抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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情報の新しい部分の真実値は,メディアプラットフォームによって調査されるだけでなく,インターネットフォーラムに関して強く議論された。フォーラムユーザは,誤情報に対して,偽または誤解として,非公式にフラッギングし,そのコメントで誤って,誤情報に対抗する。著者らは,ディス情報の潜在的インスタンスのリストを狭めるための手段として,Redditユーザによって非公式に止められた抽出を提案した。これらのフラグを同定するために,音声タグの一部で強化された辞書と,特定のフレーズをフィルタリングする依存性構文解析を構築した。このルールベース手法は機械学習モデルと同様に機能するが,より透明性と対話性を提供する。著者らの技法によってマッチしたポストは,公的にアクセス可能な,毎日の更新,およびカスタマイズ可能なダッシュボードで提示される。本論文では,2020年の最初の半分において,トピックス,ベンキュー,および時間期間が知覚された誤情報にリンクしている記述分析を提供し,ユーザフラッギングソースを,信頼できないニュースWebサイトの外部データセットと比較した。この方法を用いて,研究者は,真 truthと虚偽が,サブディットコミュニティにおいてどのように知覚されるかを理解し,より大きな母集団を通して広がる前に,新しい偽ナラティブを同定するのを助けることができる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】