X, Meta, TikTok 등 주요 플랫폼의 팩트체크 방식이 전문가 검증에서 사용자 기반 커뮤니티 방식으로 전환됨에 따라, 설명 노트의 유용성을 평가하는 문제가 중요해졌습니다. 기존 연구에서는 설명 노트의 유용성과 그 이유에 대한 명확한 정의가 부족했습니다. 이 논문은 설명 노트의 유용성 예측과 그 이유를 예측하는 과제를 제시합니다. 104,000개의 게시물, 사용자 제공 노트, 유용성 레이블을 포함하는 대규모 다국어 데이터세트 COMMUNITYNOTES를 소개하며, 자동 프롬프트 최적화를 통해 이유 정의를 생성하고 개선하는 프레임워크를 제안합니다. 실험 결과, 최적화된 정의가 유용성 및 이유 예측을 향상시켰으며, 유용성 정보가 기존 팩트체크 시스템에 도움이 된다는 것을 확인했습니다.
