論文の概要: Surveying the Research on Fake News in Social Media: a Tale of Networks
and Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07909v1
- Date: Mon, 13 Sep 2021 14:10:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-18 13:02:52.754191
- Title: Surveying the Research on Fake News in Social Media: a Tale of Networks
and Language
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおける偽ニュース研究の実態調査--ネットワークと言語の物語
- Authors: Giancarlo Ruffo (1), Alfonso Semeraro (1), Anastasia Giachanou (2),
Paolo Rosso (3) ((1) Universit\`a degli Studi di Torino, (2) Utrecht
University, (3) Universitat Polit\`ecnica de Val\`encia)
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The history of journalism and news diffusion is tightly coupled with the
effort to dispel hoaxes, misinformation, propaganda, unverified rumours, poor
reporting, and messages containing hate and divisions. With the explosive
growth of online social media and billions of individuals engaged with
consuming, creating, and sharing news, this ancient problem has surfaced with a
renewed intensity threatening our democracies, public health, and news outlets
credibility. This has triggered many researchers to develop new methods for
studying, understanding, detecting, and preventing fake-news diffusion; as a
consequence, thousands of scientific papers have been published in a relatively
short period, making researchers of different disciplines to struggle in search
of open problems and most relevant trends. The aim of this survey is threefold:
first, we want to provide the researchers interested in this multidisciplinary
and challenging area with a network-based analysis of the existing literature
to assist them with a visual exploration of papers that can be of interest;
second, we present a selection of the main results achieved so far adopting the
network as an unifying framework to represent and make sense of data, to model
diffusion processes, and to evaluate different debunking strategies. Finally,
we present an outline of the most relevant research trends focusing on the
moving target of fake-news, bots, and trolls identification by means of data
mining and text technologies; despite scholars working on computational
linguistics and networks traditionally belong to different scientific
communities, we expect that forthcoming computational approaches to prevent
fake news from polluting the social media must be developed using hybrid and
up-to-date methodologies.
- Abstract（参考訳）: 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何十億もの個人がニュースの消費、作成、共有に携わる中、この古代の問題は、民主主義、公衆衛生、ニュースメディアの信頼性を脅かす新たな強みと共に表面化した。
この結果、多くの研究者が偽ニュースの拡散を研究、理解、検出、防止するための新しい方法を開発し、その結果、何千もの科学論文が比較的短期間に出版され、様々な分野の研究者がオープン問題や最も関連するトレンドを探すのに苦しむようになった。
この調査の目的は3つある: まず、既存の文献をネットワークベースで分析し、興味のある論文を視覚的に探索するのを支援するために、この多分野的かつ挑戦的な分野に関心のある研究者に提供したいと考えている; 次に、ネットワークを統一的なフレームワークとして採用し、データ表現と理解、拡散過程のモデル化、異なる分散戦略の評価を行う。
最後に,データマイニングやテキスト技術による偽ニュース,ボット,トロルの識別の移動を対象とする研究動向について概説する。計算言語学やネットワークの研究は伝統的に異なる科学コミュニティに属するが,フェイクニュースがソーシャルメディアに汚染されることを防止するための今後の計算手法は,ハイブリッドおよび最新手法を用いて開発する必要があると期待する。
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