Den automatiska och tidiga upptäckten av rykten är av största vikt eftersom spridningen av information med tvivelaktig sannfärdighet kan få förödande konsekvenser. Detta blev tydligt när ett komprometterat Associated Press-konto i början av 2013 utfärdade en tweet som påstod att det hade skett en explosion i Vita huset. Denna tweet resulterade i en betydande minskning för Dow Jones Industrial Genomsnitt. De flesta befintliga arbeten i ryktesdetektering utnyttjar konversationsstatistik och spridningsmönster, men sådana mönster tenderar att uppstå långsamt kräver ett samtal att ha ett betydande antal interaktioner för att bli berättigade till klassificering. I detta arbete föreslår vi en metod för att klassificera samtal i deras formativa stadier samt förbättra noggrannheten i mogna samtal genom upptäckten av implicita kopplingar mellan konversationsfragment. I våra experiment, visar vi att nuvarande state-of-the-art rykte klassificeringsmetoder kan utnyttja implicita länkar för att avsevärt förbättra förmågan att korrekt klassificera framväxande konversationer när mycket lite konversationsdata är tillgänglig. Genom att använda denna teknik kan metoder för att upptäcka rykten fortsätta att ge en hög grad av klassificering noggrannhet på framväxande samtal med så få som en enda tweet. Denna förbättring eliminerar praktiskt taget fördröjningen av samtal tillväxt inneboende i nuvarande rykte klassificeringsmetoder samtidigt avsevärt öka antalet samtal som anses livskraftiga för klassificering.
REF visar att implicita kopplingar mellan konversationsfragment förbättrar detektionsnoggrannheten.
Leveraging the Implicit Structure within Social Media for Emergent Rumor Detection
{'venue': "CIKM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}