論文の概要: Mining Disinformation and Fake News: Concepts, Methods, and Recent
Advancements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00623v1
- Date: Thu, 2 Jan 2020 21:01:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-16 04:21:31.493370
- Title: Mining Disinformation and Fake News: Concepts, Methods, and Recent
Advancements
- Title(参考訳): マイニング情報と偽ニュース:概念・方法・最近の進歩
- Authors: Kai Shu, Suhang Wang, Dongwon Lee, and Huan Liu
- Abstract要約: 偽ニュースを含む偽ニュースは 爆発的な成長により グローバルな現象になっています
偽情報や偽ニュースを検知する最近の進歩にもかかわらず、その複雑さ、多様性、多様性、事実チェックやアノテーションのコストが原因で、いまだに自明ではない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 55.33496599723126
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, disinformation including fake news, has became a global
phenomenon due to its explosive growth, particularly on social media. The wide
spread of disinformation and fake news can cause detrimental societal effects.
Despite the recent progress in detecting disinformation and fake news, it is
still non-trivial due to its complexity, diversity, multi-modality, and costs
of fact-checking or annotation. The goal of this chapter is to pave the way for
appreciating the challenges and advancements via: (1) introducing the types of
information disorder on social media and examine their differences and
connections; (2) describing important and emerging tasks to combat
disinformation for characterization, detection and attribution; and (3)
discussing a weak supervision approach to detect disinformation with limited
labeled data. We then provide an overview of the chapters in this book that
represent the recent advancements in three related parts: (1) user engagements
in the dissemination of information disorder; (2) techniques on detecting and
mitigating disinformation; and (3) trending issues such as ethics, blockchain,
clickbaits, etc. We hope this book to be a convenient entry point for
researchers, practitioners, and students to understand the problems and
challenges, learn state-of-the-art solutions for their specific needs, and
quickly identify new research problems in their domains.
- Abstract(参考訳): 近年、フェイクニュースなどの偽情報が爆発的な成長、特にソーシャルメディア上では世界的な現象となっている。
偽情報や偽ニュースの広まりは、有害な社会的影響を引き起こす可能性がある。
偽情報や偽ニュースの検出の最近の進歩にもかかわらず、複雑さ、多様性、マルチモダリティ、ファクトチェックやアノテーションのコストのため、いまだに自明ではない。
本章の目標は,(1)ソーシャルメディアにおける情報障害の種類の導入と差異・関連性の検証,(2)非情報のキャラクタリゼーション,検出,帰属のための非情報と戦うための重要かつ新興のタスクの記述,(3)限定されたラベル付きデータによる不正情報検出のための弱い監督アプローチの議論,などを通じて,課題や進歩を理解するための道を開くことにある。
本稿では,(1)情報障害の拡散におけるユーザ関与,(2)偽情報の検出・緩和技術,(3)倫理,ブロックチェーン,クリックベイトなどのトレンド問題,の3点について,最近の進展を示す章の概要を紹介する。
本書は, 研究者, 実践者, 学生にとって, 問題や課題を理解し, ニーズに応じた最先端のソリューションを学習し, ドメイン内の新たな研究課題を迅速に特定するための便利なエントリポイントになることを願っている。
関連論文リスト
- Exploring Text Representations for Online Misinformation [0.0]
偽ニュースと呼ばれる誤報や偽報は、社会を苦しめ続けている。
この論文は、誤情報を検出するのに有用な表現の作成に寄与する。
これは、分類とクラスタリングを用いた偽ニュース検出におけるトピック機能の有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-13T20:22:36Z) - News and Misinformation Consumption in Europe: A Longitudinal
Cross-Country Perspective [49.1574468325115]
本研究では,欧州4カ国における情報消費について検討した。
