最新AI論文をキャッチアップ

AI人材就職支援 vistAI

出版社・ニュース記事・ユーザの 3 つの関係をモデリングすることでフェイクニュース検出の精度が向上!!Fakenews検出の新提案

出版社・ニュース記事・ユーザの 3 つの関係をモデリングすることでフェイクニュース検出の精度が向上!!Fakenews検出の新提案

fakenews

3つの要点
✔️ 出版社・ニュース記事・ユーザの 3 つの関係をモデリングすることでフェイクニュース検出の精度が向上
✔️ 実データセットでの実験で,
提案したフレームワークの有効性とフェイクニュース予測で三者関係が重要
✔️ ニュース記事が拡散された初期段階からFakenewsを検出できる

Beyond News Contents: The Role of Social Context for Fake News Detection
written by Kai Shu,Suhang Wang,Huan Liu
(Submitted on 20 Dec 2017 (v1), last revised 10 Dec 2018 (this version, v2))

Comments: Published by Web Search and Data Mining (WSDM 2019)
Subjects: Social and Information Networks (cs.SI)

Fakenews検出の動機

 

今日の人々は,伝統的なニュース組織よりもソーシャルメディアからニュースを探して利用する傾向が高まっています.ソーシャルメディアのニュースは従来のニュース組織が提供する情報に比べて著しく品質が低くなっています.また,大量のFakenews,つまり意図的に誤った情報を含むニュースは,金銭的および政治的利益などのさまざまな目的のために作られます.Fakenewsはソーシャルメディア上での展開が非常に速いので,人々がFakenewsに惑わされ,誤った情報を信じ受け入れてしまうと,個人や社会に悪影響を及ぼす可能性があります.また,Fakenewsが広く伝播すると,これまで築かれてきたニュース自体の信頼性が損なわれる可能性があります.したがって,Fakenewsを検出するだけでなく,Fakenewsを拡散している悪意のあるユーザーをどのように検出するかは,ユーザーが本当の情報を確実に受信できるだけでなく,信頼できるニュースエコシステムの維持にも役立ちます.

続きを読むには

(3406文字画像7枚)

AI-SCHOLARに
登録いただく必要があります。

1分で無料で簡単登録する

または
高松 真 avatar
現在,情報工学を専攻している大学院生です.コンピュータービジョンやDeep Learningを研究していますが,テクノロジーXヘルスケアに大きな興味を持っており,私の興味があなたの役に立つ記事になるよう発信していきます.twitterの方でも発信しております.フォローよろしくお願いします.

記事の内容等について改善箇所などございましたら、
お問い合わせフォームよりAI-SCHOLAR編集部の方にご連絡を頂けますと幸いです。
どうぞよろしくお願いします。

お問い合わせする