怎么辨别推特位置真假啊(推特怎么识别图片)

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比如“奥巴马是个穆斯林”这句话中,“奥巴马”和“穆斯林”之间存在 7 重联系,也就是说在数据库中需要跨越 7 组名词间的两两配对才能将这两个词扯在一起,这说明该言论是不太靠得住的。

但这种基于名词间关联强度的判定方法也有一定局限性。比如,它无法判定“George W. Bush娶了 Barbara Bush”这句话的真伪,因为在数据库中这两个名词高度相关。因此 Ciampaglia 也正设法为他的算法添加其他参数以提升其合理性.

美国伦斯勒理工大学的计算机科学家 Benjamin Horne 和 Sibel Adali 则提出了另一个方法。他们分析了由 Business Insider 评定的蕞值得信赖媒体发布的 75 篇真实报道,以及网上公认的 75 篇伪新闻,随后总结出:假新闻通常篇幅比真的短,会重复性地出现许多副词,其中的引述和专业词汇也相对更少。

他们由此建立了一套以文章所含名词数量、引述数量、冗长度以及总字数为参数的评定算法。该算法曾在去年于加拿大蒙特利尔举行的网络与社会媒体国际研讨会上做现场演示,并在辨别假新闻时准确率达到了 71%。

密歇根大学安娜堡分校的计算机科学家 Verónica Pérez-Rosas 同样发现假新闻中的副词使用频次要高于真新闻。在 2017 年 8 月发布于科学文献数据库 arXiv.org 的研究报告中,Pérez-Rosas 也提出,假新闻会使用更多正面措辞,并且更喜欢下结论。

由此可见,假新闻在写作手法上有共通之处。加州大学河滨分校的计算机科学家 Vagelis Papalexakis 就根据两篇报道间的行文相似度来判定它们的真伪。虽然他在研究报告中并未明确列出衡量相似度的具体参数,但在包含真假新闻各 32000 个的数据库中,他的算法能在预知其中 5% 的文章哪些是真哪些是假的情况下,以 69% 的准确率判定出其他文章的真伪。

社交网站可以用这些算法来给新闻做初步检查,并在用户打开一篇疑似假新闻时,给用户发一个预警提示。比如目前 Facebook 就会在后台监测哪些新闻下多了质疑性评论,然后专业人员会对这些新闻做出评定,并将评定结果录入 Facebook 原先的自动鉴别算法所用数据库中,从而实现算法的优化。

英国帝国理工学院的计算机科学家 Julio Amador Diaz Lopez 表示,即使目前这些鉴定算法演化得越来越“聪明”,但面对背景较抽象,如宗教、哲学等方面的报道,程序可能还是无法像人类一样会意,或辨识其可信度。同时,如果从写作风格着手的鉴伪程序被广泛采用,那原先假新闻的作者也会适当地改变自己的写作手法以图蒙混过关。

幸好,目前业内已出现了不只关注文字本身的算法。中国科学院计算技术研究所的曹娟提出的算法就着眼于读者的反馈模式。她将微博上用户对新闻的观点分为支持和反对两类。比如对于一条地方新闻,地理位置更接近事发地点的用户做出的评论就比相距较远的读者的反馈更具可信度。再比如一个隐身很久但突然冒出来给一条新闻评论的用户,他的言论可信度也就较低。

曹娟的团队选取了微博上传播的真伪新闻各 73 条,他们的算法通过分析这些新闻下共约 5 万条持支持或反对意见的评论,蕞终以 84% 的正确率识别出了假新闻。该研究成果也曾在的美国人工智能进步协会2016 年大会上展出。

再回到这些算法的实际应用——社交网站现阶段还不宜单单依据算法判断的结果,将所有疑似假新闻一律屏蔽,这样相当于以极权主义干涉了用户自主选择浏览信息的权利。Facebook 目前的做法是将系统鉴定出的低可信度报道自动置于推送栏底部,据公司发言人 Svensson 表示,这样可以将虚假新闻的阅读量减少约 80%。另外,前文提到的根据初步鉴定结果给用户发警示消息,也可能成为未来社交网站上对此类算法的应用形式之一。

同样,来自北京航空航天大学的网络专家李大庆教授也未把内容作为鉴伪程序的重心,而是把新闻的传播形式当作主要评判依据。他收集了微博上 1700 条假新闻、500 条真新闻,以及推特上真假新闻各 30 条,分析了它们的扩散特征后发现,真新闻的传播主要是靠用户从单个可靠消息源的直接分享,而假新闻的传播则主要依托用户间的分享。

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