Syfte -Twitter är en populär mikrobloggning tjänst som under de senaste åren har visat sin potential för att sprida nyheter och information om utvecklingen av händelser. I detta arbete fokuserar vi på analysen av informationens trovärdighet på Twitter. Syftet med vår forskning är att fastställa om en automatisk upptäcktsprocess av relevanta och trovärdiga nyhetshändelser kan uppnås. Design/metodologi/approach -Vi följer en övervakad inlärningsmetod för uppgiften att automatiskt klassificera trovärdiga nyhetshändelser. En första klassare bestämmer om en informationskaskad motsvarar en nyhetsvärd händelse. Sedan bestämmer en andra klassare om denna kaskad kan anses trovärdig eller inte. Vi genomför denna insats utbildning över en betydande mängd märkta data, som erhållits med hjälp av crowdsourcing verktyg. Vi validerar dessa klassificeringar under två inställningar: den första, ett urval av automatiskt upptäckta Twitter "trender" på engelska, och den andra, vi testar hur väl denna modell överförs till Twitter ämnen på spanska, automatiskt detekteras under en naturkatastrof. Fynden -Det finns mätbara skillnader i hur mikrobloggmeddelanden sprids. Vi visar att dessa skillnader är relaterade till nyhetsvärdet och trovärdigheten hos den information som förmedlas, och vi beskriver egenskaper som är effektiva för att automatiskt klassificera information som trovärdig eller inte trovärdig. Originalitet/värde -Vi testar först vårt tillvägagångssätt under normala förhållanden, och sedan utvidgar vi våra resultat till en katastrofhanteringssituation, där många nyheter och rykten uppstår. Dessutom, genom att analysera överföringen av våra klassificeringar över språk, kan vi titta djupare på vilka ämnes-funktioner som är mer relevanta för trovärdighetsbedömning. Såvitt vi vet är detta den första artikeln som studerar kraften i förutsägelse av sociala medier för informations trovärdighet, med tanke på modellöverföring i tidskänsliga och språkkänsliga sammanhang.
Al REF, studerar spridningen av falska rykten på Twitter under en krishändelse.
Predicting Information Credibility in Time-Sensitive Social Media
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}