Vårt arbete överväger att utnyttja crowd signaler för att upptäcka falska nyheter och motiveras av verktyg som nyligen införts av Facebook som gör det möjligt för användare att flagga falska nyheter. Genom att samla användarnas flaggor, vårt mål är att välja en liten del av nyheter varje dag, skicka dem till en expert (t.ex., via en tredje part fakta-kontroll organisation), och stoppa spridningen av nyheter identifieras som falska av en expert. Huvudsyftet med vårt arbete är att minimera spridningen av felaktig information genom att stoppa spridningen av falska nyheter i nätverket. Det är särskilt utmanande att uppnå detta mål eftersom det kräver att upptäcka falska nyheter med högt förtroende så snabbt som möjligt. Vi visar att för att utnyttja användarnas flaggor effektivt, är det viktigt att lära sig om användarnas flaggningsnoggrannhet. Vi utvecklar en ny algoritm, detektiv, som utför Bayesian inference för att upptäcka falska nyheter och gemensamt lär sig om användarnas fladdrande noggrannhet över tid. Vår algoritm använder bakre provtagning för att aktivt byta ut exploatering (välja nyheter som maximerar det objektiva värdet vid en given epok) och prospektering (välja nyheter som maximerar värdet av information för att lära sig om användarnas flaggningsnoggrannhet). Vi demonstrerar effektiviteten i vår strategi genom omfattande experiment och visar kraften i att utnyttja samhällets signaler för falska nyheter upptäckt.
REF hävstång crowd signaler för att upptäcka falska nyheter.
Fake News Detection in Social Networks via Crowd Signals
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}