This dissertation hypothesizes that the key to automated veracity assessment of data from open sources is the careful estimation and extraction of relevant features and indicators. These features and indicators provide added value to a quantifiable veracity assessment, either directly or indirectly. The importance and usefulness of a veracity assessment largely depend on the specific situation and reason for which it is being conducted. Factors such as the recipient of the veracity assessment, the scope of the assessment, and the metrics used to measure accuracy and performance, all play a role in determining the value and perceived quality of the assessment.

Five peer-reviewed publications; two journal articles, two conference articles, and one workshop article, are included in this compilation thesis.

The main contributions of the work presented in this dissertation are: i) a compilation of challenges with manual methods of veracity assessment, ii) a road map for addressing the identified challenges, iii) identification of the state-of-the-art and gap analysis of veracity assessment of open-source data, iv) exploration of indicators such as topic geo-location tracking over time and stance classification, and v) evaluation of various feature types, model transferability, and style obfuscation attacks and the impact on accuracy for automated veracity assessment of a type of deception: fake reviews.

Denna avhandling har som hypotes att nyckeln till automatiserad trovärdighetsbedömning av data från öppna källor ligger i det noggranna urvalet och estimeringen av relevanta särdrag och indikatorer. Dessa särdrag och indikatorer ger ett direkt eller indirekt mervärde till en kvantifierbar trovärdighetsbedömning. Betydelsen och användbarheten av en trovärdighetsbedömning beror till stor del på den specifika kontexten och anledningen till att den genomförs. Faktorer som mottagaren av trovärdighetsbedömningen, omfattningen av bedömningen och de mått som används för att mäta noggrannhet och prestanda, spelar alla in för att bestämma värdet och den upplevda kvalitén på bedömningen.

Fem referentgranskade publikationer ingår i denna sammanläggningsavhandling; två tidskriftsartiklar, två konferensartiklar och en workshopartikel.

De huvudsakliga bidragen från arbetet som presenteras i denna avhandling är: i) en sammanställning av utmaningar relaterade till manuella metoder för trovärdighetsbedömning, ii) en plan för att ta itu med de identifierade utmaningarna, iii) identifiering av forskningsfronten och en gapanalys av trovärdighetsbedömning av data från öppna källor, iv) studie av indikatorer såsom geolokalisering av ämnen och spårning av dem över tid samt klassificering av individers reaktioner i inlägg på sociala medier, och v) en utvärdering av särdragstyper som påverkar noggrannheten för automatisk trovärdighetsbedömning applicerat på en typ av bedrägeri: falska recensioner.