Twitter har utvecklats från att vara en konversation eller åsiktsdelning mellan vänner till en plattform för att dela och sprida information om aktuella händelser. Händelser i den verkliga världen skapar en motsvarande sporre av inlägg (tweets) på Twitter. Allt innehåll som publiceras på Twitter är inte tillförlitligt eller användbart när det gäller att ge information om evenemanget. I den här artikeln analyserade vi trovärdigheten hos information i tweets motsvarande fjorton nyheter med hög effekt 2011 runt om i världen. Från de data vi analyserade, i genomsnitt 30% av de totala tweets postade om en händelse innehöll situationsinformation om händelsen medan 14% var spam. Endast 17% av de totala tweets postade om händelsen innehöll situationsmedvetenhet information som var trovärdig. Med hjälp av regressionsanalys identifierade vi det viktiga innehållet och källbaserade funktioner, som kan förutsäga trovärdigheten av information i en tweet. Framträdande innehållsbaserade funktioner var antal unika tecken, svärord, pronomen och smilisar i en tweet, och användarbaserade funktioner som antal följare och längd på användarnamn. Vi antog en övervakad maskininlärning och relevans återkoppling metod med hjälp av ovanstående funktioner, att ranka tweets enligt deras trovärdighet poäng. Prestandan hos vår rankningsalgoritm förbättrades avsevärt när vi tillämpade en ny rankningsstrategi. Resultaten visar att utvinning av trovärdig information från Twitter kan automatiseras med stort förtroende.
Aditi m.fl. REF analyserar trovärdigheten hos information i tweets som motsvarar fjorton nyheter med hög effekt och identifierar de viktiga innehålls- och källbaserade funktionerna för att förutsäga trovärdigheten hos information i en tweet.
Credibility ranking of tweets during high impact events
{'venue': "PSOSM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}