論文の概要: Fake News Detection Tools and Methods -- A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11185v1
• Date: Sun, 21 Nov 2021 13:19:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-26 13:15:53.164741
• Title: Fake News Detection Tools and Methods -- A Review
• Title（参考訳）: 偽ニュース検出ツールと方法 -- レビュー
• Authors: Sakshini Hangloo and Bhavna Arora
• Abstract要約: インターネット上で偽ニュースを検出するための様々なアプローチについて,近年の文献について論じる。 公開されているさまざまなデータセットと、利用可能なさまざまなオンラインツールを強調し、Fake Newsをリアルタイムでデバンクすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the past decade, the social networks platforms and micro-blogging sites such as Facebook, Twitter, Instagram, and Weibo have become an integral part of our day-to-day activities and is widely used all over the world by billions of users to share their views and circulate information in the form of messages, pictures, and videos. These are even used by government agencies to spread important information through their verified Facebook accounts and official Twitter handles, as they can reach a huge population within a limited time window. However, many deceptive activities like propaganda and rumor can mislead users on a daily basis. In these COVID times, fake news and rumors are very prevalent and are shared in a huge number which has created chaos in this tough time. And hence, the need for Fake News Detection in the present scenario is inevitable. In this paper, we survey the recent literature about different approaches to detect fake news over the Internet. In particular, we firstly discuss fake news and the various terms related to it that have been considered in the literature. Secondly, we highlight the various publicly available datasets and various online tools that are available and can debunk Fake News in real-time. Thirdly, we describe fake news detection methods based on two broader areas i.e., its content and the social context. Finally, we provide a comparison of various techniques that are used to debunk fake news.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、Facebook、Twitter、Instagram、Weiboなどのソーシャルネットワークプラットフォームやマイクロブログサイトは、私たちの日々の活動の不可欠な部分となり、何十億ものユーザーが自分のビューを共有し、メッセージ、写真、ビデオの形で情報を流すために世界中で利用されている。 これらは政府機関が、認証済みのFacebookアカウントや公式Twitterハンドルを通じて重要な情報を広めるためにも使われている。 しかし、プロパガンダやうわさといった詐欺行為の多くは、ユーザーを毎日誤解させる可能性がある。 新型コロナウイルスの時代には、偽ニュースや噂が非常に広まり、この厳しい時期に混乱を引き起こした膨大な数で共有されている。 したがって、現在のシナリオではフェイクニュース検出の必要性は避けられない。 本稿では,インターネット上での偽ニュースの検出方法に関する最近の文献を調査した。 特に、まず、文献で検討されている偽ニュースと偽ニュースに関連する様々な用語について論じる。 第2に、Fake Newsをリアルタイムでデバンクできる、公開可能なさまざまなデータセットとさまざまなオンラインツールを強調します。 第3に,2つの領域,すなわち内容と社会的文脈に基づく偽ニュース検出手法について述べる。 最後に,フェイクニュースの除去に使用される各種手法の比較を行った。

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