19.10.2018, 13:00 Uhr
Universität Wien
Besprechungsraum 5.34
Währinger Straße 29
1090 Wien
Titel: „Exploring External Links in Twitter“
Kurzfassung:
Social Media Plattformen ermöglichen es ihren Nutzern Informationen zu verschiedenen Themen zu suchen und veröffentlichen. Der Inhalt solcher Informationen kann aus Fakten, Statemens und Meinungen mit unterschiedlichstem Emotionsgehalt bestehen sowie mit diversen Medientypen untermauert sein. Auf den Plattformen fehlt größtenteils die Verfi zierung der Benutzerdaten, was ein anonymes erstellen und verteilen von Inhalten ermöglicht. Während Anonymität in Sachen Meinungsfreiheit wichtig ist, kann sie missbraucht werden um absichtlich falsche Inhalte zu verbreiten. Für den durchschnittlichen Nutzer kann es schwierig werden, zwischen falschen und korrekten Informationen zu unterscheiden. Im Rahmen dieser Arbeit haben wir eine Nutzerstudie durchgeführt, um die Glaubwürdigkeitswahrnehmung von Twitter-Nachrichten herauszufi nden. Wir identi fizierten Merkmale für die Glaubwürdigkeitsbewertung und bauten Modelle, um die Glaubwürdigkeit solcher Nachrichten automatisch zu klassifi zieren. Um diese Klassifizierung zu demonstrieren haben wir einen Prototype entwickelt, der das Suchen nach Twitter-Nachrichten sowie filtern nach Glaubwürdigkeit, Emotionsgehalt und Medientyp erlaubt. Das System sucht nach Nachrichten, stellt sie dar und fügt visuelle Hinweise für berechnete Emotions- und Glaubwürdigkeitswerte hinzu. Eine Bewertung des Prototyps hinsichtlich der Nutzbarkeit zeigt eine Akzeptanz innerhalb der Teilnehmergruppe. Ferner erlaubt das modular aufgebaute System eine Weiterverarbeitung und Einbeziehung von neuen wissenschaftlichen Erkenntnissen.