論文の概要: FMNV: A Dataset of Media-Published News Videos for Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07687v2
• Date: Thu, 24 Apr 2025 13:53:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.459368
• Title: FMNV: A Dataset of Media-Published News Videos for Fake News Detection
• Title（参考訳）: FMNV:フェイクニュース検出のためのメディア配信ニュースビデオのデータセット
• Authors: Yihao Wang, Zhong Qian, Peifeng Li,
• Abstract要約: FMNVは,メディア機関が公開するニュースビデオのみからなる新しいデータセットである。 我々は,メディア公開ニュースビデオを操作することで,コンテンツを自動生成するために,Large Language Models (LLMs) を採用している。 ビデオ特徴抽出のためのCLIPとFaster R-CNNを統合したベースラインモデルFMNVDを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.36393083923778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: News media, particularly video-based platforms, have become deeply embedded in daily life, concurrently amplifying risks of misinformation dissemination. Consequently, multimodal fake news detection has garnered significant research attention. However, existing datasets predominantly comprise user-generated videos characterized by crude editing and limited public engagement, whereas professionally crafted fake news videos disseminated by media outlets, often politically or virally motivated-pose substantially greater societal harm. To address this gap, we construct FMNV, a novel dataset exclusively composed of news videos published by media organizations. Through empirical analysis of existing datasets and our curated collection, we categorize fake news videos into four distinct types. Building upon this taxonomy, we employ Large Language Models (LLMs) to automatically generate deceptive content by manipulating authentic media-published news videos. Furthermore, we propose FMNVD, a baseline model featuring a dual-stream architecture integrating CLIP and Faster R-CNN for video feature extraction, enhanced by co-attention mechanisms for feature refinement and multimodal aggregation. Comparative experiments demonstrate both the generalization capability of FMNV across multiple baselines and the superior detection efficacy of FMNVD. This work establishes critical benchmarks for detecting high-impact fake news in media ecosystems while advancing methodologies for cross-modal inconsistency analysis.
• Abstract（参考訳）: ニュースメディア、特にビデオベースのプラットフォームは、日常に深く浸透し、誤情報拡散のリスクを同時に増幅している。 その結果、マルチモーダルフェイクニュース検出は、重要な研究の注目を集めている。 しかし、既存のデータセットは主に、粗雑な編集と限定的な公的なエンゲージメントを特徴とするユーザー生成ビデオで構成され、一方で、プロが制作した偽のニュースビデオは、メディアによって拡散され、しばしば政治的あるいはバイラルに動機づけられた、社会的被害が著しく大きい。 このギャップに対処するため、メディア組織によるニュースビデオのみからなる新しいデータセットFMNVを構築した。 既存のデータセットとキュレートされたコレクションの実証分析を通じて、偽ニュースビデオを4つの異なるタイプに分類する。 この分類に基づいて,我々はLarge Language Models (LLMs) を用いて,真にメディアが公開するニュースビデオを操作することによって,偽装コンテンツを自動的に生成する。 さらに,映像特徴抽出のためのCLIPとFaster R-CNNを統合したデュアルストリームアーキテクチャを備えたベースラインモデルFMNVDを提案する。 複数のベースラインにまたがるFMNVの一般化能力とFMNVDの優れた検出効率を比較実験により実証した。 本研究は、メディアエコシステムにおけるハイインパクトフェイクニュースの検出と、クロスモーダル不整合解析手法の進歩のための重要なベンチマークを確立する。

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