导读谢菲尔德大学的研究人员已经开发出了一种新的基于人工智能的算法，该算法可以准确预测哪些Twitter用户会在实际传播虚假信息之前进行传播。
谢菲尔德大学的研究人员已经开发出了一种新的基于人工智能的算法，该算法可以准确预测哪些Twitter用户会在实际传播虚假信息之前进行传播。
由大学计算机科学系的Yida Mu和Nikos Aletras博士领导的一组研究人员已经开发出一种预测社交媒体用户是否可能分享不可靠新闻来源内容的方法。他们的发现已发表在PeerJ杂志上。
研究人员通过开发新的自然语言处理方法(帮助计算机处理和理解大量语言数据的方法)，分析了大约6200个Twitter用户的100万条推文。他们研究的推文都是可在社交媒体平台上公开查看的所有推文。
相反，该研究发现，分享可靠新闻来源的故事的Twitter用户经常在推特上发布有关其个人生活的推文，例如他们的情感和与朋友的互动。该组用户经常发布带有诸如
“心情”之类的推文。“想”，“要”，“我要”，“激动”和“生日”。
这项研究的发现可以帮助诸如Twitter和Facebook之类的社交媒体公司开发出解决网上虚假信息传播的方法。它们还可以帮助社会科学家和心理学家大规模地提高对此类用户行为的理解。