論文の概要: FALSE: Fake News Automatic and Lightweight Solution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07686v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 11:53:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-17 12:05:12.066477
• Title: FALSE: Fake News Automatic and Lightweight Solution
• Title（参考訳）: FALSE:フェイクニュース自動および軽量ソリューション
• Authors: Fatema Al Mukhaini, Shaikhah Al Abdoulie, Aisha Al Kharuosi, Amal El Ahmad, Monther Aldwairi
• Abstract要約: 本稿では,現代のフェイクニュースデータセットの研究と可視化にR符号を用いた。 クラスタリング、分類、相関、およびさまざまなプロットを使用してデータを分析し、提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20999222360659603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fake news existed ever since there was news, from rumors to printed media then radio and television. Recently, the information age, with its communications and Internet breakthroughs, exacerbated the spread of fake news. Additionally, aside from e-Commerce, the current Internet economy is dependent on advertisements, views and clicks, which prompted many developers to bait the end users to click links or ads. Consequently, the wild spread of fake news through social media networks has impacted real world issues from elections to 5G adoption and the handling of the Covid- 19 pandemic. Efforts to detect and thwart fake news has been there since the advent of fake news, from fact checkers to artificial intelligence-based detectors. Solutions are still evolving as more sophisticated techniques are employed by fake news propagators. In this paper, R code have been used to study and visualize a modern fake news dataset. We use clustering, classification, correlation and various plots to analyze and present the data. The experiments show high efficiency of classifiers in telling apart real from fake news.
• Abstract（参考訳）: 偽ニュースは、噂、印刷メディア、ラジオ、テレビなど、ニュースがあった時から存在した。 近年、情報化時代はコミュニケーションとインターネットのブレークスルーと共に、偽ニュースの拡散を悪化させた。 加えて、eコマース以外では、現在のインターネット経済は広告、ビュー、クリックに依存しているため、多くのデベロッパーがエンドユーザーにリンクや広告をクリックするよう促した。 その結果、ソーシャルメディアネットワークを通じた偽ニュースの広まりは、選挙から5g導入、covid-19パンデミックの処理に至るまで、現実世界の問題に影響を与えてきた。 偽ニュースの検出と妨害は、ファクトチェッカーから人工知能ベースの検出器に至るまで、偽ニュースの出現以来行われている。 より高度な技術がフェイクニュースプロパゲータによって採用されているため、ソリューションはまだ進化している。 本稿では,現代のフェイクニュースデータセットの研究と可視化にR符号を用いた。 データの解析と提示にはクラスタリング、分類、相関、さまざまなプロットを用いる。 この実験は、偽ニュースから現実を区別する分類器の効率が高いことを示している。

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