What the fake? Assessing the extent of networked political spamming and bots in the propagation of #fakenews on Twitter
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine one of the largest data sets on the hashtag use of #fakenews that comprises over 14m tweets sent by more than 2.4m users. Design/methodology/approach Tweets referencing the hashtag (#fakenews) were collected for a period of over one year from January 3 to May 7 of 2018. Bot detection tools were employed, and the most retweeted posts, most mentions and most hashtags as well as the top 50 most active users in terms of the frequency of their tweets were analyzed. Findings The majority of the top 50 Twitter users are more likely to be automated bots, while certain users’ posts like that are sent by President Donald Trump dominate the most retweeted posts that always associate mainstream media with fake news. The most used words and hashtags show that major news organizations are frequently referenced with a focus on CNN that is often mentioned in negative ways. Research limitations/implications The research study is limited to the examination of Twitter data, while ethnographic methods like interviews or surveys are further needed to complement these findings. Though the data reported here do not prove direct effects, the implications of the research provide a vital framework for assessing and diagnosing the networked spammers and main actors that have been pivotal in shaping discourses around fake news on social media. These discourses, which are sometimes assisted by bots, can create a potential influence on audiences and their trust in mainstream media and understanding of what fake news is. Originality/value This paper offers results on one of the first empirical research studies on the propagation of fake news discourse on social media by shedding light on the most active Twitter users who discuss and mention the term “#fakenews” in connection to other news organizations, parties and related figures.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle