Abstrakt. Även om sociala nätverk kan vara en idealisk plattform för aktuell information från individer över hela världen, har det också visat sig vara en plats där rykten och oavsiktlig eller avsiktlig felaktig information ofta dyker upp. I den här artikeln, syftar vi till att stödja uppgiften att göra mening från sociala medier data, och specifikt, försöka bygga en autonom meddelande-klassificerare som filtrerar relevant och tillförlitlig information från Twitter. För vårt arbete samlade vi in cirka 100 miljoner offentliga tweets, inklusive användarnas tidigare tweets, från vilka vi identifierade 72 rykten (41 sant, 31 falskt). Vi övervägde över 80 förtroendeåtgärder inklusive författarnas profil och tidigare beteende, de sociala nätverken (grafer), och innehållet i tweets själva. Vi körde moderna maskininlärning klassificerare över dessa åtgärder för att producera pålitlighet poäng vid olika tidpunkter fönster från utbrottet av ryktet. Sådana tidsfönster var viktiga eftersom de gav användbar insikt i hur ryktena gick framåt. Av våra upptäckter kunde vi konstatera att vår modell var betydligt mer exakt än liknande studier i litteraturen. Vi har också identifierat kritiska attribut för de data som ger upphov till den tillförlitlighetspoäng som tilldelats. Slutligen utvecklade vi en programvarudemonstration som ger ett visuellt användargränssnitt så att användaren kan undersöka analysen.
REF samlade in en datauppsättning på 72 rykten från Twitter.
Determining the Veracity of Rumours on Twitter
{'venue': 'SocInfo 2016, Part I, LNCS 10046, pp. 185-205, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}