to create synthetic data that is useful for sponsored content detection. For this, we evaluate the effectiveness of the generated synthetic data for training classifiers to identify undisclosed advertisements on Instagram. Our investigations show that the objectives of fidelity and utility may conflict and that prompt engineering is a useful but insufficient strategy. Additionally, we find that while individual synthetic posts may appear realistic, collectively they lack diversity, topic connectivity, and realistic user interaction patterns.