通过元数据刻画 Twitter 上的政治假新闻
计算与语言
2017-12-19 v1 社会与信息网络
机器学习
摘要
本文提出一种初步方法，通过分析元数据来刻画 Twitter 上的政治假新闻。具体而言，我们聚焦于在唐纳德·特朗普当选美利坚合众国第45任总统当天收集的超过150万条推文。我们利用这些推文中嵌入的元数据，以寻找包含假新闻的推文与不包含假新闻的推文之间的差异。具体地，我们仅对疯传的推文进行分析，通过研究用户接触推文的代理指标、刻画传播假新闻的账号以及考察其极化程度来进行。我们发现粉丝分布、推文中 URL 的数量以及用户认证情况存在显著差异。
引用
@article{arxiv.1712.05999,
title = {Characterizing Political Fake News in Twitter by its Meta-Data},
author = {Julio Amador and Axel Oehmichen and Miguel Molina-Solana},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.05999},
year = {2017}
}