{rfName}
Fa

Indexado en

Licencia y uso

Icono OpenAccess

Citaciones

111

Altmetrics

Grant support

This work has been supported by the research project CIVIC: Intelligent characterisation of the veracity of the information related to COVID-19, granted by BBVA FOUNDATION GRANTS FOR SCIENTIFIC RESEARCH TEAMS SARS-CoV-2 and COVID-19, by the Spanish Ministry of Science and Innovation under Fight-DIS (PID2020-117263GB-100) and XAI-Disinfodemics (PLEC2021-007681) grants, by Comunidad Autonoma de Madrid, Spain under S2018/TCS-4566 grant, by European Commission under IBERIFIER -Iberian Digital Media Research and Fact-Checking Hub (2020-EU-IA-0252), by "Convenio Plurianual with the Universidad Politecnica de Madrid in the actuation line of Programa de Excelencia para el Profesorado Universitario'' and by the research project DisTrack: Tracking disinformation in Online Social Networks through Deep Natural Language Processing, granted by Barcelona Mobile World Capital Foundation.

Análisis de autorías institucional

Martin, AAutor (correspondencia)Huertas-Tato, JAutor o CoautorHuertas-Garcia, AAutor o CoautorVillar-Rodriguez, GAutor o CoautorCamacho, DAutor o Coautor

Compartir

Publicaciones
>
Artículo

FacTeR-Check: Semi-automated fact-checking through semantic similarity and natural language inference

Publicado en:Knowledge-Based Systems. 251 - 2022-01-01 251(), DOI: 10.1016/j.knosys.2022.109265

Autores: Martin, Alejandro; Huertas-Tato, Javier; Huertas-Garcia, Alvaro; Villar-Rodriguez, Guillermo; Camacho, David;

Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Our society produces and shares overwhelming amounts of information through Online Social Net-works (OSNs). Within this environment, misinformation and disinformation have proliferated, becom-ing a public safety concern in most countries. Allowing the public and professionals to efficiently find reliable evidence about the factual veracity of a claim is a crucial step to mitigate this harmful spread. To this end, we propose FacTeR-Check, a multilingual architecture for semi-automated fact-checking and hoaxes propagation analysis that can be used to implement applications designed for both the general public and for fact-checking organisations. FacTeR-Check implements three different modules relying on the XLM-RoBERTa Transformer architecture to evaluate semantic similarity, to calculate natural language inference and to build search queries through automatic keywords extraction and Named-Entity Recognition. The three modules have been validated using state-of-the-art benchmark datasets, exhibiting good performance in all of them. Besides, FacTeR-Check is employed to collect and label a dataset, called NLI19-SP, composed of more than 40,000 tweets supporting or denying 60 hoaxes related to COVID-19, released publicly. Finally, an analysis of the data collected in this dataset is provided, which allows to obtain a deep insight of how disinformation operated during the COVID-19 pandemic in Spanish-speaking countries. (c) 2022 The Author(s). Published by Elsevier B.V.

Palabras clave

Amount of informationAutomationBenchmarkingCovid-19HoaxLanguage inferenceMisinformationNatural language inferenceNatural languagesNetwork architecturePublic safetySafety concernsSemantic similaritySemanticsSocial networking (online)TransformerTransformers

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Knowledge-Based Systems debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2022, se encontraba en la posición 19/145, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Artificial Intelligence.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales de Scopus Elsevier, arroja un valor para la media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 2.52, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions: 14.37 (fuente consultada: Dimensions Jun 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-06-16, el siguiente número de citas:

  • WoS: 4
  • Scopus: 35
  • Google Scholar: 72
  • OpenCitations: 22

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-06-16:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 128 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/88876/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 25
  • Descargas: 8

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (MARTIN GARCIA, ALEJANDRO) y Último Autor (CAMACHO FERNANDEZ, DAVID).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido MARTIN GARCIA, ALEJANDRO.