Исследователи из Университета Калифорнии разработали инструмент для машинного обучения, который проверяет правдивость новостей в интернете. В описательном тексте ученые рассказали, как они используют семантическое сходство между слухами и информацией на других сайтах. Их метод может объединять источники с нескольких языков, чтобы получить полную картину онлайн-новостей об одном и том же происшествии.
«Наши исследования вдохновлены растущей популярностью ложных новостей, связанных с мультимедийным контентом в социальных сетях, — отметил Вейминг Вэнь, руководитель группы. — В основном это касается того, как использовать методы машинного обучения для проверки слухов. Идея состоит в том, чтобы решить проблему путем сбора определенных черт для этого типа слухов и построения модели для классификации слухов как поддельных или реальных».
Facebook ввел рейтинговую систему для пользователей. С ее помощью сервис избавится от фейковых новостей
Технологии
«Я думаю, что самая значимая часть исследования заключается в том, что мы разработали систему проверки слухов, которая работает специально для мультимедийных слухов, которая чрезвычайно распространена, но не изучена полностью, — добавил он. — С помощью этой системы мы можем эффективно проверять новости на таких платформах, как Facebook и Twitter».
Это исследование может стать важной вехой на пути разработки эффективных способов проверки онлайн-слухов, сопровождаемых мультимедийным контентом. Кроме того, англо-китайский набор данных, собранный исследователями, можно использовать в дальнейших экспериментах, изучающих методы проверки двуязычных новостей.