論文の概要: Evolving to the Future: Unseen Event Adaptive Fake News Detection on Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00037v2
- Date: Mon, 11 Nov 2024 18:27:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:05:41.631694
- Title: Evolving to the Future: Unseen Event Adaptive Fake News Detection on Social Media
- Title（参考訳）: 未来の進化:ソーシャルメディア上でのイベント適応フェイクニュース検出
- Authors: Jiajun Zhang, Zhixun Li, Qiang Liu, Shu Wu, Liang Wang,
- Abstract要約: textbfFuture textbfADaptive textbfEvent-based Fake News Detection (FADE) framework。
具体的には、適応的拡張戦略とグラフコントラスト学習を用いて目標予測器を訓練し、高品質な特徴を得る。
我々は、イベントのみ予測器の出力を目標予測器の出力から引いて最終的な予測値を得ることにより、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）: 27.236656042545796
- License:
- Abstract: With the rapid development of social media, the wide dissemination of fake news on social media is increasingly threatening both individuals and society. One of the unique challenges for fake news detection on social media is how to detect fake news on future events. Recently, numerous fake news detection models that utilize textual information and the propagation structure of posts have been proposed. Unfortunately, most of the existing approaches can hardly handle this challenge since they rely heavily on event-specific features for prediction and cannot generalize to unseen events. To address this, we introduce \textbf{F}uture \textbf{AD}aptive \textbf{E}vent-based Fake news Detection (FADE) framework. Specifically, we train a target predictor through an adaptive augmentation strategy and graph contrastive learning to obtain higher-quality features and make more accurate overall predictions. Simultaneously, we independently train an event-only predictor to obtain biased predictions. We further mitigate event bias by subtracting the event-only predictor's output from the target predictor's output to obtain the final prediction. 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におけるフェイクニュース検出のユニークな課題の1つは、将来のイベントでフェイクニュースを検出する方法だ。
近年,テキスト情報とポストの伝搬構造を利用した偽ニュース検出モデルが多数提案されている。
残念ながら、既存のアプローチのほとんどは、予測にイベント固有の機能に大きく依存し、目に見えないイベントに一般化できないため、この課題にほとんど対処できません。
これを解決するために,本稿では,FADE(Fake News Detection)フレームワークについて紹介する。
具体的には,適応的拡張戦略とグラフコントラスト学習を用いて目標予測器を訓練し,高品質な特徴とより正確な全体予測を行う。
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器を個別に訓練する。
我々は、イベントのみ予測器の出力を目標予測器の出力から引いて最終的な予測値を得ることにより、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。
関連論文リスト
- Enhancing Fake News Detection in Social Media via Label Propagation on Cross-modal Tweet Graph [19.409935976725446]
ソーシャルメディアにおける偽ニュースを検出する新しい方法を提案する。
我々の手法は、より密な相互作用をよりよく捉えるために、グラフの接続性を高める。
評価には、Twitter、PHEME、Weiboの3つの公開フェイクニュースデータセットを使用します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-14T09:55:54Z) - Decoding the Silent Majority: Inducing Belief Augmented Social Graph
with Large Language Model for Response Forecasting [74.68371461260946]
SocialSenseは、既存のソーシャルネットワーク上に信念中心のグラフを誘導するフレームワークであり、グラフベースの伝播によって社会的ダイナミクスを捉える。
本手法は,ゼロショット設定と教師あり設定の両方に対する実験的な評価において,既存の最先端技術を超えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T06:17:02Z) - Prompt-and-Align: Prompt-Based Social Alignment for Few-Shot Fake News
Detection [50.07850264495737]
プロンプト・アンド・アライン(Prompt-and-Align、P&A)は、数発のフェイクニュース検出のための新しいプロンプトベースのパラダイムである。
我々はP&Aが、数発のフェイクニュース検出性能をかなりのマージンで新たな最先端に設定していることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-28T13:19:43Z) - Measuring the Effect of Influential Messages on Varying Personas [67.1149173905004]
我々は、ニュースメッセージを見る際にペルソナが持つ可能性のある応答を推定するために、ニュースメディア向けのペルソナに対するレスポンス予測という新しいタスクを提示する。
提案課題は,モデルにパーソナライズを導入するだけでなく,各応答の感情極性と強度も予測する。
これにより、ペルソナの精神状態に関するより正確で包括的な推測が可能になる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T21:01:00Z) - Faking Fake News for Real Fake News Detection: Propaganda-loaded
Training Data Generation [105.20743048379387]
提案手法は,人間によるプロパガンダのスタイルや戦略から情報を得た学習例を生成するための新しいフレームワークである。
具体的には、生成した記事の有効性を確保するために、自然言語推論によって導かれる自己臨界シーケンストレーニングを行う。
実験の結果、PropaNewsでトレーニングされた偽ニュース検知器は、2つの公開データセットで3.62～7.69%のF1スコアで人書きの偽情報を検出するのに優れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-10T14:24:19Z) - Multimodal Emergent Fake News Detection via Meta Neural Process Networks [36.52739834391597]
本稿では,MetaFENDというフェイクニュース検出フレームワークを提案する。
具体的には、メタラーニングとニューラルプロセスの手法を統合したモデルを提案する。
TwitterとWeiboから収集したマルチメディアデータセットに対して、大規模な実験が行われた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-22T21:21:29Z) - Causal Understanding of Fake News Dissemination on Social Media [50.4854427067898]
我々は、ユーザーがフェイクニュースを共有するのに、ユーザー属性が何をもたらすかを理解することが重要だと論じている。
偽ニュース拡散において、共同創設者は、本質的にユーザー属性やオンライン活動に関連する偽ニュース共有行動によって特徴づけられる。
本稿では,偽ニュース拡散における選択バイアスを軽減するための原則的アプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-20T19:37:04Z) - Connecting the Dots Between Fact Verification and Fake News Detection [21.564628184287173]
本稿では,事実検証と偽ニュース検出の点を結合する,シンプルで効果的な手法を提案する。
提案手法は,最近の事実検証モデルの成功を活用し,ゼロショットフェイクニュースの検出を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-11T09:28:52Z) - Leveraging Multi-Source Weak Social Supervision for Early Detection of
Fake News [67.53424807783414]
ソーシャルメディアは、人々が前例のない速度でオンライン活動に参加することを可能にする。
この制限のないアクセスは、誤情報や偽ニュースの拡散を悪化させ、その緩和のために早期に検出されない限り混乱と混乱を引き起こす可能性がある。
ソーシャルエンゲージメントからの弱い信号とともに、限られた量のクリーンデータを活用して、メタラーニングフレームワークでディープニューラルネットワークをトレーニングし、さまざまな弱いインスタンスの品質を推定します。
実世界のデータセットの実験では、提案されたフレームワークは、予測時にユーザーエンゲージメントを使わずに、フェイクニュースを早期に検出するための最先端のベースラインを上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-03T18:26:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。