Under de senaste åren har tillförlitligheten hos information på Internet visat sig vara en avgörande fråga för det moderna samhället. Sociala nätverkssajter (SNS) har revolutionerat det sätt på vilket information sprids genom att tillåta användare att fritt dela innehåll. Som en följd av detta används SNS också i allt högre grad som vektorer för spridning av felaktig information och bluffar. Mängden information som sprids och spridningens snabbhet gör det praktiskt taget omöjligt att bedöma tillförlitligheten i rätt tid, vilket understryker behovet av automatiska system för att upptäcka bluffar. Som ett bidrag till detta mål, visar vi att Facebook inlägg kan klassificeras med hög noggrannhet som bluffar eller icke-hoaxes på grundval av de användare som "gillade" dem. Vi presenterar två klassificeringsmetoder, en baserad på logistisk regression, den andra på en ny anpassning av booleska crowdsourcing algoritmer. På ett dataset bestående av 15.500 Facebook-inlägg och 909.236 användare får vi klassificeringsnoggrannheter som överstiger 99% även när utbildningssetet innehåller mindre än 1% av inläggen. Vi visar vidare att våra tekniker är robusta: de fungerar även när vi begränsar vår uppmärksamhet till användare som gillar både bluff och icke-hoax inlägg. Dessa resultat tyder på att kartläggningen av informationsspridningen kan vara en användbar komponent i automatiska bluffdetekteringssystem.
I REF författare visade att Facebook inlägg kan klassificeras med hög noggrannhet som bluffar eller non-hoaxes på grundval av de användare som "gillar" eller "mot" dem och uppnått noggrannhet som överstiger 99% även med mycket små utbildning dataset, författare har använt logistisk regression och harmonisk boolean etikett crowd-sourcing metoder.
Some Like it Hoax: Automated Fake News Detection in Social Networks
{'venue': 'Proceedings of the Second Workshop on Data Science for Social Good (SoGood), Skopje, Macedonia, 2017. CEUR Workshop Proceedings Volume 1960, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}