論文の概要: SirenLess: reveal the intention behind news
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02731v1
- Date: Wed, 8 Jan 2020 20:36:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-13 12:39:37.587732
- Title: SirenLess: reveal the intention behind news
- Title（参考訳）: SirenLess氏、ニュースの背景にある意図を明かす
- Authors: Xumeng Chen, Leo Yu-Ho Lo, Huamin Qu
- Abstract要約: 本稿では,言語的特徴による誤ニュース検出のための視覚解析システムであるSirenLessを紹介する。
このシステムは、ニュースメタデータと言語機能を統合し、ニュース記事の意味構造を明らかにする新しいインタラクティブツールである、記事エクスプローラーを特徴とする。
我々は、SirenLessを用いて、異なるソースから18のニュース記事を分析し、誤ったニュース検出のためのいくつかの有用なパターンを要約する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.757138364005087
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: News articles tend to be increasingly misleading nowadays, preventing readers
from making subjective judgments towards certain events. While some machine
learning approaches have been proposed to detect misleading news, most of them
are black boxes that provide limited help for humans in decision making. In
this paper, we present SirenLess, a visual analytical system for misleading
news detection by linguistic features. The system features article explorer, a
novel interactive tool that integrates news metadata and linguistic features to
reveal semantic structures of news articles and facilitate textual analysis. We
use SirenLess to analyze 18 news articles from different sources and summarize
some helpful patterns for misleading news detection. A user study with
journalism professionals and university students is conducted to confirm the
usefulness and effectiveness of our system.
- Abstract（参考訳）: 最近のニュース記事は誤解を招く傾向にあり、読者が特定の出来事に対して主観的な判断を下すのを防ぐ。
いくつかの機械学習アプローチは、誤解を招くニュースを検出するために提案されているが、そのほとんどは、意思決定において人間に限られた助けを提供するブラックボックスである。
本稿では,言語特徴による誤ニュース検出のための視覚解析システムであるSirenLessを提案する。
このシステムは、ニュースメタデータと言語機能を統合し、ニュース記事の意味構造を明らかにし、テキスト分析を容易にする新しいインタラクティブツールである記事エクスプローラーを特徴とする。
sirenlessを使って異なるソースからの18のニュース記事を分析し、誤解を招くニュース検出に有用なパターンをいくつか要約した。
本システムの有効性と有効性を確認するために,ジャーナリズム専門家と大学生によるユーザ調査を行った。
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