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World File Search System假新闻
假新闻态度识别：
我们生活在一个可以通过互联网获取大量信息的世界，但我们获取的信息并非都是真实的。宣传、错误信息和虚假信息在历史上一直被用来影响舆论。(Lazer 等人，2017 年)。与虚假新闻相关的问题往往伴随着人们倾向于在任何网站或社交网站上搜索新闻，而不是在机构和/或认证网站上搜索新闻。虚假新闻会对人们的行为产生巨大的重要影响，它们可能成为国家间冲突的武器。认知战 (CogWar) 是一个非常重要的问题，因为它专注于影响人类的认知过程，从而影响他们的行为。尽管技术可以监控新闻趋势并识别真实新闻和虚假新闻，但对于用户的个人特征及其与新闻的关系仍然知之甚少。我们的研究旨在分析最有可能相信假新闻的行为和性格特征，以减轻错误信息的现象和影响，从而减轻 CogWar 的影响。具体来说，我们研究了基于相信假新闻的倾向的视觉注意力和尽责程度、开放性和情绪稳定性的变化。我们在观察假新闻和真实新闻时采用了内隐反应时间 (IRT) 和视觉行为 (眼动仪) 来进行这项研究。结果表明，当人们相信假新闻时，他们的尽责程度会降低，而会更加关注新闻故事的视觉元素 (图像)。相反，当人们能够识别假新闻时，他们会更加尽责，会首先查看新闻来源，而不是之前的新闻。
使用机器学习检测假新闻
假新闻的扩散已成为当今数字时代的重大挑战，影响了公众舆论，传播错误信息并影响社会和谐。本文介绍了一种基于机器学习的方法，用于使用自然语言处理（NLP）技术和监督学习算法的组合来检测假新闻。一个全面的数据集，其中包括真实和虚假的新闻文章来培训和评估该模型。应用了各种预处理技术，包括令牌化，茎和矢量化，将文本数据转换为合适的格式进行分析。使用多个分类算法，例如逻辑回归，支持向量机（SVM）和随机森林，以确定检测假新闻的最有效模型。我们提出的模型具有很高的精度，展示了其在区分真实和捏造内容方面的潜力。这项研究强调了使用基于AI的系统来对抗错误信息的重要性，提供了可靠的解决方案，可以将其集成到社交媒体平台和新闻网站中。这些发现表明，自动化的虚假新闻检测可以大大帮助早期识别和减少错误信息传播，从而有助于更加知名的社会。
疫苗假新闻：世界健康的分析...
摘要目的：分析有关免疫生物学的虚假新闻，在世界卫生组织的3CS模型（自信，自满和便利）中用作参考疫苗犹豫。方法：这是一项探索性定性研究，使用内容分析来分析三个国家新闻检查网站的假新闻。结果：分析了与免疫生物学有关的二十个假新闻，2018年出版了55％，与黄热病疫苗有关63％。从对结果的分析中出现了两个经验类别：免疫生物学具有死亡/续集的潜在风险；免疫生物学无效。结论：假新闻有可能基于3CS模型产生疫苗犹豫。因此，有必要重新考虑不低估不平等巴西社会的不对称和不平等现象的交流健康实践。考虑到护理是免疫室中最大的劳动力，因此需要专业人员参与作为对人群免疫生物学中真实信息的积极工具。
使用机器学习技术的假新闻检测
摘要 - 社交媒体中的人们传播了许多信息，以更新其状态并与他人分享关键新闻。但是，这些平台中的大多数并未迅速验证个人或其帖子，人们无法手动识别假新闻。因此，需要一个能够检测假新闻的自动化系统。这项研究提出了使用四种机器学习算法构建模型。实验中采用的数据集是两个数据集的综合，其中包含几乎相等数量的有关政治的真实和虚假新闻文章。预处理阶段首先要通过删除标点符号，令牌化，特殊字符，白色空间，冗余单词消除，数字和英文字母，然后启动并停止数据离散化。然后，我们分析了收集到的数据，其中80％的数据最初用于训练每个模型。之后，应用四种明显的分类算法。使用新闻文章中的虚假新闻，诸如逻辑回归，决策树，随机森林和梯度提升分类器之类的方法。使用其余20％的数据评估了受过训练的分类器的精度。结果表明，决策树模型的最佳精度为99.60％，梯度提升为99.55％。此外，随机森林显示99.10％，逻辑回归98.99％。此外，我们还探索了根据混乱矩阵的结果获得最高精度，回忆，F1得分的最佳模型。索引术语 - 社会媒体，虚假新闻检测，机器学习，分类器，逻辑回归，决策树，随机森林，梯度提升。
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对假新闻的识别...
可以帮助创建系统来学习和执行多种操作 (Ahmed 等人，2021)。通常，机器学习用于各种预测或检测欺诈。机器学习算法用于变化，必须使用数据集进行训练。训练结果的模型可用于对假新闻进行分类或检测。为了检测假新闻，一些研究人员创建了算法或系统，根据新闻文章、博客和社交媒体中包含的内容、文本和语言风格来检测假新闻。根据作者或作者使用语言的方式识别和分类假新闻。 (Torabi Asr & Taboada, 2019) 发现假新闻经常使用与丑闻、死亡和恐怖有关的词语。此外，误导性新闻中的许多语言风格都是故意夸大或过于戏剧化的，第二人称代词的使用与假新闻直接相关 (Hancock 等人，2007；Rashkin 等人，2017)。利用AI技术克服虚假新闻的频繁和快速出现。
数字欺骗：假新闻、人工智能与教育研究审查
在当今这个充斥着虚假信息、错误信息、人工智能和审查制度的世界里，教育工作者比以往任何时候都更需要意识到使用数字搜索进行教育研究的危险。因此，我们比以往任何时候都更加依赖强大的研究人员。在教育学科，学生经常被要求研究与课程、教学法、教育信息和理论有关的问题。学生正在使用互联网和数字图书馆搜索来获取公立和私立 K-12 学校以及高等教育的知识。在本文中，一位教育图书管理员和一位教育教授概述了他们教育所有教育学院学生使用数字平台揭露虚假新闻、人工智能 (AI) 的使用和日益严格的互联网审查的方法。使用案例研究，我们调查了 34 名正在接受培训的高中教育学士学生，他们创作了环境数字艺术项目。教授信息/媒体素养是为了向学生提供必要的工具，以识别可信、多样化、消息灵通、强大和稳健的研究。此外，他们还需要能够辨别何时使用人工智能。概述了学生的项目。我们的研究结果包括“十大”实用建议，供各级教育工作者在向学生传授当前数字时代的有效研究时使用。关键词
重温 CP Snow 的假新闻时代两种文化
本文旨在从信息技术的文化主导地位角度重新审视 CP Snow 的“两种文化”讲座。信息时代的传播危机，无论是虚假新闻、政治两极分化还是科学否定，都是因为科学和文学文化在寻求一个没有熵的世界时，无意中发现了一个毫无意义的世界。为了解释这种情况是如何发生的，本文首先探讨了 Snow 面临的挑战：描述热力学第二定律。然后，本文对熵进行了中性的描述，这种描述与热力学和信息无关，而不仅仅是对无序、不确定性、混乱、扩散、复杂性或涌现等更直观事物的度量。最后，本文认为，Snow 建议每个人都应该能够描述第二定律，这是现在的及时做法，因为熵是信息与现实之间的桥梁，也是科学与科幻小说之间的区别。