論文の概要: SOK: Fake News Outbreak 2021: Can We Stop the Viral Spread?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10671v1
- Date: Sat, 22 May 2021 09:26:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-27 09:11:33.932060
- Title: SOK: Fake News Outbreak 2021: Can We Stop the Viral Spread?
- Title（参考訳）: 2021年のフェイクニュース:ウイルスの拡散は止められるか?
- Authors: Tanveer Khan, Antonis Michalas, Adnan Akhunzada
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.64512235559998
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Social Networks' omnipresence and ease of use has revolutionized the
generation and distribution of information in today's world. However, easy
access to information does not equal an increased level of public knowledge.
Unlike traditional media channels, social networks also facilitate faster and
wider spread of disinformation and misinformation. Viral spread of false
information has serious implications on the behaviors, attitudes and beliefs of
the public, and ultimately can seriously endanger the democratic processes.
Limiting false information's negative impact through early detection and
control of extensive spread presents the main challenge facing researchers
today. In this survey paper, we extensively analyze a wide range of different
solutions for the early detection of fake news in the existing literature. More
precisely, we examine Machine Learning (ML) models for the identification and
classification of fake news, online fake news detection competitions,
statistical outputs as well as the advantages and disadvantages of some of the
available data sets. Finally, we evaluate the online web browsing tools
available for detecting and mitigating fake news and present some open research
challenges.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルネットワークの全能性と使いやすさは、今日の世界の情報の生成と流通に革命をもたらした。
しかし、情報への容易なアクセスは、公共知識の増加と同等ではない。
従来のメディアチャネルとは異なり、ソーシャルネットワークは偽情報や誤情報の迅速かつ広範な拡散を促進する。
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し、究極的には民主主義の過程を脅かす可能性がある。
偽情報の早期検出と広範囲な拡散の制御によるネガティブな影響を制限することは、今日研究者が直面する大きな課題である。
本稿では,既存文献におけるフェイクニュースの早期発見のための様々な手法を幅広く分析する。
より正確には、フェイクニュースの識別と分類のための機械学習(ml)モデル、オンラインフェイクニュース検出コンペティション、統計的アウトプット、利用可能なデータセットのいくつかの利点とデメリットについて検討する。
最後に,偽ニュースの検出と緩和に利用可能なオンラインwebブラウジングツールを評価し,公開研究課題を提示する。
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