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.
REF föreslår ytterligare funktioner för att klassificera satiriska nyheter, inklusive absurditet, humor, grammatik, negativ påverkan och interpunktion.
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']}