論文の概要: Machine Learning-based Automatic Annotation and Detection of COVID-19 Fake News

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03162v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 13:55:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-08 13:18:08.595540
• Title: Machine Learning-based Automatic Annotation and Detection of COVID-19 Fake News
• Title（参考訳）: 機械学習によるCOVID-19フェイクニュースの自動アノテーションと検出
• Authors: Mohammad Majid Akhtar, Bibhas Sharma, Ishan Karunanayake, Rahat Masood, Muhammad Ikram, Salil S. Kanhere
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)は世界のあらゆる地域に影響を与えるが、感染の誤報はウイルスよりも速く移動した。 既存の作業は、拡散の触媒として働くボットの存在を無視する。 そこで本稿では,Twitterデータセット上で事実確認文をラベル付けする手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.020736472947581
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: COVID-19 impacted every part of the world, although the misinformation about the outbreak traveled faster than the virus. Misinformation spread through online social networks (OSN) often misled people from following correct medical practices. In particular, OSN bots have been a primary source of disseminating false information and initiating cyber propaganda. Existing work neglects the presence of bots that act as a catalyst in the spread and focuses on fake news detection in 'articles shared in posts' rather than the post (textual) content. Most work on misinformation detection uses manually labeled datasets that are hard to scale for building their predictive models. In this research, we overcome this challenge of data scarcity by proposing an automated approach for labeling data using verified fact-checked statements on a Twitter dataset. In addition, we combine textual features with user-level features (such as followers count and friends count) and tweet-level features (such as number of mentions, hashtags and urls in a tweet) to act as additional indicators to detect misinformation. Moreover, we analyzed the presence of bots in tweets and show that bots change their behavior over time and are most active during the misinformation campaign. We collected 10.22 Million COVID-19 related tweets and used our annotation model to build an extensive and original ground truth dataset for classification purposes. We utilize various machine learning models to accurately detect misinformation and our best classification model achieves precision (82%), recall (96%), and false positive rate (3.58%). Also, our bot analysis indicates that bots generated approximately 10% of misinformation tweets. Our methodology results in substantial exposure of false information, thus improving the trustworthiness of information disseminated through social media platforms.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)は世界のあらゆる地域に影響を与えるが、感染の誤報はウイルスよりも速く移動した。 オンラインソーシャルネットワーク(OSN)を通じて拡散した誤報は、しばしば人々が正しい医療実践に従うことを誤解した。 特に、OSNボットは偽情報を拡散し、サイバープロパガンダを開始する主要な情報源である。 既存の作業は、拡散の触媒として機能するボットの存在を無視し、ポスト(テキスト)コンテンツではなく「ポストで共有されたアーティクル」における偽ニュース検出に焦点を当てている。 誤情報検出のほとんどは、予測モデルを構築するのにスケールしにくい手作業によるラベル付きデータセットを使用する。 本研究では,Twitterデータセット上の事実確認文を用いたラベル付けの自動手法を提案することにより,データ不足というこの課題を克服する。 さらに、テキスト機能とユーザーレベルの機能(フォロワー数や友人数など)と、ツイートレベルの機能(言及数、ハッシュタグ、ツイート中のURLなど)を組み合わせて、誤情報を検出するための追加の指標として機能する。 さらに,ツイート中のボットの存在を分析し,ボットの行動が時間とともに変化し,誤報キャンペーンにおいて最も活発であることを示す。 当社は1022万件のcovid-19関連ツイートを収集し、アノテーションモデルを使用して分類目的の広範囲でオリジナルな事実データセットを構築しました。 様々な機械学習モデルを用いて誤情報を正確に検出し,最良の分類モデルは精度(82%),リコール(96%),偽陽性率(3.58%)を達成する。 また,ボット分析の結果,誤情報ツイートの約10%をボットが生成していることがわかった。 提案手法は, 偽情報の露呈によって, ソーシャルメディアプラットフォームを通じて拡散される情報の信頼性を向上させる。

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