Denna artikel presenterar en preliminär strategi för att karakterisera politiska falska nyheter på Twitter genom analysen av deras meta-data. I synnerhet fokuserar vi på mer än 1.5M tweets samlas på dagen för valet av Donald Trump som 45: e president i USA. Vi använder meta-data inbäddade i dessa tweets för att leta efter skillnader mellan tweets som innehåller falska nyheter och tweets som inte innehåller dem. Specifikt utför vi vår analys endast på tweets som gick viral, genom att studera proxies för användares exponering för tweets, genom att karakterisera konton som sprider falska nyheter, och genom att titta på deras polarisering. Vi hittade betydande skillnader i distributionen av följare, antalet webbadresser på tweets, och verifiering av användarna.
REF karakteriserade politiska falska nyheter på Twitter genom analysen av deras meta-data.
Characterizing Political Fake News in Twitter by its Meta-Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}