تم تحليل الملايين من التغريدات لقياس المصداقية

عن طريق مسح ٦٦ مليون تغريدةلـ ١٤٠٠ حدث في العالم تقريباً، في معهد جورجيا للتكنولوجيا بنى الباحثون نموذج للغة لتحديد الكلمات والعبارات التي تؤدي إلى معرفة مستويات القوة أو الضعف للمصداقية على تويتر. وتشير النتائج التي توصلوا إليها أن كلمات الملايين من الناس على وسائل التواصل الاجتماعي لديها معلومات كبيرة حول مصداقية الحدث – حتى عندما لا يزال الحدث جاري.

وقال اتنوشريميترا(TanushreeMitra) -الحاصل على درجة الدكتوراه من معهد جورجيا للتكنولوجيا- الذي قاد فريق البحث:”كانت هناك العديد من الدراسات حول مصداقية وسائل التواصل الاجتماعي في السنوات الأخيرة، لكن القليل جدا يعرف عما هي أنواع الكلمات أو العبارات لخلق تصور عن المصداقية خلال كشف الأحداث بسرعة”.

بدأ الفريق في تغريدات الأحداث الحاصلة خلال عامي٢٠١٤/٢٠١٥، بما في ذلك ظهور فيروس إيبولا (Ebola) في غرب أفريقيا، و في هجوم تشارلي ابدو (Charlie Hebdo) في باريس، أيضا وفاة اريك غارنر (Eric Garner) في مدينة نيويورك.سأل الناس للحكم على مصداقيتها (“بالتأكيد دقيقة” إلى “بالتأكيد غير دقيقة”). ثم أضاف الفريق الكلمات إلى نموذج ليتم تقسيمها إلى ١٥ صنف من التصنيفات اللغوية المختلفة. وتشمل تصنيفات العواطف الإيجابية والسلبية والتعزيز والقلق.

معهد جورجيا للتكنولوجيا درَس الكلمات للحكم، إذا كانت التغريدة موثوقة أم لا. ولقد تطابقت آراء البشر بقدر ٦٨% من الوقت. وهذا أعلى بكثير من خط الأساس العشوائي 25%. التغريدات المعززة بكلمات، مثل “لاريب فيه”، والمشاعر الإيجابية، مثل “حريص” و “رائع”، وينظر إليها على أنها ذات مصداقية عالية”، وقال ميترا (Mitra): “الكلمات تشير إلى المشاعر الإيجابية ولكن السخرية من عدم جدوى هذا الحدث، مثل” ها “، أو” المزاح” وينظر إليها على أنها أقل مصداقية، يرتبط ارتفاع عدد مرات إعادة نشر التغريدات مع انخفاض درجات المصداقية. يعتقد أن عدد مرات الرد وإعادة نشرالتغريدات مع رسائل طويلة، أكثر مصداقية.

“وقد يكون ذلك لأن الرسائل الطويلة توفر مزيد من المعلومات أو المنطق، لذلك ينظر إليها على أنها أكثر مصداقيه”. “ومن ناحية أخرى، فإن ارتفاع عدد مرات إعادة نشر التغريدات، الذي يقلل المصداقية، قد يمثل محاولة لإثارة الرأي الجماعي في أوقات الأزمات أوالارتياب”، لم يتم نشر النظام بعد، ولكن الفريق في معهد جورجيا للتكنولوجيا يقول بأنه في نهاية المطاف يمكن أن يصبح لدينا تطبيق لعرض مصداقية الحدث عند وقوعه فورا على وسائل التواصل الاجتماعي.

وقال “عند جمع الحصيلة اللغوية لدينا مع إشارات أخرى، مثل موضوعات الحدث أو المعلومات الهيكلية، يمكن أن تكون أهم خطوة لبناء النظام الآلي” وقال اريك جيلبرت (Eric Gilbert)، مستشار ميترا (Mitra’s) وأستاذ مساعد في كلية جورجيا للتكنولوجيا التفاعلية للحاسبات: “التغريدات هي جزء من المشكلة،حيث من خلالها تنشر أخبار غير صادقة على الإنترنت، ولكن يمكن أيضاً أن تكون جزء من الحل”.

ورقة “شح نموذج اللغةالمتعلق بمصداقية وسائل التواصل الاجتماعي عبر أحداث مختلفة”، ستعرض في فبراير في مؤتمر ACM على العمل التعاوني-الكمبيوتر المعتمدة والحوسبة الاجتماعية في بورتلاند، أوريغون.

ترجمة: ربى علي السحيمي

Twitter: @ruba_4

مراجعة: سارة محمد

المصادر:

1- مصدر المقالة ScienceDaily

2- مصدر إضافي للمقالة ScienceDirect