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Credibility-Based Fake News Detection

  • 2020
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Niraj Sitaula
Chilukuri K. Mohan
Jennifer Grygiel
Xinyi Zhou
Reza Zafarani
Erschienen in
Disinformation, Misinformation, and Fake News in Social Media
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Die aktuelle Forschung zur Erkennung von Fake News konzentriert sich größtenteils auf die Analyse von Fake-News-Inhalten und ihrer Verbreitung in einem Netzwerk von Nutzern. In diesem Aufsatz betonen wir die Erkennung von Fake News, indem wir ihre Glaubwürdigkeit bewerten. Durch die Analyse öffentlicher Fake-News-Daten zeigen wir, dass Informationen über Nachrichtenquellen (und Autoren) ein starker Indikator für Glaubwürdigkeit sein können. Unsere Ergebnisse legen nahe, dass die Geschichte eines Autors in Verbindung mit Fake News und die Anzahl der Autoren eines Nachrichtenartikels eine bedeutende Rolle bei der Erkennung von Fake News spielen können. Unser Ansatz kann dazu beitragen, traditionelle Methoden zur Erkennung von Fake News zu verbessern, bei denen Inhaltsmerkmale häufig verwendet werden, um Fake News zu erkennen.
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Titel
Credibility-Based Fake News Detection
Verfasst von
Niraj Sitaula
Chilukuri K. Mohan
Jennifer Grygiel
Xinyi Zhou
Reza Zafarani
Copyright-Jahr
2020
Buch
Disinformation, Misinformation, and Fake News in Social Media

Print ISBN: 978-3-030-42698-9

Electronic ISBN: 978-3-030-42699-6

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-42699-6_9
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