
Группа ученых из США и Португалии создала алгоритм для определения степени достоверности источников информации. Для этого авторы используют методы сетевого анализа и «граф знаний» (knowledge graph), построенный на основе утверждений из инфобоксов Википедии. Описание исследования опубликовано в PLOS One.В качестве источника графа знаний авторы использовали базу DBpedia, в которой собрана структурированная информация из Википедии. Ученые использовали только утверждения из инфобоксов, так как они, как правило, содержат наиболее «сухие» и проверенные факты.Вершинами графа знаний были все субъекты и объекты, встречающиеся среди утверждений из базы Википедии. Связями между двумя вершинами был соответствующий предикат. Например, объекты «Альберт Эйнштейн» и «физика» были связаны предикатом «профессия». Любое тестовое утверждение также представляли в виде тройки «субъект — предикат — объект» (например «Сократ — есть — Человек»). Далее в графе знаний искали путь между двумя объектами. Чем короче этот путь, тем выше вероятность, что утверждение достоверно.Для проверки нового метода ученые, например, провели кластеризацию членов 112 Конгресса США по принадлежности к республиканской или демократической партии. Результаты оказались сопоставимы с наиболее распространенными методами политического анализа, не опирающимися на Википедию.Также авторы проверяли утверждения вроде «Вашингтон — столица — ...», «Стивен Спилберг — снял фильм — ...» и ряд других. Во всех случаях новый алгоритм оказался эффективнее в определении верных утверждений по сравнению со случайным классификатором. Наилучших результатов удалось добиться тогда, когда граф знаний был ненаправленный. По мнению авторов, это объясняется тем, что утверждения вида «Мишель Обама — супруги — Барак Обама» работает «в обе стороны», поэтому чаще позволяет найти кратчайшие пути между объектами.Создание нового алгоритма авторы мотивируют тем, что с развитием социальных сетей в интернете становится все сложнее контролировать «информационную экологию» из-за большого числа слухов и заведомо ложных сообщений. Ранее сообщалось о создании системы поиска в Twitter слухов на ранней стадии их появления. Существуют и краудсорсинговые платформы по проверке фактов в новостных статьях, например, NewsTrust.
