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Eine umfassende Analyse von niedrig- und hochstufigen Merkmalen für die frühe Erkennung von Gerüchten auf Twitter


Core Concepts
Durch den Einsatz von neuronalen Modellen zur Erlernung der versteckten Darstellungen einzelner gerüchtbezogener Tweets zu Beginn eines Gerüchts kann das resultierende Signal die Klassifizierungsleistung im Laufe der Zeit, insbesondere innerhalb der ersten 10 Stunden, deutlich verbessern.
Abstract
Der Artikel untersucht, wie sich die Leistung verschiedener Arten von niedrig- und hochstufigen Merkmalen im Laufe der Zeit (während der Verbreitung von Gerüchten) ändert, um das Verständnis der Merkmalauswirkung und des Modelldesigns für die Gerüchteerkennung zu verschiedenen Zeitpunkten zu verbessern. Zunächst wird ein neuronales Modell auf Einzeltweetebene entwickelt, um die Glaubwürdigkeit von Tweets zu bewerten. Dieses Modell nutzt Convolutional Neural Networks (CNN) und Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke, um eine reichhaltige versteckte semantische Darstellung einzelner Tweets zu lernen. Anschließend wird ein zeitabhängiges Klassifikationsmodell auf Basis einer Reihe von über 50 Merkmalen aus verschiedenen Kategorien wie Ensemble, Twitter und epidemiologische Merkmale entwickelt. Dieses Modell nutzt die Vorhersagen des Einzeltweetmodells als zusätzliches Merkmal. Die umfangreichen Experimente zeigen, dass das resultierende Modell, das diese Merkmale nutzt, wettbewerbsfähig ist, eine Genauigkeit von über 90% erreicht und stärkere Basislinien in einem sorgfältig kuratierten Datensatz übertrifft. Insbesondere in den ersten 24 Stunden übertrifft das Modell deutlich die Leistung menschlicher Experten bei der Gerüchteaufklärung.
Stats
Die durchschnittliche Polaritätsbewertung von Nachrichten-Events beträgt -0,066, während die von Gerüchten -0,1393 beträgt, was zeigt, dass gerüchtbezogene Nachrichten dazu neigen, mehr negative Stimmungen zu enthalten. Der Anteil der Tweets, die URLs mit einer Domänenrangfolge von weniger als 5000 enthalten, ist bei Gerüchten höher als bei Nachrichten.
Quotes
"Gerüchte sind Buschfeuer, die schwer zu löschen sind, und traditionelle Nachrichtenquellen oder offizielle Kanäle wie Polizeibehörden haben anschließend Mühe, der Öffentlichkeit verifizierte Informationen zu vermitteln, da sie unter dem Ansturm falscher Informationen untergehen."

Deeper Inquiries

Wie können wir die Erkennung von Gerüchten auf Plattformen wie TikTok oder Instagram verbessern, wo die Inhalte hauptsächlich aus Bildern und Videos bestehen?

Um die Erkennung von Gerüchten auf Plattformen wie TikTok oder Instagram zu verbessern, wo die Inhalte hauptsächlich aus Bildern und Videos bestehen, müssen wir innovative Ansätze und Technologien nutzen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie dies erreicht werden kann: Bild- und Videoanalyse: Durch den Einsatz von Bild- und Videoanalyse-Tools können Algorithmen trainiert werden, um visuelle Inhalte auf Hinweise von Falschinformationen oder Gerüchten zu überprüfen. Dies kann durch die Erkennung von manipulierten Bildern, falschen Untertiteln oder irreführenden Inhalten erfolgen. Deep Learning und KI: Der Einsatz von Deep Learning und künstlicher Intelligenz (KI) kann dabei helfen, Muster in Bildern und Videos zu erkennen, die auf potenzielle Gerüchte hinweisen. Durch den Einsatz von neuronalen Netzwerken können Algorithmen trainiert werden, um automatisch verdächtige Inhalte zu identifizieren. Metadatenanalyse: Die Analyse von Metadaten wie Zeitstempeln, Standortinformationen und Benutzerinformationen kann ebenfalls zur Erkennung von Gerüchten beitragen. Durch die Überprüfung dieser Daten können verdächtige Inhalte identifiziert und überprüft werden. Kollaborative Überwachung: Die Einbindung von Benutzern in den Prozess der Gerüchteerkennung kann ebenfalls hilfreich sein. Durch die Implementierung von Mechanismen zur Meldung von verdächtigen Inhalten durch die Community kann die Effektivität der Erkennung verbessert werden. Echtzeit-Analyse: Auf Plattformen wie TikTok und Instagram, wo Inhalte schnell viral werden können, ist eine Echtzeit-Analyse entscheidend. Durch den Einsatz von Echtzeitüberwachungstools können verdächtige Inhalte schnell identifiziert und Maßnahmen ergriffen werden, um ihre Verbreitung einzudämmen.

