Отправить статью по E-mail Метод автоматизированной оценки достоверности альтернативных утверждений в коллекции научных статей на примере темы "окна Овертона"
- Авторы: Шарнин М.М.1, Сомин Н.В.1
-
Учреждения:
- Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН
- Выпуск: № 1 (2024)
- Страницы: 118-128
- Раздел: Анализ текстовой и графической информации
- URL: https://ogarev-online.ru/2071-8594/article/view/269807
- DOI: https://doi.org/10.14357/20718594240110
- EDN: https://elibrary.ru/YJICCC
- ID: 269807
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В работе предложен метод оценки достоверности противоположных утверждений/фактов по трендам на основе библиографических данных. Приведен пример его использования. Обсуждена возможность автоматизации метода и пополнения базы фактов. В качестве примера были проанализированы 1047 статей из научной библиотеки eLibrary, содержащие слова "окно" и "Овертона". С помощью предложенного метода показано, что “работающая технология” и “псевдонаучный концепт” – это альтернативные точки зрения на “окна Овертона”. Определено, что понятие “работающая технология” является более достоверной.
Полный текст
Об авторах
Михаил Михайлович Шарнин
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН
Автор, ответственный за переписку.
Email: mc@keywen.com
Кандидат технических наук, старший научный сотрудник
Россия, МоскваНиколай Владимирович Сомин
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН
Email: chri-soc@yandex.ru
Кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник
Россия, МоскваСписок литературы
- Ануфриева Д.Ю., Гузенко А.Ю. Содержание понятия "критическое оценивание информации" // Проблемы современного педагогического образования. 2017. № 56-1. С. 3-9.
- Воронцов К.В. Технологии искусственного интеллекта против фейков, постправды и информационных войн // Заседание Экспертного совета по развитию цифровой экономики, технологий и инноваций Молодёжного парламента при Государственной думе Федерального Собрания РФ по теме «Противодействие деструктивной идеологии (нацизм, терроризм, криминал)». 17 февраля 2023. Электронный ресурс. URL: https://rutube.ru/video/8628f049a17ae40e95b8aa33cbfd5b 69/ (доступ 05.10.2023).
- Ефремов Ю.Н. Лженаука и гипотеза // Бюллетень «В защиту науки». Комиссия РАН по борьбе с лженаукой. 2010. № 7. С. 51-58.
- Мельников О.Н. Рецензирование как фактор повышения качества научной информации // Научная периодика: проблемы и решения. 2011. № 2 (2). С. 20-23.
- Arazy O., Kopak R. On the measurability of information quality //Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2011. V. 62. №. 1. P. 89-99.
- Google. Search Quality Evaluator Guidelines // Google, Mountain View, CA, USA, 2018.
- Hanselowski A., Stab C., Schulz C., Li Z., Gurevych I. A richly annotated corpus for different tasks in automated fact-checking // arXiv preprint arXiv:1911.01214. October 2019. Electronic resource. URL: https://arxiv.org/pdf/1911.01214.pdf (accessed 05.10.2023).
- Sarabadani A., Halfaker A., Taraborelli D. "Building automated vandalism detection tools for Wikidata" // Proc. 26th Int. Conf. World Wide Web Companion (WWW Companion), P. 1647-1654, 2017.
- Sugandhika C., Ahangama S. Assessing Information Quality of Wikipedia Articles Through Google’s E-A-T Model // IEEE Access, V. 10, P. 52196-52209, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3172962.
- Thorne J., Vlachos A., Christodoulopoulos C., Mittal A. FEVER: a large-scale dataset for fact extraction and VERification // arXiv preprint arXiv:1803.05355. December 2018. Electronic resource. URL: https://arxiv.org/pdf/1803.05355.pdf (accessed 05.10.2023).
- Wadden D., Lin S., Lo K., Wang L.L., van Zuylen M., Cohan A. Hajishirzi H. Fact or fiction: Verifying scientific claims // Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). Association for Computational Linguistics. 2020. P. 7534–7550.
- Wadden D., Lo K., Kuehl B., Cohan A., Beltagy I., Wang L.L., Hajishirzi H. SciFact-open: Towards open-domain scientific claim verification // arXiv preprint arXiv:2210.13777. October 2022. Electronic resource. URL: https://arxiv.org/pdf/2210.13777.pdf (accessed 05.10.2023).
- Zhang A. X. et al. A structured response to misinformation: Defining and annotating credibility indicators in news articles //Companion Proceedings of the The Web Conference 2018. 2018. P. 603-612.
Дополнительные файлы
Доп. файлы
Действие
1.
JATS XML
2.
Рис. 1. Доля статей из групп “технология” и “псевдонаучно” в процентах по отношению к общему количеству статей группы “окна Овертона”
Скачать (27KB)
3.
Рис. 2. Доля статей из групп “технология” и “псевдонаучно” (без обзорных статей) в процентах по отношению к общему количеству статей группы “окна Овертона”
Скачать (24KB)
4.
Рис. 3. Скользящее среднее за 3 года от доли статей из групп “патент” и “лженаука” (без обзорных статей) в процентах по отношению к общему количеству статей группы “торсионные поля”
Скачать (22KB)
