論文の概要: Predicting Viral Rumors and Vulnerable Users for Infodemic Surveillance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09724v1
- Date: Thu, 18 Jan 2024 04:57:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-19 18:00:24.382427
- Title: Predicting Viral Rumors and Vulnerable Users for Infodemic Surveillance
- Title（参考訳）: インフォデミック・サーベイランスのためのウイルスの噂と脆弱性のあるユーザー予測
- Authors: Xuan Zhang, Wei Gao
- Abstract要約: 我々は,統一的なグラフニューラルネットワークモデルを用いて,バイラルな噂や脆弱なユーザを予測するための新しいアプローチを提案する。
ネットワークベースのユーザ埋め込みを事前トレーニングし,ユーザとポスト間の相互アテンション機構を活用する。
また,噂イベントや非噂イベントにおいて,情報バイラル性やユーザ脆弱性に関する具体的アノテーションを付加した2つのデータセットを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.099277246096861
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the age of the infodemic, it is crucial to have tools for effectively
monitoring the spread of rampant rumors that can quickly go viral, as well as
identifying vulnerable users who may be more susceptible to spreading such
misinformation. This proactive approach allows for timely preventive measures
to be taken, mitigating the negative impact of false information on society. We
propose a novel approach to predict viral rumors and vulnerable users using a
unified graph neural network model. We pre-train network-based user embeddings
and leverage a cross-attention mechanism between users and posts, together with
a community-enhanced vulnerability propagation (CVP) method to improve user and
propagation graph representations. Furthermore, we employ two multi-task
training strategies to mitigate negative transfer effects among tasks in
different settings, enhancing the overall performance of our approach. We also
construct two datasets with ground-truth annotations on information virality
and user vulnerability in rumor and non-rumor events, which are automatically
derived from existing rumor detection datasets. Extensive evaluation results of
our joint learning model confirm its superiority over strong baselines in all
three tasks: rumor detection, virality prediction, and user vulnerability
scoring. For instance, compared to the best baselines based on the Weibo
dataset, our model makes 3.8\% and 3.0\% improvements on Accuracy and MacF1 for
rumor detection, and reduces mean squared error (MSE) by 23.9\% and 16.5\% for
virality prediction and user vulnerability scoring, respectively. Our findings
suggest that our approach effectively captures the correlation between rumor
virality and user vulnerability, leveraging this information to improve
prediction performance and provide a valuable tool for infodemic surveillance.
- Abstract（参考訳）: インフォデミックの時代には、急速に広まりそうな噂の拡散を効果的に監視するツールと、そのような誤った情報を広める可能性の高い脆弱なユーザーを特定することが重要である。
この積極的なアプローチは、誤った情報が社会に与える影響を軽減し、タイムリーに予防措置をとることができる。
本稿では,統一グラフニューラルネットワークモデルを用いて,ウイルスのうわさや脆弱ユーザを予測する新しい手法を提案する。
ネットワークベースのユーザ埋め込みを事前学習し,ユーザとポスト間のクロスアテンション機構とコミュニティエンハンスド脆弱性伝播(cvp)手法を併用することで,ユーザとプロパゲーショングラフ表現を改善する。
さらに,マルチタスクのトレーニング戦略を2つ導入し,各タスク間の負の伝達効果を軽減し,全体的な性能向上を図る。
また,既存のうわさ検出データセットから自動的に派生した,うわさおよび非うわさイベントにおける情報バイラル性およびユーザ脆弱性に関する基礎的注釈付きデータセットを2つ構築した。
共同学習モデルの広範囲な評価結果から,噂検出,バイラル性予測,ユーザ脆弱性スコアリングの3つの課題において,強いベースラインよりも優れていることが確認された。
例えば、Weiboデータセットに基づく最良のベースラインと比較して、私たちのモデルは、噂検出のための精度3.8\%とMacF1を3.0\%改善し、それぞれバイラル性予測とユーザ脆弱性評価のために平均2乗誤差(MSE)を23.9\%と16.5\%削減します。
提案手法は,噂のバイラル性とユーザ脆弱性の相関関係を効果的に捉え,この情報を利用して予測性能を向上し,インフォデミック監視に有用なツールを提供する。
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