通过文章分类评估在线新闻发布者的可信度
信息检索
2024-01-04 v1
摘要
当今时代低质量在线信息的泛滥凸显了对稳健且自动的机制来评估在线新闻发布者可信度的需求。本文中，我们利用一个包含来自 40 个不同来源的 4033 篇新闻报道的数据集，分析在线新闻媒体机构的可信度。我们旨在基于对单篇文章内容的分类来推断来源的可信度级别。可信度标签来自 NewsGuard，这是一个使用既定编辑和发布标准评估新闻来源的新闻组织。结果表明，该分类模型在分类新闻文章的可信度级别方面非常有效。这项研究在提醒读者注意潜在不可信的新闻来源、协助新闻组织评估新的或不熟悉的媒体机构，以及支持选择文章进行可信度评估方面具有实际应用价值。
引用
@article{arxiv.2401.01781,
title = {Evaluating Trustworthiness of Online News Publishers via Article Classification},
author = {John Bianchi and Manuel Pratelli and Marinella Petrocchi and Fabio Pinelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.01781},
year = {2024}
}
备注
This paper will appear in the proceedings of the 2024 ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing, Avila, Spain, April 8-12, 2024. The version here submitted is the accepted version before publisher typesetting