Klasyfikatory tekstu wspomagają użytkowników w wykrywaniu fake newsów w internecie
Ocena wiarygodności tekstu jest przedmiotem artykułu dr. Piotra Przybyły z Zespołu Inżynierii Lingwistycznej, który ukazał się w czasopiśmie “Information Processing & Management”. W ramach badań zaimplementowano różne klasyfikatory tekstu w formie rozszerzenia do przeglądarki, aby sprawdzić, jak korzystanie z nich wpływa na postrzeganie wiarygodności przez czytelników treści internetowych. Uzyskane wyniki wskazują, że użytkownicy korzystający z przygotowanych modeli są w stanie odróżniać artykuły wiarygodne od fake news z większą łatwością, niż bazując tylko na własnym osądzie.
Prace przeprowadzono w ramach projektu HOMADOS (https://homados.ipipan.waw.pl/), finansowanego przez Narodową Agencję Wymiany Akademickiej (NAWA), we współpracy z Universidad Nacional del Sur (Argentyna). Artykuł „When Classification Accuracy is Not Enough: Explaining News Credibility Assessment” ukazał się w czasopiśmie “Information Processing & Management”