Real-time credibility evaluation for Thai Tweet.
ThaiTweetCred เป็นโปรแกรมส่วนเสริม (Chrome extension) ที่คำนวณระดับความน่าเชื่อถือของข่าวสารในทวิตเตอร์ (ภาษาไทย) เป็นหลัก ให้ผลลัพธ์ออกมาเป็น ระดับคะแนนความน่าเชื่อถือจากน้อยไปมาก คือ 1 ถึง 5 เพื่อช่วยผู้ใช้งานเบื้องต้นในการตัดสินใจว่าข่าวดังกล่าวมีความน่าเชื่อถือมากน้อยเพียงใด ความเห็นของผู้ใช้งาน (Agree หรือ Not agree ) ต่อระดับความน่าเชื่อถือของทวีตที่คำนวณโดยโปรแกรม จะถูกนำไปในการปรับปรุงการ คำนวณระดับความน่าเชื่อถือของระบบ เพื่อให้มีความแม่นยำเพิ่มขึ้น
การพัฒนาโปรแกรมนี้เป็นส่วนหนึ่งของงานวิจัยหัวข้อ ระบบประเมินความน่าเชื่อถือข่าวสารบนทวิตตเตอร์ เพื่อทำการทดสอบแนวคิดการพัฒนา Model ในการตัดสินระดับคะแนนความน่าเชื่อถือ โดยใช้ Technique ทาง Machine learning และใช้ 10 คุณสมบัติเหล่านี้ ได้แก่
1.พบสัญลักษณ์ที่แสดงอารมณ์ในข้อความทวีตหรือไม่ เช่น :) :( ^_^ เป็นต้น
2.พบคำที่เป็นภาษาพูดหรือคำหยาบคายในข้อความทวีตหรือไม่ เช่น มึง กู อะจ๊ะ
3.พบ hashtag ที่ใส่เพื่อความสนุกสนานในข้อความทวีตหรือไม่ เช่น #ติ่งเกาหลี #พ่อง
4.พบ mention (กล่าวถึง) ผู้ใช้ที่เป็นนักข่าวหรือผู้ใช้ที่เป็นหน่วยงานที่ให้บริการข่าวสาร ในข้อความทวีตหรือไม่ เช่น @js100radio
5.พบไอคอนแสดงอารมณ์หรือตัวการ์ตูนในข้อความทวีตหรือไม่
6.พบ link ของเวบไซต์ที่ให้ข้อมูลเพิ่มเติมใน Tweet หรือไม่
7.link ของเวบไซต์ที่ให้ข้อมูลเพิ่มเติม นั้นมาจากเวบไซต์ข่าวหรือไม่
8.พบรูปภาพในข้อความทวีต หรือไม่
9.รูปภาพที่พบในข้อความทวีต นั้นมาจากเวบไซต์ข่าวหรือไม่
10.ข้อความทวีตนั้นถูกทวีตหรือรีทวีตโดยผู้ใช้ที่เป็นนักข่าว หรือผู้ใช้ที่เป็นหน่วยงานที่ให้บริการข่าวสาร เช่น @js100radio
หากมีข้อขาดตกบกพร่องประการใด ผู้พัฒนาต้องขออภัยไว้ ณ ที่นี้ด้วย และหากผู้ใช้มีข้อแนะนำเพิ่มเติมสามารถติดต่อได้ทางอีเมลของผู้พัฒนาคือ
[email protected] หรือดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ https://fb.kku.ac.th/nampol/ThaiTweetCredibility.html
หรือ
Facebook Fanpage: https://www.facebook.com/thaitweetcredibility
Twitter Account: https://twitter.com/ThaiTweetCred
ThaiTweetCred นี้พัฒนาต่อยอดมาจาก TweetCred ที่ยังประเมินความน่าเชื่อถือของข่าวที่เป็นภาษาอังกฤษเป็นหลัก หากผู้ใช้งานทานใดสนใจโปรแกรมดังกล่าวสามารถดูรายละเอียดได้ที่ http://twitdigest.iiitd.edu.in/TweetCred/
ขอบคุณครับ
นายนำพล เพชรผดุง
นักศึกษาระดับปริญญาโท สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น
อาจารย์ที่ปรึกษา ผศ.ดร. กานดา สายแก้ว
