Informationskvalitet i sociala medier är en allt viktigare fråga, men webbscale data hindrar experters förmåga att bedöma och korrigera en stor del av det felaktiga innehållet, eller "falska nyheter", som finns i dessa plattformar. Detta papper utvecklar en metod för att automatisera falska nyheter upptäckt på Twitter genom att lära sig att förutsäga noggrannhet bedömningar i två trovärdighetsfokuserade Twitter-dataset: CREDBANK, en crowdsourced dataset av noggrannhetsbedömningar för händelser i Twitter, och PHEME, en dataset av potentiella rykten i Twitter och journalistiska bedömningar av deras noggrannhet. Vi tillämpar denna metod på Twitter-innehåll som kommer från BuzzFeeds falska nyhetsdata och visar modeller som är utbildade mot crowdsourced-arbetare som överträffar modeller baserade på journalisters bedömning och modeller som är utbildade på en poolad datauppsättning av både crowdsourced-arbetare och journalister. Alla tre datauppsättningar, anpassade till ett enhetligt format, är också allmänt tillgängliga. En funktionsanalys identifierar sedan egenskaper som är mest prediktiva för crowdsourced och journalistisk noggrannhet bedömningar, vars resultat överensstämmer med tidigare arbete. Vi avslutar med en diskussion som kontrasterar till exakthet och trovärdighet och varför modeller av icke-experter överträffar modeller av journalister för falska nyheter upptäckt i Twitter.
REF har utvecklat en metod för att automatisera falska nyheter upptäckt på Twitter genom att lära sig att förutsäga noggrannhet bedömningar i två trovärdighetsfokuserade Twitter-dataset.
Automatically Identifying Fake News in Popular Twitter Threads
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Smart Cloud (SmartCloud)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Smart Cloud (SmartCloud)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}