Page 64 - False Information
P. 64
pengguna, dan berbasis propagasi, dan mereka menemukan bahwa
beberapa fitur yang terkait dengan informasi pengguna seperti usia
pengguna, jumlah pengikut, jumlah status, dan sebagainya, telah
membantu paling banyak untuk membedakan yang benar dari yang
menipu. Kredibilitas klaim dengan mengambil bukti dari mesin
pencari Google atau Bing. Pendekatan ini telah menggunakan
serangkaian fitur yang berbeda mulai dari fitur manual (misalnya,
kesamaan kosinus antara klaim dan hasil, Alexa Rank dari sumber
bukti) hingga pendekatan yang sepenuhnya otomatis menggunakan
jaringan pembelajaran yang dalam. Tren baru-baru ini mulai
muncul dan mencoba mendekati deteksi berita palsu dari sudut
pandang pendirian. Tujuannya adalah untuk memprediksi
bagaimana artikel lain berorientasi pada fakta tertentu
(Hanselowski et al., 2018).
Refleksi
Setelah mempelajari bab ini, identifikasi contoh-contoh informasi
palsu tentang COVID-19 di Media sosial.
False Information | 59
