論文の概要: Online Auditing of Information Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14595v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 06:03:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 22:07:17.654024
• Title: Online Auditing of Information Flow
• Title（参考訳）: 情報フローのオンライン監査
• Authors: Mor Oren-Loberman, Vered Azar, Wasim Huleihel
• Abstract要約: 本稿では,ニュース項目を偽物や真偽と分類することを目的として,情報の流れ・伝播のオンライン監査の問題点を考察する。 グラフによってモデル化されたネットワーク上での確率的マルコフ情報拡散モデルを提案する。 上記のリスクを最小化する最適検出アルゴリズムを発見し,いくつかの統計的保証を証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.557963624437785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern social media platforms play an important role in facilitating rapid dissemination of information through their massive user networks. Fake news, misinformation, and unverifiable facts on social media platforms propagate disharmony and affect society. In this paper, we consider the problem of online auditing of information flow/propagation with the goal of classifying news items as fake or genuine. Specifically, driven by experiential studies on real-world social media platforms, we propose a probabilistic Markovian information spread model over networks modeled by graphs. We then formulate our inference task as a certain sequential detection problem with the goal of minimizing the combination of the error probability and the time it takes to achieve correct decision. For this model, we find the optimal detection algorithm minimizing the aforementioned risk and prove several statistical guarantees. We then test our algorithm over real-world datasets. To that end, we first construct an offline algorithm for learning the probabilistic information spreading model, and then apply our optimal detection algorithm. Experimental study show that our algorithm outperforms state-of-the-art misinformation detection algorithms in terms of accuracy and detection time.
• Abstract（参考訳）: 現代のソーシャルメディアプラットフォームは、膨大なユーザーネットワークを通じて情報を急速に広める上で重要な役割を担っている。 偽ニュース、誤報、ソーシャルメディアプラットフォーム上の検証不能な事実は、社会に不調和と影響をもたらす。 本稿では,ニュース項目を偽物か本物かを分類することを目的として,情報フロー/伝播のオンライン監査の問題を考える。 具体的には,実世界のソーシャルメディアプラットフォームに関する経験的研究から,グラフモデルを用いたネットワーク上での確率的マルコフ情報拡散モデルを提案する。 そして、誤り確率と正しい決定に要する時間の組み合わせを最小化することを目的として、ある逐次的検出問題として推論タスクを定式化する。 このモデルでは、上記のリスクを最小化し、いくつかの統計的保証を証明できる最適検出アルゴリズムが見つかる。 次に、実世界のデータセット上でアルゴリズムをテストする。 そこで,我々はまず,確率的情報拡散モデル学習のためのオフラインアルゴリズムを構築し,最適な検出アルゴリズムを適用した。 実験により,本アルゴリズムは精度と検出時間の観点から,最先端の誤情報検出アルゴリズムより優れていることが示された。

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