[論文レビュー] False Information on Web and Social Media: A Survey

Srijan Kumar, Neil Shah|arXiv (Cornell University)|Apr 23, 2018

Misinformation and Its Impacts参考文献 86被引用数 137

ひとこと要約

この調査は、web および social media 上で虚偽情報がどのように拡散されるかを概説し、 actors、 rationale、 impact、 characteristics、 and detection methods を扱う。

ABSTRACT

False information can be created and spread easily through the web and social media platforms, resulting in widespread real-world impact. Characterizing how false information proliferates on social platforms and why it succeeds in deceiving readers are critical to develop efficient detection algorithms and tools for early detection. A recent surge of research in this area has aimed to address the key issues using methods based on feature engineering, graph mining, and information modeling. Majority of the research has primarily focused on two broad categories of false information: opinion-based (e.g., fake reviews), and fact-based (e.g., false news and hoaxes). Therefore, in this work, we present a comprehensive survey spanning diverse aspects of false information, namely (i) the actors involved in spreading false information, (ii) rationale behind successfully deceiving readers, (iii) quantifying the impact of false information, (iv) measuring its characteristics across different dimensions, and finally, (iv) algorithms developed to detect false information. In doing so, we create a unified framework to describe these recent methods and highlight a number of important directions for future research.

研究の動機と目的

• web および social media 上の虚偽情報の種類と意図を説明する。
• 大規模に虚偽情報を拡散させるアクターと仕組みを特徴づける。
• プラットフォーム間での虚偽情報の影響と拡散パターンを定量化する。
• 特徴ベース、グラフベース、拡散モデリングアプローチに基づく検出アルゴリズムをレビューし、分類する。
• 今後の研究のための開かれた方向性と統一的な枠組みを強調する。）

提案手法

• 意図（misinformation と disinformation）および知識内容（opinion-based vs fact-based）に基づいて虚偽情報を分類する。
• ボットや sockpuppets などのアクターを調査し、増幅と中央ネットワーク上の位置づけにおける彼らの役割を分析する。
• 人間の影響を受けやすさ、エコーチャンバー、偏見を含む欺瞞の根拠を総合する。
• エンゲージメント、存続性、クロスプラットフォーム拡散などの影響指標を要約する。
• 検出手法を特徴ベース、グラフベース、および拡散モデリングアプローチに整理する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 web および social media 上の主な虚偽情報のタイプと意図は何か？
• RQ2 虚偽情報を広める主なアクターは誰で、彼らは大規模にどのように機能しているのか？
• RQ3 読者が虚偽情報を信じて拡散する理由を説明する要因は何か？
• RQ4 プラットフォーム間での虚偽情報の影響と拡散パターンはどのように測定されるか？
• RQ5 検出アプローチはどのように存在し、どのように分類・評価されているか？

主な発見

• 虚偽情報は深く広範な拡散と場合によって長い存続時間を持つ、非常に影響力を持つ可能性がある。
• 人間は虚偽情報を、よく書かれている場合や参照がある場合でも区別する能力が高くない。
• ボットと sockpuppets は、合意の知覚を作り出し拡散を加速する上で重要な役割を果たすが、人間のアカウントも虚偽情報ダイナミクスの重要な部分を担っている。
• エコーチャンバーと確認バイアスは、虚偽情報の拡散と信頼性の認識に寄与する。
• 特徴ベース、グラフベース、拡散モデリングの三つのパラダイムにわたって高い精度を達成する検出手法が存在する。