Webben är en enorm källa till värdefull information. Men på senare tid finns det en ökande tendens till falska påståenden i sociala medier, andra webbkällor och till och med i nyheter. Således har faktakontroll webbplatser blivit allt populärare att identifiera sådan felaktig information baserat på manuell analys. Ny forskning föreslog metoder för att automatiskt bedöma påståendenas trovärdighet. Det finns dock stora begränsningar: de flesta verk antar anspråk på att vara i en strukturerad form, och några behandlar textanspråk men kräver att beviskällor eller motbevis lätt hämtas från webben. Inget av dessa arbeten kan hantera nya påståenden, och ingen tidigare metod kan ge användaren-tolkbara förklaringar för sin bedömning av fordrans trovärdighet. Detta dokument övervinner dessa begränsningar genom att automatiskt bedöma trovärdigheten hos nya påståenden, med gles närvaro i webbkällor, och generera lämpliga förklaringar från omdömesgillt utvalda källor. I detta syfte hämtar vi olika artiklar om påståendet och modellerar det ömsesidiga samspelet mellan: källornas hållning (dvs. stöd eller motbevis), artiklarnas språkstil, källornas tillförlitlighet och påståendets temporal footprint på webben. Omfattande experiment visar att vår metod är livsduglig och överlägsen tidigare arbeten. Vi visar att våra metoder fungerar bra för tidig upptäckt av nya påståenden, samt för påståenden med begränsad närvaro på webben och sociala medier.
Forskning i REF visade att begränsningarna av faktasökning på webbkällor kan vara fragmenterade på grund av bristen på relaterade resurser, så att man i denna studie genomförde införandet av en påstådd artikel, och modellera det ömsesidiga samspelet mellan: källornas ståndpunkt (dvs. stöd eller motbevis), artiklarnas språkstil, källornas tillförlitlighet och påståendets temporal footprint på webben.
Where the Truth Lies: Explaining the Credibility of Emerging Claims on the Web and Social Media
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}