論文の概要: Silence Speaks Volumes: Re-weighting Techniques for Under-Represented Users in Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02011v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 20:04:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 14:42:07.360213
• Title: Silence Speaks Volumes: Re-weighting Techniques for Under-Represented Users in Fake News Detection
• Title（参考訳）: Silence Speaks Volumes:フェイクニュース検出における非表示ユーザのための再重み付け手法
• Authors: Mansooreh Karami, David Mosallanezhad, Paras Sheth, Huan Liu
• Abstract要約: わずか1%のユーザーが、ソーシャルネットワークサイトのコンテンツの大半を生成している。 残りのユーザーは、さまざまな学位を取得できるが、コンテンツ制作にはあまり積極的でなく、ほとんど沈黙している傾向にある。 そこで本稿では,提案手法を応用してサイレント・マジョリティを耳にする手法を提案する。また,これらのユーザからの手がかりが,偽ニュース検出の下流タスクにおいて,現在のモデルの性能を向上させることができるかどうかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.5495085102178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Social media platforms provide a rich environment for analyzing user behavior. Recently, deep learning-based methods have been a mainstream approach for social media analysis models involving complex patterns. However, these methods are susceptible to biases in the training data, such as participation inequality. Basically, a mere 1% of users generate the majority of the content on social networking sites, while the remaining users, though engaged to varying degrees, tend to be less active in content creation and largely silent. These silent users consume and listen to information that is propagated on the platform. However, their voice, attitude, and interests are not reflected in the online content, making the decision of the current methods predisposed towards the opinion of the active users. So models can mistake the loudest users for the majority. We propose to leverage re-weighting techniques to make the silent majority heard, and in turn, investigate whether the cues from these users can improve the performance of the current models for the downstream task of fake news detection.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、ユーザーの行動を分析するための豊富な環境を提供する。 近年,深層学習に基づく手法が,複雑なパターンを含むソーシャルメディア分析モデルにおいて主流となっている。 しかしながら、これらの方法は、参加不平等など、トレーニングデータのバイアスに影響を受けやすい。 基本的には、わずか1%のユーザーがソーシャルネットワーキングサイトでコンテンツの大半を制作しているが、残りのユーザーはさまざまな程度に携わっているが、コンテンツ制作の活発さは低く、ほとんど沈黙している。 これらのサイレントユーザーは、プラットフォーム上で伝達される情報を消費し、聞く。 しかし、彼らの声、態度、興味はオンラインコンテンツに反映されておらず、現在の方法の決定はアクティブユーザーの意見に先行している。 モデルが大きめのユーザーを大半で間違えることもある。 我々は,サイレント・マジョリティを聴かせるために,再重み付け手法を活用し,それらのユーザからのヒントが,偽ニュース検出の下流課題に対する現在のモデルの性能を向上させることができるかを検討することを提案する。

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