論文の概要: CRED-1: An Open Multi-Signal Domain Credibility Dataset for Automated Pre-Bunking of Online Misinformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20856v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 11:45:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 02:32:14.115979
• Title: CRED-1: An Open Multi-Signal Domain Credibility Dataset for Automated Pre-Bunking of Online Misinformation
• Title（参考訳）: CRED-1: オンライン誤情報の自動パンキングのためのオープンなマルチ署名ドメインクレシビリティデータセット
• Authors: Alexander Loth, Martin Kappes, Marc-Oliver Pahl,
• Abstract要約: CRED-1は、オープンで再現可能なドメインレベルの信頼性データセットである。 データセットは、2,672のドメインをフェイク、信頼できない、混合、陰謀、風刺と分類している。 CRED-1は、プライバシを保存するブラウザエクステンションのデバイス上でのデプロイ用に設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.03825808787752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article presents CRED-1, an open, reproducible domain-level credibility dataset combining two openly-licensed source lists (OpenSources.co and Iffy.news) with four computed enrichment signals: domain age (WHOIS/RDAP), web popularity (Tranco Top-1M), fact-check frequency (Google Fact Check Tools API), and threat intelligence (Google Safe Browsing API). The dataset covers 2,672 domains categorized as fake, unreliable, mixed, conspiracy, or satire, each assigned a composite credibility score between 0.0 and 1.0. CRED-1 is designed for on-device deployment in privacy-preserving browser extensions to enable client-side pre-bunking of misinformation at the content delivery stage. The entire pipeline is implemented in Python using only standard library modules and is fully reproducible from publicly available sources. The dataset and pipeline code are released under CC~BY~4.0 and archived on Zenodo.
• Abstract（参考訳）: この記事では、オープンにライセンスされた2つのソースリスト(OpenSources.coとIffy.news)と、ドメイン年齢(WHOIS/RDAP)、Webの人気(Tranco Top-1M)、ファクトチェック頻度(Google Fact Check Tools API)、脅威インテリジェンス(Google Safe Browsing API)の4つを組み合わせた、オープンで再現可能なドメインレベルの信頼性データセットであるCRED-1を紹介する。 データセットは、2,672のドメインをフェイク、信頼できない、混合、陰謀、風刺に分類し、それぞれ0.0から1.0の複合信頼性スコアを割り当てている。 CRED-1は、プライバシを保存するブラウザエクステンションのオンデバイス展開用に設計されており、コンテンツ配信段階でクライアント側で誤情報の事前発行を可能にする。 パイプライン全体は標準ライブラリモジュールのみを使用してPythonで実装されており、公開されているソースから完全に再現可能である。 データセットとパイプラインコードはCC~BY〜4.0でリリースされ、Zenodoにアーカイブされている。

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