フランス、ドイツ、イタリア、イギリスのニュースメディアアカウントから3年間のTwitter活動を分析した。
信頼性のある情報源が情報ランドスケープを支配していることを示しているが、信頼性の低いコンテンツは依然としてすべての国に存在している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-09T16:22:10Z) - ManiTweet: A New Benchmark for Identifying Manipulation of News on Social Media [74.93847489218008]
ソーシャルメディア上でのニュースの操作を識別し,ソーシャルメディア投稿の操作を検出し,操作された情報や挿入された情報を特定することを目的とした,新しいタスクを提案する。
この課題を研究するために,データ収集スキーマを提案し,3.6K対のツイートとそれに対応する記事からなるManiTweetと呼ばれるデータセットをキュレートした。
我々の分析では、このタスクは非常に難しいことを示し、大きな言語モデル(LLM)は不満足なパフォーマンスをもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T16:40:07Z) - Combating Online Misinformation Videos: Characterization, Detection, and
Future Directions [13.960032991158402]
ビデオベースの誤報は、オンライン情報エコシステムの健全性に新たな脅威をもたらす。
まず、信号、意味、意図を含む3つのレベルから誤情報映像を分析し、特徴付ける。
代表的なデータセットや有用なツールを含む既存のリソースを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-07T04:03:55Z) - Surveying the Research on Fake News in Social Media: a Tale of Networks
and Language [0.0]
ジャーナリズムとニュース拡散の歴史は、偽造、誤報、プロパガンダ、未確認の噂、不十分な報道、憎悪と分裂を含むメッセージの排除と密接に結びついている。
オンラインソーシャルメディアの爆発的な成長と、ニュースを消費し、創造し、共有する何十億もの個人によって、この古代の問題は再燃している。
これは多くの研究者が、偽の新規拡散の研究、理解、検出、防止のための新しい方法を開発するきっかけとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-13T14:10:44Z) - Understand me, if you refer to Aspect Knowledge: Knowledge-aware Gated
Recurrent Memory Network [54.735400754548635]
アスペクトレベルの感情分類(ASC)は、レビューで言及された特定の側面に対する微粒な感情極性を予測することを目的としている。
最近のASCの進歩にもかかわらず、マシンが重要な側面の感情を推測できるようにすることは依然として困難である。
本稿では,(1)アスペクト知識の欠如によるアスペクト表現がアスペクトの正確な意味と特性情報を表現するのに不十分であること,(2)先行研究は局所的な構文情報とグローバルな関係情報のみを捉えること,という2つの課題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-05T03:39:30Z) - SOK: Fake News Outbreak 2021: Can We Stop the Viral Spread? [5.64512235559998]
ソーシャルネットワークの完全解釈と使いやすさは、今日の世界での情報の生成と配布に革命をもたらした。
従来のメディアチャンネルとは異なり、ソーシャルネットワークは偽情報や偽情報の拡散を迅速かつ広範囲に促進する。
虚偽情報の拡散は、大衆の行動、態度、信念に深刻な影響を及ぼす。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-22T09:26:13Z) - Advanced Machine Learning Techniques for Fake News (Online
Disinformation) Detection: A Systematic Mapping Study [1.7121012334286438]
本稿では,情報戦争におけるフェイクニュースの歴史的展望と役割について述べる。
専門家の業績にのみ基づいたソリューションが分析される。
この研究の主な目的は、偽ニュースの検出における知識の現状を分析することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-28T13:07:42Z) - Detecting Cross-Modal Inconsistency to Defend Against Neural Fake News [57.9843300852526]
我々は、画像やキャプションを含む機械生成ニュースに対して、より現実的で挑戦的な対策を導入する。
敵が悪用できる可能性のある弱点を特定するために、4つの異なる種類の生成された記事からなるNeuralNewsデータセットを作成します。
ユーザ実験から得られた貴重な知見に加えて,視覚的意味的不整合の検出にもとづく比較的効果的なアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-16T14:13:15Z) - Leveraging Multi-Source Weak Social Supervision for Early Detection of
Fake News [67.53424807783414]
ソーシャルメディアは、人々が前例のない速度でオンライン活動に参加することを可能にする。
この制限のないアクセスは、誤情報や偽ニュースの拡散を悪化させ、その緩和のために早期に検出されない限り混乱と混乱を引き起こす可能性がある。
ソーシャルエンゲージメントからの弱い信号とともに、限られた量のクリーンデータを活用して、メタラーニングフレームワークでディープニューラルネットワークをトレーニングし、さまざまな弱いインスタンスの品質を推定します。
実世界のデータセットの実験では、提案されたフレームワークは、予測時にユーザーエンゲージメントを使わずに、フェイクニュースを早期に検出するための最先端のベースラインを上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-03T18:26:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。