Denna forskning undersöker den nuvarande toppmoderna tekniken som är avgörande för antagandet och utvecklingen av falska nyhetsupptäckter. "Fake news detection" definieras som uppgiften att kategorisera nyheter längs en kontinuum av sannfärdighet, med ett tillhörande mått på säkerhet. Veracity äventyras av förekomsten av avsiktliga bedrägerier. Typen av online nyhetspublikation har förändrats, så att traditionell faktakontroll och granskning från potentiella bedrägeri är omöjligt mot översvämningen som uppstår från innehållsgeneratorer, samt olika format och genrer. Papperet ger en typologi av flera varianter av sannfärdighetsbedömningsmetoder som uppstår från två större kategorier -linguistiska metoder (med maskininlärning) och nätverksanalys metoder. Vi ser löfte i en innovativ hybrid strategi som kombinerar språklig kö och maskininlärning, med nätverksbaserade beteendedata. Även om utformningen av en falsk nyhetsdetektor inte är ett okomplicerat problem, föreslår vi operativa riktlinjer för ett genomförbart falskt nyhetsdetekteringssystem.
REF tillhandahöll en typologi för metoder för bedömning av sannfärdighet som bygger på två stora kategorier-lingvista metoder och metoder för nätverksanalys.
Automatic deception detection: methods for finding fake news
{'venue': 'ASIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}