Welche Auswirkungen haben Gerüchte auf das Vertrauen der Öffentlichkeit in Medien und Regierungsinstitutionen, und wie können wir diesem Problem begegnen?

Gerüchte können erhebliche Auswirkungen auf das Vertrauen der Öffentlichkeit in Medien und Regierungsinstitutionen haben. Wenn falsche Informationen verbreitet werden, kann dies zu Verwirrung, Misstrauen und Desinformation führen. Hier sind einige Auswirkungen von Gerüchten auf das Vertrauen der Öffentlichkeit und mögliche Lösungsansätze: Vertrauensverlust: Gerüchte können das Vertrauen der Öffentlichkeit in Medien und Regierungsinstitutionen untergraben, da sie Zweifel an der Glaubwürdigkeit und Integrität dieser Institutionen aufkommen lassen. Polarisierung: Gerüchte können zu einer Polarisierung der Gesellschaft führen, da sie unterschiedliche Meinungen und Überzeugungen verstärken können. Dies kann das Vertrauen in die Regierung und die Medien weiter schwächen. Desinformation: Gerüchte können zur Verbreitung von Desinformation führen, die das Vertrauen der Öffentlichkeit in die Informationsquellen beeinträchtigt. Dies kann zu einer gefährlichen Situation führen, insbesondere in Krisenzeiten. Um diesem Problem zu begegnen, sind folgende Maßnahmen wichtig: Aufklärung und Sensibilisierung: Es ist wichtig, die Öffentlichkeit über die Auswirkungen von Gerüchten und Desinformation aufzuklären und sie für die Bedeutung von Fakten und vertrauenswürdigen Quellen zu sensibilisieren. Transparenz und Kommunikation: Regierungs- und Medieninstitutionen sollten transparent über ihre Entscheidungsprozesse und Informationen kommunizieren, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu stärken. Faktenprüfung und Überwachung: Die Einrichtung von Faktenprüfungsstellen und Überwachungsmechanismen kann dazu beitragen, die Verbreitung von Gerüchten einzudämmen und die Öffentlichkeit vor Desinformation zu schützen. Zusammenarbeit und Partnerschaften: Die Zusammenarbeit zwischen Regierungsinstitutionen, Medienorganisationen und der Zivilgesellschaft ist entscheidend, um gemeinsame Strategien zur Bekämpfung von Gerüchten zu entwickeln und umzusetzen.

Wie können wir Methoden zur Früherkennung von Gerüchten nutzen, um die Verbreitung von Desinformation in Krisenzeiten wie Pandemien oder Naturkatastrophen zu verhindern?

Die Früherkennung von Gerüchten ist entscheidend, um die Verbreitung von Desinformation in Krisenzeiten wie Pandemien oder Naturkatastrophen zu verhindern. Hier sind einige Möglichkeiten, wie wir Methoden zur Früherkennung von Gerüchten nutzen können: Echtzeitüberwachung: Durch den Einsatz von Echtzeitüberwachungstools können verdächtige Inhalte frühzeitig identifiziert und überprüft werden. Dies ermöglicht es, schnell auf Gerüchte zu reagieren und ihre Verbreitung einzudämmen. Automatisierte Analyse: Der Einsatz von automatisierten Analysetools, die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basieren, kann dabei helfen, verdächtige Inhalte zu identifizieren und zu überprüfen. Diese Tools können Muster und Anzeichen von Gerüchten erkennen und alarmieren. Kollaborative Überwachung: Die Einbindung von Benutzern und der Community in den Prozess der Gerüchteerkennung kann die Effektivität der Früherkennung verbessern. Durch die Meldung verdächtiger Inhalte durch die Nutzer kann die Verbreitung von Desinformation eingedämmt werden. Faktenprüfung: Die Einrichtung von Faktenprüfungsstellen und die Zusammenarbeit mit vertrauenswürdigen Medienorganisationen können dazu beitragen, die Echtheit von Informationen zu überprüfen und Gerüchte zu entlarven. Krisenkommunikation: Regierungs- und Gesundheitsbehörden sollten klare und transparente Kommunikationsstrategien entwickeln, um die Öffentlichkeit über aktuelle Entwicklungen und Fakten auf dem Laufenden zu halten. Dies kann dazu beitragen, Gerüchte und Desinformation zu bekämpfen. Durch die gezielte Anwendung dieser Methoden zur Früherkennung von Gerüchten können wir die Verbreitung von Desinformation in Krisenzeiten effektiv eindämmen und das Vertrauen der Öffentlichkeit in vertrauenswürdige Informationsquellen stärken.
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