Confiabilidad en los estudios sobre fake news: datasets y métricas
Gran cantidad de estudios empíricos sobre fake news emplean como datasets repertorios de noticias falsas y de noticias auténticas, al objeto de compararlos. Dichos estudios apelan a menudo a la confiabilidad como factor para caracterizar y evaluar el mensaje, el medio, la fuente y la percepción de l...
| Autores: | , , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Alicante (UA) |
| Repositorio: | RUA. Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante |
| OAI Identifier: | oai:dnet:ruarepositor::6a1e186c73159e9ff30abd83add2416a |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10045/144005 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Confiabilidad Credibilidad Fake news Métricas Fact-checking Reliability Confidence Credibility Metrics |
| Sumario: | Gran cantidad de estudios empíricos sobre fake news emplean como datasets repertorios de noticias falsas y de noticias auténticas, al objeto de compararlos. Dichos estudios apelan a menudo a la confiabilidad como factor para caracterizar y evaluar el mensaje, el medio, la fuente y la percepción de la audiencia. A partir de los 50 artículos de metodología empírica más citados en WoS y Scopus (2017-2022) sobre fake news y confiabilidad proponemos una metainvestigación donde analizamos los criterios, índices, métricas y bases de datos que declaran los investigadores para justificar su selección tanto de noticias auténticas como falsas. |
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