Satire är ett attraktivt ämne i bedrägeridetektion forskning: det är en typ av bedrägeri som avsiktligt införlivar signaler som avslöjar sin egen vilseledande. Medan andra typer av påhitt syftar till att ingjuta en falsk känsla av sanning i läsaren, måste en framgångsrik satirisk bluff så småningom avslöjas som ett skämt. Denna uppsats ger en begreppsmässig översikt över satir och humor, som tar fram och illustrerar de unika dragen i satiriska nyheter, som efterliknar formatet och stilen för journalistisk rapportering. Satiriska nyheter var noggrant matchade och granskade i kontrast till deras legitima nyhets motsvarigheter i 12 samtida nyhetsämnen i 4 domäner (civiker, vetenskap, affärer och "mjuka" nyheter). Med utgångspunkt i tidigare arbete inom satirdetektering föreslog vi en SVM-baserad algoritm, berikad med 5 prediktiva funktioner (Absurdity, Humor, Grammar, Negative Affect och Punctuation) och testade deras kombinationer på 360 nyhetsartiklar. Vår bästa kombination av förutsägelser (Absurdity, Grammar och Punctuation) upptäcker satiriska nyheter med 90 % precision och 84 % recall (F-score=87 %). Vårt arbete i algoritmiskt identifiera satiriska nyheter bitar kan hjälpa till att minimera den potentiella vilseledande inverkan av satir.
Rubin m.fl. REF föreslog en SVM-baserad algoritm, berikad med 5 prediktiva funktioner: Absurdity, Humor, Grammar, Negative Affect, och Punctuation.
Fake News or Truth? Using Satirical Cues to Detect Potentially Misleading News
{'venue': 'Proceedings of the Second Workshop on Computational Approaches to Deception Detection', 'journal': 'Proceedings of the Second Workshop on Computational Approaches to Deception Detection', 'mag_field_of_study': ['Art']}