論文の概要: Information Credibility in the Social Web: Contexts, Approaches, and Open Issues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09473v1
• Date: Sun, 26 Jan 2020 15:42:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 21:45:00.203760
• Title: Information Credibility in the Social Web: Contexts, Approaches, and Open Issues
• Title（参考訳）: ソーシャルウェブにおける情報の信頼性--文脈・アプローチ・オープン・イシュー
• Authors: Gabriella Pasi and Marco Viviani
• Abstract要約: 信頼性(英語: Cliability)とは、個人によって認識される品質であり、必ずしも自分の認知能力と偽の情報とを区別できるわけではない。 ソーシャルメディアにおける信頼性を自動的に評価するためのいくつかのアプローチが提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2133187119466116
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In the Social Web scenario, large amounts of User-Generated Content (UGC) are diffused through social media often without almost any form of traditional trusted intermediaries. Therefore, the risk of running into misinformation is not negligible. For this reason, assessing and mining the credibility of online information constitutes nowadays a fundamental research issue. Credibility, also referred as believability, is a quality perceived by individuals, who are not always able to discern, with their own cognitive capacities, genuine information from fake one. Hence, in the last years, several approaches have been proposed to automatically assess credibility in social media. Many of them are based on data-driven models, i.e., they employ machine learning techniques to identify misinformation, but recently also model-driven approaches are emerging, as well as graph-based approaches focusing on credibility propagation, and knowledge-based ones exploiting Semantic Web technologies. Three of the main contexts in which the assessment of information credibility has been investigated concern: (i) the detection of opinion spam in review sites, (ii) the detection of fake news in microblogging, and (iii) the credibility assessment of online health-related information. In this article, the main issues connected to the evaluation of information credibility in the Social Web, which are shared by the above-mentioned contexts, are discussed. A concise survey of the approaches and methodologies that have been proposed in recent years to address these issues is also presented.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルウェブのシナリオでは、大量のユーザー生成コンテンツ(ugc)がソーシャルメディアを通じて拡散され、伝統的な信頼できる仲介者はほとんどいない。 したがって、誤った情報に遭遇するリスクは無視できない。 そのため,オンライン情報の信頼性評価とマイニングが,近年の基本的な研究課題となっている。 信頼性(せいりょう、英: Cliability)とは、認知能力と偽情報とを区別できるわけではない個人によって認識される品質である。 そのため,近年,ソーシャルメディアの信頼性を自動評価する手法がいくつか提案されている。 それらの多くは、データ駆動モデル、すなわち、誤情報を特定するために機械学習技術を採用しているが、最近では、信頼性の伝播に焦点を当てたグラフベースのアプローチや、セマンティックWeb技術を利用した知識ベースのアプローチも出現している。 情報信頼性の評価が検討されている3つの主な文脈について考察する。 (i)レビューサイトにおける意見スパムの検出 (ii)マイクロブログにおける偽ニュースの検出 (iii)オンライン健康関連情報の信頼性評価 本稿では、上記の文脈で共有されるソーシャルウェブにおける情報信頼性の評価に関連する主な課題について論じる。 これらの課題に対処するために近年提案されているアプローチと方法論の簡潔な調査も紹介する。

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