論文の概要: Evolving to the Future: Unseen Event Adaptive Fake News Detection on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00037v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 06:40:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 19:25:56.866677
• Title: Evolving to the Future: Unseen Event Adaptive Fake News Detection on Social Media
• Title（参考訳）: 未来への進化:ソーシャルメディア上でのイベント適応型フェイクニュース検出
• Authors: Jiajun Zhang, Zhixun Li, Qiang Liu, Shu Wu, Liang Wang
• Abstract要約: 本稿では,Future Adaptive Event-based Fake News Detection (FADE)フレームワークを紹介する。 我々は、適応的な拡張戦略とグラフのコントラスト学習を用いて目標予測器を訓練し、より堅牢な全体予測を行う。 対象予測器の出力からイベントのみ予測器の出力を減じることで、イベントバイアスをさらに軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.22073623882667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid development of social media, the wide dissemination of fake news on social media is increasingly threatening both individuals and society. In the dynamic landscape of social media, fake news detection aims to develop a model trained on news reporting past events. The objective is to predict and identify fake news about future events, which often relate to subjects entirely different from those in the past. However, existing fake detection methods exhibit a lack of robustness and cannot generalize to unseen events. To address this, we introduce Future ADaptive Event-based Fake news Detection (FADE) framework. Specifically, we train a target predictor through an adaptive augmentation strategy and graph contrastive learning to make more robust overall predictions. Simultaneously, we independently train an event-only predictor to obtain biased predictions. Then we further mitigate event bias by obtaining the final prediction by subtracting the output of the event-only predictor from the output of the target predictor. Encouraging results from experiments designed to emulate real-world social media conditions validate the effectiveness of our method in comparison to existing state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの急速な発展に伴い、ソーシャルメディア上でのフェイクニュースの普及は、個人と社会の両方を脅かしている。 ソーシャルメディアのダイナミックな状況において、偽ニュース検出は過去の出来事を報道するモデルを開発することを目的としている。 目的は、過去のものとは全く異なる主題にしばしば関連する、将来の出来事に関する偽ニュースを予測し、識別することである。 しかし、既存の偽検出手法は堅牢性の欠如を示し、目に見えない事象に一般化できない。 これを解決するために、Future Adaptive Event-based Fake News Detection (FADE)フレームワークを紹介します。 具体的には,適応強化戦略とグラフコントラスト学習によって目標予測器を訓練し,全体としてより堅牢な予測を行う。 同時に、偏りのある予測を得るために、イベントのみの予測を個別に訓練する。 そして、目標予測器の出力からイベントのみ予測器の出力を減算することで、最終予測を得ることにより、イベントバイアスをさらに軽減する。 実世界のソーシャルメディア環境をエミュレートする実験の結果を,既存の最先端手法と比較し,本手法の有効性を検証した。

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