Revista de Tecnología de la Información e Ingeniería de Software
Acceso abierto

abstracto

Detección de procedencia de artículos de noticias en línea

Ruba Ali Alsuhaymi

En la actualidad, con la amplia difusión actual de información en las redes sociales, el receptor o el investigador necesita más detalles sobre la información recibida o difundida, incluida la procedencia. Con la explosión actual de los sitios web de noticias, existe una cuestión de credibilidad de los artículos de noticias en Internet. Es importante saber si la noticia es correcta o no. Este trabajo se centra en la identificación de la procedencia de los artículos periodísticos. Además, rastree la procedencia de los artículos de noticias con frecuencia para ver dónde apareció la primera publicación de dichas noticias. ¿Es verdadera la publicación de noticias (la credibilidad de las noticias), o las noticias citan la procedencia de las noticias en el sitio web de noticias o son plagio y se redistribuyen en sitios web de noticias en Internet? En este artículo responderemos a estas preguntas a través del diseño e implementación de dos técnicas Google Search API y Google Custom Search que definirán la procedencia de los artículos de noticias a través de la técnica Topic Detection and Tracking (TDT). Por lo tanto, verifica la calidad técnica propuesta en términos de métricas de rendimiento a través de varios experimentos diferentes. Con base en estos experimentos y pruebas, se descubrió que la técnica API de búsqueda de Google tiene un mejor rendimiento que la búsqueda personalizada de Google para detectar la procedencia de los artículos de noticias. La API de búsqueda de Google es la mejor técnica, dependiendo de la satisfacción del usuario, el tiempo que tarda en ver los resultados y la precisión y validez. Por lo tanto, el resultado de la API de búsqueda de Google es del 90 %, mientras que la Búsqueda personalizada de Google es del 70 %.