論文の概要: Mobile Health Text Misinformation Identification Using Mobile Data Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19280v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 15:48:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 14:15:42.814775
• Title: Mobile Health Text Misinformation Identification Using Mobile Data Mining
• Title（参考訳）: モバイルデータマイニングを用いたモバイルヘルステキスト誤情報識別
• Authors: Wen-Chen Hu, Sanjaikanth E Vadakkethil Somanathan Pillai, Abdelrahman Ahmed ElSaid
• Abstract要約: 本研究は、スマートフォンが人々の主要な情報ソースになるにつれて、モバイルヘルステキスト情報が人々のデバイスに送られるかどうかを確かめるものである。 提案手法は,語彙解析,ストップワード除去,ストーミング,決定木など,さまざまな移動情報検索およびデータマイニング技術を用いている。 実験の結果,提案手法の精度は閾値50パーセントを超えるが,最適ではないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: More than six million people died of the COVID-19 by April 2022. The heavy casualties have put people on great and urgent alert and people try to find all kinds of information to keep them from being inflected by the coronavirus. This research tries to find out whether the mobile health text information sent to peoples devices is correct as smartphones becoming the major information source for people. The proposed method uses various mobile information retrieval and data mining technologies including lexical analysis, stopword elimination, stemming, and decision trees to classify the mobile health text information to one of the following classes: (i) true, (ii) fake, (iii) misinformative, (iv) disinformative, and (v) neutral. Experiment results show the accuracy of the proposed method is above the threshold value 50 percentage, but is not optimal. It is because the problem, mobile text misinformation identification, is intrinsically difficult.
• Abstract（参考訳）: 2022年4月までに600万人以上が新型コロナウイルスで死亡した。 重傷を負い、緊急の警戒に苦しむ人々が、新型コロナウイルスの感染を防ぐためにあらゆる種類の情報を見つけ出そうとしている。 本研究は、スマートフォンが人々の主要な情報ソースになるにつれて、モバイルヘルステキスト情報が人々のデバイスに送られるかどうかを調べる。 提案手法は, 語彙解析, 停止語除去, 語幹抽出, 決定木など, 様々な移動情報検索およびデータマイニング技術を用いて, モバイル・ヘルス・テキスト情報を以下のクラスに分類する。 (i)本当です。 (ii)偽物。 (iii)誤記 (iv)偽り、及び (v)中立。 実験の結果,提案手法の精度は閾値50パーセントを超えるが,最適ではないことがわかった。 モバイルテキストの誤報識別という問題は本質的に難しいためである。

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