Pattern Recognition Lettersに論文が採録されました

当研究室の論文がPattern Recognition Lettersに採録されました．

K. Soga, S. Yoshida, M. Muneyasu: Exploiting stance similarity and graph neural networks for fake news detection

概要

ソーシャルメディア上でのフェイクニュースの広がりは、経済や社会に大きな影響を与えています。伝統的なグラフニューラルネットワークを用いた方法がフェイクニュースの検出に有望ではありますが、同じような意見を持つユーザー間でのフェイクニュースの拡散における確証バイアスの影響を考慮していません。この研究では、ニュース記事に対するユーザーの立場やユーザー間の投稿のやり取りを分析することで、意見の類似性を考慮した検出手法を提案しています。グラフトランスフォーマーネットワークを使って、全体的な構造情報と類似の立場を持つユーザーの相互作用を同時に抽出します。さらに、マイクロブログを対象とした立場分析の課題に対処し、不十分な立場特徴の影響を最小限に抑えます。私たちは、カスタムで収集したTwitterデータとベンチマークのFibVIDデータセットを使って、この手法を評価しました。その結果、従来の方法や最先端の方法と比較して、検出性能が大幅に向上したことが示されました。