- pythonがインストールされていること
- dockerがインストールされていること
- ソースコードを取得します
git clone https://github.com/Keisuke-Igarashi/Igachan-D-Fakelake.git
- ディレクトリ移動します
cd Igachan-D-Fakelake/
- dockerイメージをビルドします
sudo docker build --tag igachan-d-fakelake .
- 8000番ポートで起動します。
sudo docker run -d -p 8000:5000 igachan-d-fakelake
- 文字コードはUTF-8での管理とする
-
データ収集サイト(情報源)
-
情報源として選定した理由
- 信憑性のある根拠を用いるか、独自の調査を行い、しっかりと真相を究明しているため。
- 根拠に信憑性がある理由として、政府のサイトや論文記事、専門家へのインタビュー等が用いられていたため。
- 根拠が説明できない場合には、「根拠不明」としてフェイクニュースであることは明示していないため。
- 載っている情報が多彩なため。 - 政治のニュースが主で、経済、健康、日常等様々なジャンルの記載がある。
- 引用の仕方、 載っている情報等、詳細は各社のガイドラインを参照してください。
- 信憑性のある根拠を用いるか、独自の調査を行い、しっかりと真相を究明しているため。
-
csvのカラムは以下の通り
カラム名 | カラムの説明 |
---|---|
フェイクニュースURL | フェイクニュースが掲載されたURL |
フェイクニュース媒体 | フェイクニュースが発信されたプラットフォーム (例)Twitter、新聞など |
フェイクニュース本文 | フェイクニュースの発信内容原文 |
フェイクニュース作成日付 | フェイクニュースが投稿者によって作成された日付 |
話題の分野 | フェイクニュースの分類 (分類一覧) 政治、医療・健康、暮らし、社会、気象・災害、科学・文化、ビジネス、スポーツ |
いいね数 | (※媒体がTwitterの場合)DB登録時点でのフェイクニュースオリジナルツイートについた「いいね」の総数 |
RT(含む引用) | (※媒体がTwitterの場合)DB登録時点でのフェイクニュースオリジナルツイートがリツイートされた総数 |
DBへのデータ登録日 | 登録者によってフェイクニュース情報がDBに登録された日付 |
フェイクニュースの発信国 | フェイクニュースが投稿された国 |
評価記事のURL | フェイクニュースのファクトチェックを行った記事のURL |
評価記事の本文 | フェイクニュースのファクトチェックを行った記事の本文抜粋 |
評価記事の日付 | フェイクニュースのファクトチェックを行った記事の作成日時 |
判定 | 評価記事によるフェイクニュースの不当性判定 (判定一覧) ミスリード、不正確、根拠不明、誤り、虚偽 |
判定の根拠① | 不当性判定の根拠となる情報 |
判定の根拠②(任意) | 不当性判定の根拠となる情報② |
判定の根拠③(任意) | 不当性判定の根拠となる情報③ |
評価記事作成国 | 評価記事が作成された国 |