停止点击诱饵:在线新闻媒体中点击诱饵的检测与预防
社会与信息网络
2016-11-01 v1 人机交互
摘要
大多数在线新闻媒体高度依赖读者点击产生的收入,由于存在众多此类媒体,它们需要相互竞争以吸引读者注意力。为了吸引读者点击文章并随后访问媒体网站,这些媒体经常提出伴随文章链接的引人注目的标题,诱使读者点击链接。此类标题被称为点击诱饵(Clickbaits)。虽然这些诱饵可能骗得点击,但从长远来看,点击诱饵通常无法达到读者预期,令他们失望。在这项工作中,我们尝试自动检测点击诱饵,然后构建一个浏览器扩展,向不同媒体网站的读者警告可能被此类标题诱骗的可能性。该扩展还为每位读者提供屏蔽她不想看到的点击诱饵的选项。然后,利用这些读者选择,该扩展在她未来访问时自动屏蔽类似的点击诱饵。我们在多个媒体站点进行了广泛的离线和在线实验,发现所提出的点击诱饵检测和个性化屏蔽方法表现非常好,在检测中达到93%准确率,在屏蔽中达到89%准确率。
引用
@article{arxiv.1610.09786,
title = {Stop Clickbait: Detecting and Preventing Clickbaits in Online News Media},
author = {Abhijnan Chakraborty and Bhargavi Paranjape and Sourya Kakarla and Niloy Ganguly},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.09786},
year = {2016}
}
备注
2016 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM)