Pheme (projeto)

Pheme é um projeto de pesquisa de 36 meses iniciado em 2014 para estabelecer a veracidade das reivindicações feitas na Internet.

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Introdução

O conteúdo não verificado é dominante e prolífico em mensagens de mídia social. Embora o big data normalmente apresente desafios em seu volume de informações, variedade e velocidade, as mídias sociais apresentam um quarto: estabelecendo veracidade. O projeto Pheme tem como objetivo analisar o conteúdo em tempo real e determinar a precisão das reivindicações feitas nele. À medida que as reivindicações se propagam através de uma rede social, cada indivíduo escolhe se deve ou não transmitir informações, com base na precisão que pensam. Analisar o idioma usado e a disseminação de informações por meio de uma rede, bem como o contexto espacial e temporal da informação, é usado para construir um detector de mentiras em tempo real para as mídias sociais. Isso ajudará, por exemplo, serviços de emergência (que já integram as mídias sociais como parte de seus sistemas de alerta e resposta) a sinalizar emergências em potencial.

Avaliar a autoridade das fontes automaticamente também é uma meta do projeto, com base no tratamento das notícias e informações que são provenientes delas. Por exemplo, um tweet de um artigo da BBC News manteria mais peso do que um de uma fonte desconhecida.

O projeto recebeu o nome da deusa grega Pheme.

Estudos de caso

Pheme aborda a mídia social está em dois cenários: informações sobre assistência médica, que podem ser particularmente prejudiciais, se erradas, e informações usadas pelos jornalistas.

Categorias de boato

Pheme aborda especulações, controvérsias, desinformação e desinformação.

Parceiros

O projeto é uma parceria entre a Universidade de Sheffield como parte do GATE, a Universidade de Warwick, o King's College London, a Saarland University na Alemanha e a Universidade Modul Viena. Quatro empresas também estão participando - Atos, Ihub Nairobi, Ontotext e Swissinfo. Pheme é financiado pela UE.

Publicações relevantes

L. Derczynski, K. Bontcheva. Passive-Aggressive Sequence Labeling with Discriminative Post-Editing for Recognising Person Entities in Tweets. Proceedings of the European Association for Computation Linguistics, 2014.