绘制关于MH17坠机事件的（失）信息流
计算与语言
2019-10-04 v1 计算机与社会
摘要
数字媒体不仅使信息快速共享成为可能，也助长了虚假信息。MH17坠机事件是导致社交媒体上虚假信息传播的一个显著案例。分析该事件在Twitter上信息扩散的研究集中于小型、人工标注的数据集，或使用代理进行数据标注。在本工作中，我们考察文本分类器在多大程度上可用于为后续内容分析标注数据，特别地，我们聚焦于预测与MH17坠机事件相关的亲俄与亲乌Twitter内容。尽管我们发现神经分类器优于基于哈希标签的基线，但以高精度标注亲俄与亲乌内容仍是一个具有挑战性的问题。我们提供了错误分析以强调该任务的难度，并识别出可能在未来工作中有助于改进分类的因素。最后，我们展示了该分类器如何为人工标注者便利标注任务。
引用
@article{arxiv.1910.01363,
title = {Mapping (Dis-)Information Flow about the MH17 Plane Crash},
author = {Mareike Hartmann and Yevgeniy Golovchenko and Isabelle Augenstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.01363},
year = {2019}
}