Abstrakt. Under plötsliga krishändelser minskar förekomsten av skräppost, rykten och falskt innehåll på Twitter värdet av information som finns på dess meddelanden (eller "tweets"). En möjlig lösning på detta problem är att använda maskininlärning för att automatiskt utvärdera trovärdigheten hos en tweet, dvs.. Om en person skulle anse att tweeten är trovärdig eller pålitlig. Detta har ofta inramats och studerats som ett övervakat klassificeringsproblem i en off-line (post-hoc) inställning. I detta dokument presenterar vi en halvövervakad rankningsmodell för poängsättning av tweets enligt deras trovärdighet. Denna modell används i TweetCred, ett realtidssystem som tilldelar en trovärdighet poäng till tweets i en användares tidslinje. TweetCred, tillgänglig som en webbläsare plug-in, installerades och användes av 1.127 Twitter-användare inom en period av tre månader. Under denna period beräknades trovärdighetspoängen för cirka 5,4 miljoner tweets, vilket gör det möjligt för oss att utvärdera TweetCred när det gäller svarstid, effektivitet och användbarhet. Såvitt vi vet är detta det första forskningsarbetet för att utveckla ett realtidssystem för trovärdighet på Twitter, och för att utvärdera det på en användarbas av denna storlek.
TweetCred, ett realtidssystem, tweetar trovärdighet genom att använda en uppsättning handgjorda funktioner inom en halvövervakad inlärningsram REF.
TweetCred: Real-Time Credibility Assessment of Content on Twitter
{'venue': 'SocInfo', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}