Detta papper rapporterar om en skrivstil analys av hyperpartisan (dvs extremt ensidiga) nyheter i samband med falska nyheter. Den presenterar en stor corpus av 1.627 artiklar som kontrollerades manuellt av professionella journalister från BuzzFeed. Artiklarna härstammar från 9 välkända politiska förläggare, 3 vardera från mainstream, hyperpartisan vänster-wing, och hyperpartisan höger-wing. Sammanfattningsvis innehåller corpus 299 falska nyheter, varav 97% kom från hyperpartisanförlag. Vi föreslår och demonstrerar ett nytt sätt att bedöma stil likhet mellan textkategorier via Unmasking-en meta-learning metod som ursprungligen utformats för författarkontroll-, avslöjar att stilen på vänster- och högernyheter har mycket mer gemensamt än någon av de två har med mainstream. Dessutom visar vi att hyperpartisan nyheter kan diskrimineras väl genom sin stil från mainstream (F 1 = 0,78), som kan vara satir från båda (F 1 = 0,81). Förvånansvärt nog lever inte stilbaserade falska nyheter upp till repor (F 1 = 0,46). Ändå är de tidigare resultaten viktiga för att genomföra pre-screening för falska nyhetsdetektorer.
REF rapportera en skrivstil analys av hyperpartisan nyheter.
A Stylometric Inquiry into Hyperpartisan and Fake News
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}