Konsumenterna betygsätter, granskar och forskar produkter online (Jansen, 2010; Litvin m.fl., 2008). Webbplatser som innehåller konsumentrecensioner blir därför föremål för opinionsspam. Den senaste tidens arbete har i första hand fokuserat på manuellt identifierbara fall av opinion spam, men i detta arbete studerar vi vilseledande opinion spam-fiktiösa åsikter som avsiktligt har skrivits för att låta autentiska. Genom att integrera arbete från psykologi och beräkningslingvistik utvecklar och jämför vi tre tillvägagångssätt för att upptäcka vilseledande opinion spam, och slutligen utveckla en klassificering som är nästan 90% korrekt på vår guld standard opinion spam dataset. Baserat på funktionsanalys av våra lärda modeller gör vi dessutom flera teoretiska bidrag, bland annat att avslöja ett samband mellan bedrägliga åsikter och fantasifullt skrivande.
Att upptäcka osanning och vilseledande information har studerats med hjälp av både psykologi och beräkningslingvistik REF.
Finding Deceptive Opinion Spam by Any Stretch of the Imagination
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}