Disinformation, Misinformation, and Fake News in Social Media / Shu, Kai ; Wang, Suhang ; Lee, Dongwon ; Liu, Huan  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Disinformation, Misinformation, and Fake News in Social Media : Emerging Research Challenges and Opportunities Tipo de documento: documento electrónico Autores: Shu, Kai, ; Wang, Suhang, ; Lee, Dongwon, ; Liu, Huan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: VIII, 288 p. 84 ilustraciones, 73 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-42699-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos  Sociología  Ciencias sociales  Medios de comunicación social  Periodismo  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Métodos sociológicos  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro sirve como un punto de entrada conveniente para que investigadores, profesionales y estudiantes comprendan los problemas y desafíos, aprendan soluciones de vanguardia para sus necesidades específicas e identifiquen rápidamente nuevos problemas de investigación en sus dominios. Los colaboradores de este volumen describen los avances recientes en tres partes relacionadas: (1) participación de los usuarios en la difusión del desorden de la información; (2) técnicas para detectar y mitigar la desinformación; y (3) temas de actualidad como la ética, blockchain, clickbaits, etc. Este volumen editado atraerá a estudiantes, investigadores y profesionales que trabajan en desinformación, desinformación y noticias falsas en las redes sociales desde una perspectiva única. Nota de contenido: A Social Network Analysis and Cyber Forensics Informed Exploration of Disinformation Campaigns -- Mitigating Fake News through Fact-checking URL recommendation -- Detecting Fake News with Semi-supervised Tensor Decomposition -- Learning Hierarchical Discourse-level Structure for Fake News Detection -- Mining Styles and Emotions for Fake News Detection -- Fake News Detection with Deep Diffusive Network Model -- Fake News Detection: An Interdisciplinary Research -- Jointly Identifying Framing Bias and Detecting Fake News on Social Media. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Disinformation, Misinformation, and Fake News in Social Media : Emerging Research Challenges and Opportunities [documento electrónico] / Shu, Kai, ; Wang, Suhang, ; Lee, Dongwon, ; Liu, Huan,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2020 . - VIII, 288 p. 84 ilustraciones, 73 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-42699-6 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos  Sociología  Ciencias sociales  Medios de comunicación social  Periodismo  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Métodos sociológicos  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro sirve como un punto de entrada conveniente para que investigadores, profesionales y estudiantes comprendan los problemas y desafíos, aprendan soluciones de vanguardia para sus necesidades específicas e identifiquen rápidamente nuevos problemas de investigación en sus dominios. Los colaboradores de este volumen describen los avances recientes en tres partes relacionadas: (1) participación de los usuarios en la difusión del desorden de la información; (2) técnicas para detectar y mitigar la desinformación; y (3) temas de actualidad como la ética, blockchain, clickbaits, etc. Este volumen editado atraerá a estudiantes, investigadores y profesionales que trabajan en desinformación, desinformación y noticias falsas en las redes sociales desde una perspectiva única. Nota de contenido: A Social Network Analysis and Cyber Forensics Informed Exploration of Disinformation Campaigns -- Mitigating Fake News through Fact-checking URL recommendation -- Detecting Fake News with Semi-supervised Tensor Decomposition -- Learning Hierarchical Discourse-level Structure for Fake News Detection -- Mining Styles and Emotions for Fake News Detection -- Fake News Detection with Deep Diffusive Network Model -- Fake News Detection: An Interdisciplinary Research -- Jointly Identifying Framing Bias and Detecting Fake News on Social Media. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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