博文
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【DUX-2003】How Do Users Evaluate the Credibility of Web Sites? A Study with Over 2,500 Participants
探索哪些因素影响人们对一个网站可信度的评估。实验方法是选取适当类别的网站，雇佣参与者对齐可信度打分，并附上评论。研究者从评论中提取关键字，分析哪些因素是主导的。最终的结论是：Design look，information structure，information focus排前三。文章最后通过实验结果给人际交互设计工程师提供了一些可行性建议。
【JS-2010】Improving Search and Information Credibility Analysis from Interaction between Web1.0 and Web2.0 Content
本文介绍如何让Web1.0与Web2.0 Content相互作用，给用户提供对比信息，帮助评估信息可信度。方法是综合运用各方面的类似信息，比如考虑用户对类似信息的评论的等。但正如本文所说，他们的目的是给用户提供附加信息以帮助他们判断一条信息的可信度，而非自动判定某些信息的可信度。
【WIKIS-2008】Assigning trust to Wikipedia content
本文是基于一个已开发的系统。改系统能够评价Wikipedia中文章里的每个word的信任值。它只需两个输入：1、文章的历史版本。2、贡献者的名望。而第2个输入是借助另一个系统得到的。
【AND-2010】Statement Map-Reducing Web Information Credibility Noise through Opinion Classification
本文讲了Statement Map系统是如何帮助用户评价信息的可信度的。SM系统将用户Quary与包含各种观点的相关文本匹配关系，得到四类语义关系[Agreement][Conflict][Confinement][Evidence]，为用户提供指导性意见。
【WWW-2009】Blog Credibility Ranking by Exploiting Verified Content
对Blog可信度评估。有辅助语料库。方式：1、Blogs与语料库的数量结构进行对比。2、Blog与验证过的语料库的内容分析。用到的方法：NLP，cosine similarity
【ISUC-2008】Information Credibility Analysis of Web Contents
本文基于一个系统，它能整合相关信息（包括相关网页中正反意见的数量，消息发布者的可信度一级文档形式、表面特征等）一帮助用户分辨可信信息，而非自动判定信息可信度。过程中用到了自然语言处理的方法，而且用到的硬件设备也很豪华。
【SIGIR-2010】Evaluating and predicting answer quality in community QA
本文讲如何预测CQA中的高质量回答。用Yahoo!Answer做的实验，先用土耳其机器人得到高质量回答的训练集，选取11个回答的特征用训练集训练逻辑回归分类器，得到起主导作用的特征，从而发现哪些特征影响回答质量
【WISA-2011】Evaluation Method of Information Credibility Based on the Trust Features of Web Page
【WSDM-2008】Finding High-Quality Content in Social Media
【WWW-2009】Statement Map - Assisting Information Credibility Analysis by Visualizing Arguments
【WWW-2010】Trust in Wikipedia How Users Trust Information from an Unknown Source
【WWW-2010】What is twitter a social network or a news media
【WWW-2011】Information credibility on twitter
【WI-2009】Rigorous probabilistic trust-inference with applications to clustering
【1st Workshop on Social Media Analytics-2010】Twitter under cirsis
【CHI-2011】Augment Web Pages and Search Results to Support Credibility Assesment
https://blog.sciencenet.cn/blog-795423-631398.html
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