Формалізація система критеріїв для виявлення фрагментів онлайн-дискусій з підозрою на наявність інформаційно-психологічної маніпуляції
DOI:
https://doi.org/10.20998/2413-4295.2018.09.15Ключові слова:
інформаційно-психологічна маніпуляція, динамічний критерій, статичний критерій, система фільтрів, онлайн-спільнотаАнотація
У статті розглянуто критерії для виявлення і виділення підозрілих фрагментів дискусій онлайн-спільнот. Критерії поділено за темпоральною характеристикою на динамічні та статичні. Згідно з формальною моделлю онлайн-спільноти виділено організаційно-структурні рівні, на яких критерії відрізняються формою реалізації та механізмом виявлення. На основі критеріїв побудовано фільтри для виявлення підозрілих фрагментів дискусії, описано будову системи фільтрів, застосовано метод вагових показників для визначення підозрілого фрагменту дискусії на основі результатів проходження системи фільтрів.Посилання
Peleschyshyn, A., Holub, Z. Development of the System for Detecting Manipulation in Online Discussions. International Conference on Systems, Control and Information Technologies 2016, Springer International Publishing, 2016, 543, 111-117, doi: 10.1007/978-3-319-48923-0_15.
Peleschyshyn, A., Holub, Z., Holub, I. Methods of real-time detecting manipulation in online communities. Scientific and Technical Conference “Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), 2016 XIth International, IEEE, 2016, 15-17, doi: 10.1109/STC-CSIT.2016.7589857.
Dey, L., Haque, S. K., Mirajul, A. Opinion Mining from Noisy Text Data. Proceedings of the second workshop on Analytics for noisy unstructured text data, 2008, 83-90, doi: 10.1007/s10032-009-0090-z.
Iqbal, S., Zulqurnain, A., Wani, Y. et al. The survey of sentiment and opinion mining for behavior analysis of social media. International Journal of Computer Science & Engineering Survey (IJCSES), 2015, 6, 21-27, doi: 10.5121/ijcses.2015.6502.
Case Study: Advanced Sentiment Analysis Available at: chrome-extension://padcapdkhelngdelppbbjmkmkfceoikg/ content/pdf/viewer/viewer.html?file=http%3A%2F%2Fwww.aclweb.org%2Fanthology%2FW04-2328.
Pozzi, F. A., Fersini, E., Messina, E., et al. Sentiment Analysis in Social Networks. Morgan Kaufmann, 2016, 284, doi: 10.1016/B978-0-12-804412-4.00001-2.
Oraby, S., Reed, L., Compton, R., et al. And That's a Fact: Distinguishing Factual and Emotional Argumentation in Online Dialogue. In The 2nd Workshop on Argumentation Mining, at The North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL), Denver, Colorado, 2015, doi: 10.3115/v1/W15-0515.
Anwar, T., Abulaish, M. Modeling a Web Forum Ecosystem into an Enriched Social Graph. Ubiqutos Social Media Analysis, LNCS, Springer, 2013, 8329, 152-173, doi: 10.1007/978-3-642-45392-2_8.
Fedushko, S. Development of a software for computer-linguistic verification of socio-demographic profile of web-community member. - Webology, 2014, doi: 10.6084/m9.figshare.2056647.
Benevenuto, F., Rodrigues, T., Cha, M., et al. Characterizing user behavior in online social networks. Proceedings of the 9th ACM SIGCOMM conference on Internet measurement, ACM New York, USA, 2009, 49-62, doi: 10.1145/1644893.1644900
Peleschyshyn, A., Holub, Z., Holub, I. Formal Model and Key Features of an Online Community Fundamental for Detecting Informational and Psychological Manipulation. Scientific and Technical Conference “Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), 2017 XIth International. IEEE, 101-104, doi: 10.1109/STC-CSIT.2017.8098746.
Liu, D., Percival, D., Flenberg, S. User Interest and Interaction Structure in Online Forums. The AAAI Press, 2010.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Журнал публікує статті згідно з ліцензією Creative Commons Attribution International CC-BY.
