связаться с нами

кибер

Исследователи анализируют миллионы твитов для оценки достоверности

опубликованный

on

твиттер-твиты-анализ-исследование
Фотография

По словам исследователей из Технологического института Джорджии, конкретные слова или фразы могут идентифицировать уровень воспринятого доверия в Twitter.

Анализируя 66 миллион твитов, связанных с событиями 1,400, исследователи смогли определить, что комментарии многих пользователей социальных сетей могут повлиять на авторитет крупного события, даже если он продолжается, среди других факторов, PsyPost отчеты.

По словам Танушри Митры, ведущего исследователя, за последние несколько лет авторитет в социальных сетях был широко спекулятивным, несмотря на многочисленные исследования.

Однако, доктор технических наук Джорджии кандидат, направленный на понимание того, какой тип слов или фраз добавляет восприятие достоверности внезапно возникающих событий.

Между 2014 и 2015 исследователи разбросали по твитам крупных событий, охваченных средствами массовой информации, таких как подъем Эбола, нападение Чарли Хебдо и реакция, связанная со смертью Эрика Гарнера.

Достоверность сообщений была тогда оценена с «безусловно точной» до «безусловно неточной», в которой исследователи использовали эту информацию, помимо эмоций и уровней беспокойства, для создания модели и инициирования категорий 15.

После этого вся информация была рассмотрена и оценена компьютером Georgia Tech. Большую часть времени, около 65 процентов, был в курсе мнений людей о том, какие твиты считались заслуживающими доверия.

«Твиты с бустерными словами, такими как« неоспоримые »и положительные эмоции, такие как« нетерпеливые »и« потрясающие », считались очень надежными», - заявила Митра.

«Слова, указывающие на позитивное настроение, но высмеивающие непрактичность события, такие как« га »,« усмешки »или« шутки », считались менее достоверными. Так же были слова хеджирования, в том числе «определенный уровень» и «подозреваемые», - продолжила она.

Удивительно, но сообщения с большим количеством ретвитов получили более низкие оценки достоверности, в то время как ответы на более длинные твиты сообщений считались более достоверными, основываясь на полученных результатах.

«В сочетании с другими сигналами, такими как темы событий или структурная информация, наш лингвистический результат может быть важным строительным блоком автоматизированной системы», - заключили исследователи.

Реклама

© 2018 Mental Daily. Все права защищены.
Наш контент предназначен для информационных целей и не должен использоваться в качестве рекомендации по лечению или лечению.