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J-GLOBAL ID：202202239329321927   整理番号：22A1104879

ソーシャルメディアにおけるエビデンスに基づく早期 Ru検証【JST・京大機械翻訳】

Evidence-Based Early Rumor Verification in Social Media

著者 (1件)： Haouari Fatima (Computer Science and Engineering Department, Qatar University, Doha, Qatar)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13186  ページ： 496-504  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ミクロブロギングプラットフォームにおける反芻検証に関して,過去数年で多くの研究が行われている。しかし,それらの多くは,伝搬ネットワーク,すなわち,反芻動物を確かめるためのレプリとレツイットを利用する。最初に,伝搬ネットワークからの主観的証拠がユーザにとって不十分であり,反芻者の真実性の理由を主張する。第2に,反芻動物の完全伝播ネットワークが十分であるが,ネットワークの一部だけを使用するときの早期検出のために,検証のための不適切なコンテキストが主要な課題である。早期反芻検証には時間が重要であるので,十分な証拠が,投稿時に利用できないかもしれないので,この主題の目的は,それが投稿される限り,どんなピンセットも確かめることである。特に,著者らは,1)真実性予測,2)早期検証,3)主観的証拠の待ちを待たせることにより,ユーザ経験を改善するのが有益であると信じるので,Twitterからの証拠の利用に関心がある。著者らは,最初に,反芻動物を確かめるのを助けるかもしれない,権限のTwitterを検索することを目指した。第2に,著者らは,関連するツイート,すなわち,同じ反芻動物を,または,その伝播ネットワークと共に反りを矛盾するか,またはサポートする証拠を,同じ反芻者またはツイートを検索することを目指している。複数情報源からの検索された証拠,すなわち,権限からの証拠,関連するツイートからの証拠,およびそれらの伝播ネットワークから,著者らは,反芻検証のための効果的モデルを学習し,決定の背後にある理論的根拠を示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  時間 ,  情報源 ,  ネットワーク ,  ルテニウム ,  反芻動物 ,  反芻 ,  *検証
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  *ソーシャルメディア ,  ツイッター ,  マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クレーム ,  Veracity ,  Twitter ,  社会ネットワーク

分類 (1件)： 牛  (FD02020Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソーシャルメディア ,  エビデンス ,  早期 ,  Ru ,  検証