来源： 时间：2022-04-02 16:35:07
包括一位来自印度的科学家，已经确定了预测微博网站Twitter上帖子可信度的词汇和短语，这一进步可能有助于解决 “假新闻” 的威胁。
研究结果表明，数百万人在社交媒体上的言论对事件的可信度有相当多的信息，即使事件仍在进行。
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Tanushree Mitra说: “近年来有很多关于社交媒体可信度的研究，但很少有人知道什么类型的单词或短语在快速展开的事件中产生可信度的看法。” 乔治亚理工学院的博士候选人，他领导了这项研究。
该团队查看了2014年和2015年围绕1,400个现实世界事件的6500万条推文，其中包括西非埃博拉病毒的出现，巴黎的查理·希布多袭击和纽约市埃里克·加纳的死亡。他们要求人们根据他们的可信度 (从 “肯定准确” 到 “肯定不准确”) 来判断这些帖子。
然后，研究小组将这些单词输入到一个模型中，将它们分成15个不同的语言类别。这些分类包括积极和消极的情绪，对冲和加强，以及焦虑。然后，系统检查这些词语，以判断推文是否可信。在大约68% 的时间里，它与人类的观点相匹配。研究人员说，这明显高于25% 的随机基线。
米特拉说: “带有强化词的推文，如 '不可否认'，以及积极的情感术语，如 'eager' 和' 了不起 '，被认为是高度可信的。” 表示积极情绪，但嘲笑事件的不切实际的词语，如 “哈”，“咧嘴” 或 “开玩笑”，被认为不可信。对冲词也是如此，包括 '某些水平' 和 '嫌疑人'，“她说。
较高的转发数量也与较低的可信度得分相关。消息长度较长的回复和转发被认为更可信。“这可能是较长的消息长度提供了更多的信息或推理，因此它们被视为更值得信任。” 她说。
Mitra说: “另一方面，更多的转发次数，在可信度上得分较低，可能意味着试图在危机或不确定性时期引发集体推理。”该系统还不能部署，但该团队表示，它最终可能成为一款应用程序，它可以在社交媒体上显示事件的可信任度。
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埃里克·吉尔伯特说: “当与事件主题或结构信息等其他信号结合时，我们的语言结果可能是自动化系统的一个重要组成部分。” 乔治亚科技的助理教授。
“推特是网上传播不真实新闻的问题的一部分。但它也可以成为解决方案的一部分，“吉尔伯特说。
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