社交媒体语境下假新闻阅读与标注的一项研究
人机交互
2022-04-28 v2 计算机与社会
机器学习
社会与信息网络
摘要
假新闻的在线传播是威胁整个社会的一大问题。这种传播在很大程度上由新媒体形式所助推，即社交网络与在线媒体网站。研究者和从业者一直试图通过刻画假新闻特征并设计自动检测方法来应对。检测方法迄今仅取得有限成功，主要源于新闻内容与时境的复杂性以及缺乏恰当标注的数据集。提升自动误信息检测方法效率的一种可能途径是模仿人类的检测工作。理解在线用户的新闻消费行为同样重要。本文中，我们呈现了一项眼动追踪研究，让 44 名普通参与者随意浏览含有新闻文章帖子的社交媒体信息流，其中部分为假新闻。在第二轮中，我们请参与者判断这些文章的真伪。我们还描述了一项后续定性研究，场景类似，但此次参与者为 7 名假新闻标注专家。我们给出了两项研究的描述、所得数据集（于此发布）的特征以及若干发现。
引用
@article{arxiv.2109.12523,
title = {A Study of Fake News Reading and Annotating in Social Media Context},
author = {Jakub Simko and Patrik Racsko and Matus Tomlein and Martin Hanakova and Robert Moro and Maria Bielikova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.12523},
year = {2022}
}