Detecting, predicting, and deterring fake news using information-sharing models

使用信息共享模型检测、预测和阻止假新闻

基本信息

  • 批准号:
    21K11883
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究の期間は2021~2023年度であり、フェイクニュース対策の技術的な手法を追求している。フェイクニュースの拡散予測、フェイクニュースの検知精度の向上、フェイクニュースを信じるユーザの説得と社会の分断の緩和を取り上げている。2021年度には、フェイクニュースの拡散モデルの構築および、モデルを用いた拡散予測と検知を検討した。当該年度(2022年度)には、ツイッター上のニュースから実データを収集して評価データを作成し、検知システムの精度および処理効率を向上した。評価データは、フェイクニュースとリアルニュース各10件から成り、各ニュースの発信者および転送者、各ユーザによる各ニュースの発信/転送時刻、ユーザ間のフォローフォロワー関係、ユーザがサンプルニュース以外に発信/転送した全てのつぶやきとその時刻から構成される。検知精度の向上については、フォローフォロワー関係のない孤立ユーザが検知精度の低下原因になることを見出し、フォローフォロワー関係のあるユーザのみから検知することで解決した。また、検知プログラムにおけるユーザIDの管理方法を改善することで処理時間を1/5に短縮し、大規模評価の見通しを得た。検知プログラムを評価データに適用し、フェイクニュースおよびリアルニュースに関わったユーザのニュースに対する信頼度およびユーザ間の信頼度を定量的に推定した。さらに、フェイクニュースは文章だけでなく、画像を用いる場合が多いので、投稿画像からのフェイクニュース検知の基礎検討を行った。
This study covers the period from 2021 to 2023, and aims to explore the technical aspects of the strategy. The information of the information is divided into three parts: the prediction of dispersion, the improvement of the accuracy of information, the improvement of the information, the improvement of the social segmentation and the improvement of the information. In 2021, we will discuss the construction and application of dispersion prediction and detection in the future. For the current year (2022), the accuracy of the collection and evaluation will be improved. 10 pieces of each of the evaluation documents, 10 pieces of each document, 10 pieces of each document, 10 The reason for the low accuracy of detection is to solve the problem of high accuracy of detection. To improve the management method of user ID, shorten the processing time by less than 1/5, and realize the large-scale evaluation. The information is available in the form of a quantitative estimate of the degree of reliability of the information. In addition, the article and the portrait are used in many cases, and the basic discussion of the contribution portrait is carried out.

项目成果

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会议论文数量(0)
专利数量(0)
Reliability-Disguised Attacks on Social Network to Accelerate Fake News Dissemination
对社交网络进行可靠性伪装攻击,加速假新闻传播
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kento Yoshikawa;Takumi Awa;Risa Kusano;Masatsugu Ichino;Hiroshi Yoshiura
  • 通讯作者:
    Hiroshi Yoshiura
Maintaining Soundness of Social Network by Understanding Fake News Dissemination and People's Belief
通过了解假新闻传播和人们的信仰来维护社交网络的健全性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Risa Kusano;Kento Yoshikawa;Hiroyuki Sato;Masatsugu Ichino;Hiroshi Yoshiura
  • 通讯作者:
    Hiroshi Yoshiura
Breaking Anonymity of Social Media by Profiling from Multimodal Information
通过多模式信息分析打破社交媒体的匿名性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Eina Hashimoto;Masatsugu Ichino;Hiroshi Yoshiura
  • 通讯作者:
    Hiroshi Yoshiura
Modeling Malicious Behaviors and Fake News Dissemination on Social Networks
模拟社交网络上的恶意行为和虚假新闻传播
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kento Yoshikawa;Masatsugu Ichino;Hiroshi Yoshiura
  • 通讯作者:
    Hiroshi Yoshiura
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  • DOI:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    今井秀樹
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  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    後守裕介

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    $ 2.5万
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  • 资助金额:
    $ 2.5万
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    11750165
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  • 资助金额:
    $ 2.5万
  • 项目类别:
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