PHEME dataset of rumours and non-rumours
Notice bibliographique
Résumé
This dataset contains a collection of Twitter rumours and non-rumours posted during breaking news. The five breaking news provided with the dataset are as follows:<br>* Charlie Hebdo: 458 rumours (22.0%) and 1,621 non-rumours (78.0%).* Ferguson: 284 rumours (24.8%) and 859 non-rumours (75.2%).* Germanwings Crash: 238 rumours (50.7%) and 231 non-rumours (49.3%).* Ottawa Shooting: 470 rumours (52.8%) and 420 non-rumours (47.2%).* Sydney Siege: 522 rumours (42.8%) and 699 non-rumours (57.2%).<br>The data is structured as follows. Each event has a directory, with two subfolders, rumours and non-rumours. These two folders have folders named with a tweet ID. The tweet itself can be found on the 'source-tweet' directory of the tweet in question, and the directory 'reactions' has the set of tweets responding to that source tweet.<br>This dataset was used in the paper 'Learning Reporting Dynamics during Breaking News for Rumour Detection in Social Media' for rumour detection. For more details, please refer to the paper.<br>License: The annotations are provided under a CC-BY license, while Twitter retains the ownership and rights of the content of the tweets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».