Media verkar ha blivit mer partisan, ofta ger en partisk täckning av nyheter catering till intresse för specifika grupper. Det är därför viktigt att identifiera trovärdigt informationsinnehåll som ger en objektiv beskrivning av en händelse. Nyhetsgemenskaper som digg, reddit eller newstrust erbjuder rekommendationer, recensioner, kvalitetsbetyg och ytterligare insikter om journalistiska verk. Det finns dock ett komplext samspel mellan olika faktorer i sådana nätgemenskaper: rättvisa och stil för rapportering, språkuppfattbarhet och objektivitet, aktuella perspektiv (som politisk synpunkt), sakkunskap och partiskhet hos samhällsmedlemmar med mera. Detta dokument presenterar en modell för att systematiskt analysera de olika interaktionerna i en nyhetsgemenskap mellan användare, nyheter och källor. Vi utvecklar en probabilistisk grafisk modell som utnyttjar denna gemensamma interaktion för att identifiera 1) mycket trovärdiga nyhetsartiklar, 2) pålitliga nyhetskällor och 3) expertanvändare som utför rollen som "medborgarjournalister" i samhället. Vår metod utökar CRF modeller för att införliva real-värderade betyg, eftersom vissa samhällen har mycket finkorniga skalor som inte kan lätt diskretiseras utan att förlora information. Såvitt vi vet är detta dokument den första fullständiga analysen av trovärdighet, förtroende och expertis i nyhetsgemenskaper.
Slutligen har det också arbetats med att studera trovärdighet, förtroende och expertis i nyhetsgemenskaper REF.
Leveraging Joint Interactions for Credibility Analysis in News Communities
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}