Ett rykte definieras vanligen som ett uttalande vars sanna värde är okontrollerbart. Rykten kan sprida felaktig information (falsk information) eller desinformation (deliberately falsk information) på ett nätverk av människor. Att identifiera rykten är avgörande i sociala medier på nätet där stora mängder information lätt sprids över ett stort nätverk av källor med okontrollerad auktoritet. I den här artikeln tar vi upp problemet med upptäckt av rykten i mikrobloggar och undersöker effektiviteten hos tre kategorier av funktioner: innehållsbaserade, nätverksbaserade och mikrobloggspecifika memes för korrekt identifiering av rykten. Dessutom visar vi hur dessa funktioner också är effektiva för att identifiera missbildare, användare som stöder ett rykte och ytterligare hjälpa det att sprida sig. Vi utför våra experiment på mer än 10.000 manuellt kommenterade tweets som samlats in från Twitter och visar hur vår hämtningsmodell uppnår mer än 0,95 i genomsnittlig genomsnittlig precision (MAP). Slutligen tror vi att vår datauppsättning är den första storskaliga datauppsättningen om ryktesupptäckt. Det kan öppna nya dimensioner i analys online desinformation och andra aspekter av microblog konversationer.
Qazvinian m.fl. REF tar itu med detta problem genom att undersöka effektiviteten hos tre kategorier av funktioner: innehållsbaserade, nätverksbaserade och mikrobloggspecifika memer.
Rumor has it: Identifying Misinformation in Microblogs
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}