InstaSynth: Opportunities and Challenges in Generating Synthetic Instagram Data with chatGPT for Sponsored Content Detection

Core Concepts

LLMs like chatGPT can generate synthetic Instagram captions, but balancing fidelity and utility is crucial for effective sponsored content detection.

Abstract

This study explores the use of Large Language Models (LLMs) like chatGPT to create synthetic Instagram captions for sponsored content detection. The research investigates the challenges of balancing fidelity and utility in generating realistic captions that can effectively identify undisclosed advertisements on social media platforms. The study evaluates different prompt strategies, metrics for assessing caption quality, network connectivity analysis, and machine learning model performance using synthetic data.
Abstract:

Investigates using LLMs to enforce legal requirements for disclosing sponsored content on social media.
Evaluates fidelity and utility of synthetic Instagram captions for sponsored content detection.
Highlights conflicts between model effectiveness and authenticity in synthetic data generation.
Introduction:

LLMs present opportunities and challenges in social media.
Investigates potential misuse of LLMs in generating fake news.
Focuses on detecting undisclosed ads on Instagram through synthetic data.
Methodology:

Explores prompt engineering techniques for generating synthetic data.
Evaluates metrics like caption composition, embedding similarity, and network metrics.
Analyzes real Instagram datasets for comparison.
Empirical Observations:

Synthetic captions mimic real posts but lack diversity and nuanced language.
Imitation strategy shows better representation of real data characteristics.
Network analysis reveals differences in hashtag and user tag relationships.
Downstream Task Performance:

Models trained on synthetic data perform well in detecting disclosed ads.
Struggle with identifying undisclosed ads due to vocabulary diversity.
Combining synthetic and real data improves model performance.
Summary and Discussions:

Balancing fidelity and utility is essential when creating synthetic datasets.
Prompt design alone may not ensure high-quality synthetic data.
Post-processing methods can enhance diversity, distribution, and connectivity of generated data.

Stats

Large Language Models (LLMs) raise concerns about lowering the cost of generating texts that could be used for unethical or illegal purposes.
Instagram dataset includes 200k posts by micro/mega influencers from 2011 to 2022.
Model temperature setting impacts uniqueness of captions.

Quotes

"Generating faithful synthetic data has the potential to mitigate issues related to limited API access."
"Our investigation shows conflicting objectives between model effectiveness and authenticity in evaluating synthetic datasets."

Key Insights Distilled From

InstaSynth

by Thales Berta... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15214.pdf

Deeper Inquiries

How can post-processing methods improve the diversity of generated synthetic datasets?

ポストプロセッシング手法は、生成された合成データセットの多様性を向上させるために重要な役割を果たします。まず第一に、ポストプロセッシングは生成されたデータの分布や結びつきを調整することができます。例えば、ハッシュタグやユーザータグの関連性を高めることで、実際のソーシャルメディア投稿に見られるような緻密なつながりを作り出すことが可能です。さらに、単語やフレーズのバリエーションを増やし、特定のトピックやスタイルに偏らないようにすることも重要です。これによって生成されたデータセット全体の多様性が向上し、リアリティーある内容が生み出されます。
また、ポストプロセッシングでは不適切な表現や文法エラーを修正したり、意味的コヒーレンスを高める修正作業も行われます。これによって生成されたキャプションの品質が向上し、読み手への理解度も高まります。さらに、「ランダムフォレスト」や「ニューラルネットワーク」などの機械学習アルゴリズムを活用して生成物からパターン抽出し再処理する方法もあります。

How can post-processing methods improve the diversity of generated synthetic datasets?

類似性メトリクスだけで合成ソーシャルメディアデータセットの品質評価依存する場合の影響は重大です。類似性メトリクスは主観的かつ限定的であり、「本物」と「偽物」（または合成）間で直接比較しない限り完全な評価基準として使用することは難しい場合があります。
例えば、「コサイン類似度」だけでは文章内部および文章間で共通点・相違点等細かい情報までは捉えきれません。「N-gramオーバーラップ率」「埋め込み類似度」「ネットワーク指標」といった幅広く客観的指標群も併用しなければ真実呈示力ある評価結果得難くいます。
その他、「感情分析」「自然言語処理技術」「人工知能技術」という専門領域知識応用して深層学習技術発展進化次第でも新型指数開発可能性考察必要です。

How might advancements in prompt engineering techniques impact the generation of realistic synthetic content?

Prompt Engineering Techniques（提示工学技術） の進歩は現実的な合成コンテンツ生成 どう影響与え得るか？
Prompt Engineering Techniques（提示工学技術） の進歩は現実的な合成コンテントジェ レート イオウカ エイキョウ アタエマスカ？
Prompt Engineering Techniques（提示工学技術） の進歩 現実 的 合 成 コ ント メ ツ セイゾウ ドウ エイキョウ アタエマ スカ？