SirenLess：揭示新闻背后的意图
人机交互
2020-01-10 v1 计算与语言
摘要
如今新闻文章往往日益具有误导性，阻碍读者对某些事件做出主观判断。尽管已有一些机器学习方法被提出以检测误导性新闻，但其中多数属于黑箱，对人类决策帮助有限。本文中，我们提出SirenLess，一个通过语言特征进行误导性新闻检测的视觉分析系统。该系统具有文章浏览器这一新颖交互工具，集成了新闻元数据与语言特征，以揭示新闻文章的语义结构并便利文本分析。我们使用SirenLess分析了来自不同来源的18篇新闻文章，并总结了一些有助于误导性新闻检测的模式。我们与新闻专业人员和大学生开展了用户研究，以确认系统的有用性与有效性。
引用
@article{arxiv.2001.02731,
title = {SirenLess: reveal the intention behind news},
author = {Xumeng Chen and Leo Yu-Ho Lo and Huamin Qu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.02731},
year = {2020}
}
备注
9 pages, 8 figures