%0期刊文章%@ 1438- 8871% I JMIR出版物%V 21卡塔尔世界杯8强波胆分析% N 11% P e14007 %T自动评估在社交媒体上分享的疫苗相关网页的可信度:A Twitter监测研究%A Shah,Zubair %A Surian,Didi %A Dyda,Amalie %A Coiera,Enrico %A Mandl,Kenneth D %A Dunn,Adam G %+健康信息中心，澳大利亚麦考瑞大学，悉尼，2109，澳大利亚，61 9850 2400,adam.dunn@mq.edu.au %K健康错误信息%K可信度评估%K机器学习%K社交媒体%D 2019 %7 4.11.2019 %9原创论文%J J Med Internet Res %G英文%X背景:用于评估卫生信息可信度的工具应用起来很耗时，而且需要针对具体情况的专门知识，限制了它们在出现错误信息时迅速识别和减缓传播的作用。目的:本研究的目的是估计与疫苗相关的Twitter帖子链接到低可信度网页的比例，并衡量这些帖子的潜在影响力。方法:从2017年1月至2018年3月在推特上分享的143003个与疫苗相关的独特网页中取样，我们使用一个7点检查表，根据经过验证的工具和指南调整，手动评估474个网页的可信度。它们被用来训练几个分类器(随机森林、支持向量机和循环神经网络)，使用来自Web页面的文本来预测信息是否满足7个标准中的每一个。在评估所有其他网页的可信度时，我们使用关注者网络来评估相对于7点清单定义的可信度评分的潜在风险。结果:表现最好的分类器能够区分低可信度、中等可信度和高可信度，准确率为78%，标记低可信度网页的精度超过96%。在一组独特的网页中，11.86%(143003个中的16961个)被估计为低可信度，它们产生了9.34%(176亿个中的16.4亿个)的潜在风险。据估计，全球有200万至8000万推特用户浏览了100个最受欢迎的低可信度网页链接。 Conclusions: The results indicate that although a small minority of low-credibility Web pages reach a large audience, low-credibility Web pages tend to reach fewer users than other Web pages overall and are more commonly shared within certain subpopulations. An automatic credibility appraisal tool may be useful for finding communities of users at higher risk of exposure to low-credibility vaccine communications. %M 31682571 %R 10.2196/14007 %U //www.mybigtv.com/2019/11/e14007 %U https://doi.org/10.2196/14007 %U http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31682571

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