Kako doznajemo koji su tweetovi vjerodostojni

Istraživači s Georgia Institute of Technology razvili su novi jezični model koji pokazuje koje riječi i fraze pozitivno ili negativno utječu na vjerodostojnost svjetskih događaja objavljenih na Twitteru.

Studija, koja je skenirala 66 milijuna tweetova u vezi s gotovo 1.400 događaja iz stvarnog svijeta, sugerira da riječi milijuna ljudi na društvenim mrežama mogu pružiti značajne informacije o vjerodostojnosti događaja, čak i kada je događaj još uvijek u tijeku.

"Posljednjih je godina bilo mnogo studija o vjerodostojnosti društvenih mreža, ali vrlo se malo zna o tome koje vrste riječi ili fraza stvaraju percepciju vjerodostojnosti tijekom događaja koji se brzo odvijaju", rekla je Tanushree Mitra, dr. Georgia Technology. kandidat koji je vodio istraživanje.

Tim je proučavao tweetove u vezi sa svjetskim događajima u 2014. i 2015. godini, uključujući pojavu ebole u zapadnoj Africi, napad Charlie Hebdo u Parizu i smrt Erica Garnera u New Yorku.

Istraživači su tražili od ljudi da procijene postove na temelju njihove vjerodostojnosti (od "sigurno točnog" do "sigurno netočnog"). Tada je tim riječi uvrstio u model koji ih je podijelio u 15 različitih jezičnih kategorija. Klasifikacije su uključivale pozitivne i negativne emocije, živicu i pojačivače te anksioznost.

Tada je računalo Georgia Tech ispitalo riječi kako bi prosudilo jesu li tweetovi vjerodostojni ili ne. Podudarao se s ljudskim mišljenjima otprilike u 68 posto slučajeva, što je postotak znatno veći od slučajne početne vrijednosti od 25 posto.

"Tweetovi s pojačanim riječima, poput" neporecivo ", i pozitivnim izrazima osjećaja, poput" željan "i" sjajan ", smatrani su vrlo vjerodostojnima", rekao je Mitra. „Riječi koje ukazuju na pozitivan osjećaj, ali ismijavaju nepraktičnost događaja, kao što su„ ha “,„ cerekanje “ili„ šaljivo “, smatrale su se manje vjerodostojnima. Kao i riječi o živicama, uključujući "određenu razinu" i "osumnjičene". "

Veći broj retweeta povezan je s nižim ocjenama vjerodostojnosti.Vjerovalo se da su odgovori i prosljeđivanja dužih duljina poruka vjerodostojniji.

"Može biti da duže duljine poruka pružaju više informacija ili obrazloženja, pa se na njih gleda kao na pouzdanije", rekla je. "S druge strane, veći broj retvitova, koji su ocijenjeni nižim po vjerodostojnosti, mogao bi predstavljati pokušaj izazivanja kolektivnog obrazloženja tijekom kriznih vremena ili nesigurnosti."

Iako model još nije raspoloživ, istraživači kažu da bi na kraju mogli razviti aplikaciju koja može izračunati percepciju pouzdanosti događaja dok se odvija na društvenim mrežama.

"U kombinaciji s drugim signalima, kao što su teme događaja ili strukturne informacije, naš bi jezični rezultat mogao biti važan gradivni element automatiziranog sustava", rekao je dr. Eric Gilbert, Mitrin savjetnik i docent u školi za interaktivno računarstvo Georgia Tech.

“Twitter je dio problema s širenjem neistinitih vijesti na mreži. Ali to može biti i dio rješenja. "

Izvor: Georgia Institute of Technology