Social media shatters the barrier to communicate anytime anywhere for people of all walks of life. The publicly available, virtually free information in social media poses a new challenge to consumers who have to discern whether a piece of information published in social media is reliable. For example, it can be difficult to understand the motivations behind a statement passed from one user to another, without knowing the person who originated the message. Additionally, false information can be propagated through social media, resulting in embarrassment or irreversible damages. Provenance data associated with a social media statement can help dispel rumors, clarify opinions, and confirm facts. However, provenance data about social media statements is not readily available to users today. Currently, providing this data to users requires changing the social media infrastructure or offering subscription services. Taking advantage of social media features, research in this nascent field spearheads the search for a way to provide provenance data to social media users, thus leveraging social media itself by mining it for the provenance data. Searching for provenance data reveals an interesting problem space requiring the development and application of new metrics in order to provide meaningful provenance data to social media users. This lecture reviews the current research on information provenance, explores exciting research opportunities to address pressing needs, and shows how data mining can enable a social media user to make informed judgements about statements published in social media.Table of Contents: Information Provenance in Social Media / Provenance Attributes / Provenance via Network Information / Provenance Data

Informazioni sull?autore

Geoffrey Barbier earned his Ph.D. in Computer Science at Arizona State University in Dec 2011. He was a student in the Data Mining and Machine Learning (DMML) Laboratory. He is a 2009 Science, Math, and Research for Transformation (SMART) scholarship recipient. His research interests include social computing, applying data mining and machine learning to social media data, and leveraging crowdsourced data to improve Humanitarian Aid and Disaster Relief (HADR) efforts. He earned a bachelor's degree in computer science at Brigham Young University, Provo, Utah. Geoff also completed a master's degree in business administration through Webster University. He is currently employed as a senior computer scientist at the Air Force Research Laboratory. Any views expressed in this work are the author's personal views and not necessarily those of the Department of Defense or Federal Government.Zhuo Feng is a post-doc researcher at the Data Mining and Machine Learning (DMML) Laboratory of Computer Science and Engineering, Arizona State University (ASU). He obtained his Ph.D. in the Department of Systems and Industrial Engineering at the University of Arizona. His research interests include social computing, data mining, optimization, and machine learning. His recent research focuses on information diffusion and provenance issues in social media.Pritam Gundecha is a computer science Ph.D. student at Arizona State University (ASU). He also works as a graduate research assistant at the Data Mining and Machine Learning (DMML) Laboratory of Computer Science and Engineering at ASU. His research interests include social computing, data mining, and machine learning. His research focuses on security, privacy, and trust issues in social media. He earned a master's degree in computer science at ASU in 2010. He was interviewed by ReadWriteWeb, New Scientist, and Toronto Star for his recent work that was mentioned at more than a dozen media sites.Huan Liu is a professor of computer science and engineering at Arizona State University (ASU). He received his Ph.D. from University of Southern California and Bachelor of Engineering from Shanghai Jiao Tong University. He has been recognized for excellence in teaching and research in the Departement of Computer Science and Engineering at ASU. His research interests include data/web mining, machine learning, social computing, and artificial intelligence, investigating problems that arise in many real-world applications with high-dimensional data of disparate forms and multiple sources such as feature selection, modeling group interaction, relational learning, text categorization, biomarker identification, and social media analysis. His well-cited publications include books, book chapters, encyclopedia entries, conference and journal papers. He serves on journal editorial boards and numerous conference program committees, and he is a founding organizer of the International Workshop/Conference Series on Social Computing, Behavioral Modeling, and Prediction (SBP).

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Diritto di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto, senza indicarne le ragioni, entro 14 giorni.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui

tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Chiron Media, 2 Lester Way, OX10 1DW, Wallingford, United Kingdom, 44 8008085306, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

Per rispettare il termine di recesso, � sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso.

Effetti del recesso

Se recedi dal presente contratto, ti saranno rimborsati tutti i pagamenti che hai effettuato a nostro favore, compresi i costi di consegna (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di consegna diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto). Potremo trattenere dal rimborso le somme derivanti da una diminuzione del valore del prodotto risultante da una tua non necessaria manipolazione.

I rimborsi verranno effettuati senza indebito ritardo e in ogni caso non oltre 14 giorni dal giorno in cui siamo stati informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Detti rimborsi saranno effettuati utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente convenuto altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso. Il rimborso pu� essere sospeso fino al ricevimento dei beni oppure fino all'avvenuta dimostrazione da parte tua di aver rispedito i beni, se precedente.

Ti preghiamo di rispedire i beni o di consegnarli a Chiron Media, PO Box 318, OX10 1DW, Wallingford, United Kingdom, 44 8008085306, senza indebiti ritardi e in ogni caso entro 14 giorni dal giorno in cui hai comunicato il tuo recesso dal presente contratto. Il termine � rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione del bene diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni.

Eccezioni al diritto di recesso

Il diritto di recesso non si applica in caso di:

fornitura di giornali, periodici e riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento per la fornitura di tali pubblicazioni;
fornitura di contenuto digitale (inclusi applicazioni, software, ebook, MP3, ecc.) mediante un supporto non materiale (per esempio un CD o un DVD) se al momento dell'inoltro dell'ordine hai espressamente consentito all'inizio dell'esecuzione accettando la perdita del diritto di recesso in conseguenza dell'inizio di esecuzione.

Modulo di recesso tipo

(Compilare e restituire il presente modulo solo se si desidera recedere dal contratto)

Destinatario: (Chiron Media, 2 Lester Way, OX10 1DW, Wallingford, United Kingdom, 44 8008085306)

Con la presente io/noi (*) notifichiamo il recesso dal mio/nostro (*) contratto di vendita dei seguenti beni/servizi (*)

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