Under stora evenemang publiceras en stor mängd innehåll på Twitter, men allt detta innehåll är inte tillförlitligt. Förekomsten av spam, annonser, rykten och falska bilder minskar värdet av information som samlas in från Twitter, särskilt under plötsliga krishändelser där information från andra källor är knapp. I detta forskningsarbete beskriver vi olika aspekter av att bedöma trovärdigheten hos användargenererat innehåll på Twitter under storskaliga evenemang, och utvecklar ett nytt realtidssystem för att bedöma trovärdigheten hos tweets. För det första utvecklar vi en halvövervakad rankningsmodell med SVM-rankning för att bedöma trovärdigheten, baserad på utbildningsdata från sex krishändelser med hög effekt 2013. En omfattande uppsättning av 45 funktioner används för att bestämma trovärdighet poäng för varje tweets. För det andra utvecklar och distribuerar vi ett system-TweetCred -i form av en webbläsartillägg, en webbapplikation och ett API på länken: http://twitdigest.ibitd.edu.in/TweetCred/. Såvitt vi vet är detta det första forskningsarbetet för att utveckla ett praktiskt system för trovärdighet på Twitter och utvärdera det med riktiga användare. TweetCred installerades och användes av 717 Twitter-användare inom tre veckor. Under denna period beräknades en trovärdighetspoäng för mer än 1,1 miljoner unika tweets. För det tredje utvärderade vi TweetCreds realtidsresultat och konstaterade att 84 procent av trovärdighetspoängen visades inom 6 sekunder. Vi rapporterar om den positiva feedback som vi fick från systemets användare och de insikter vi fick för att förbättra systemet för framtida iterationer.
Trovärdighet av engelska tweets: I REF utvecklade författarna den första trovärdighetsanalysatorn i realtid genom en semiövervakad rankningsmodell (TweetCred).
TweetCred: A Real-time Web-based System for Assessing Credibility of Content on Twitter.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}