[论文解读] Who Funds Misinformation? A Systematic Analysis of the Ad-related Profit Routines of Fake News sites

Emmanouil Papadogiannakis, Panagiotis Papadopoulos+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 10, 2022

Misinformation and Its Impacts被引用 9

一句话总结

本文系统性地映射了虚假新闻网站的广告相关收入流，揭示了谷歌和IndexExchange等主流合法广告网络直接服务于超过40%的虚假新闻网站。通过在11.45万个网站上使用新型爬虫和图聚类方法，研究发现虚假新闻运营者还管理其他内容网站，表明这些运营是受广告变现驱动的更广泛商业生态系统的组成部分。

ABSTRACT

Fake news is an age-old phenomenon, widely assumed to be associated with political propaganda published to sway public opinion. Yet, with the growth of social media, it has become a lucrative business for Web publishers. Despite many studies performed and countermeasures proposed, unreliable news sites have increased in the last years their share of engagement among the top performing news sources. Stifling fake news impact depends on our efforts in limiting the (economic) incentives of fake news producers. In this paper, we aim at enhancing the transparency around these exact incentives, and explore: Who supports the existence of fake news websites via paid ads, either as an advertiser or an ad seller? Who owns these websites and what other Web business are they into? We are the first to systematize the auditing process of fake news revenue flows. We identify the companies that advertise in fake news websites and the intermediary companies responsible for facilitating those ad revenues. We study more than 2,400 popular news websites and show that well-known ad networks, such as Google and IndexExchange, have a direct advertising relation with more than 40% of fake news websites. Using a graph clustering approach on 114.5K sites, we show that entities who own fake news sites, also operate other types of websites pointing to the fact that owning a fake news website is part of a broader business operation.

研究动机与目标

• 通过分析广告收入流，调查虚假新闻背后的经济激励。
• 识别直接资助虚假新闻网站的广告网络和公司。
• 揭示虚假新闻网站运营者是否还管理其他类型的网站，以判断是否存在更广泛的商业运营。
• 开发一种系统化的方法，用于审计支持虚假信息的数字广告生态系统。
• 提供公开数据集和工具，以支持未来的检测工作和政策干预。

提出的方法

• 部署自定义网络爬虫，从超过2,400家新闻网站（包括主要虚假新闻源）收集广告及广告相关元数据。
• 通过ads.txt和广告创意分析，识别每家网站上的直接广告商和广告网络关系。
• 对网站间共享的广告商ID应用图聚类，以检测所有权社区和商业集群。
• 使用Cyren的域名分类服务对网站进行分类，以区分虚假新闻、真实新闻及其他内容类型。
• 构建元图以建模网站、广告网络和广告商之间的关系，从而实现对协同操作的检测。
• 通过人工检查高影响力案例（包括已知的虚假信息网络）验证研究发现。

实验结果

研究问题

• RQ1 哪些合法广告网络与虚假新闻网站存在直接或间接的广告关系？
• RQ2 在虚假新闻网站上投放广告的广告商类型是什么？他们推广的产品或服务是什么？
• RQ3 虚假新闻网站的运营者是否还拥有或管理其他网站？如果是，这些网站的内容类型是什么？
• RQ4 通过共享广告标识符的基于图的聚类能否揭示多个虚假新闻及相关网站的协同所有权？
• RQ5 支持虚假新闻的广告收入流有多透明？当前广告技术生态系统中存在哪些系统性漏洞？

主要发现

• 超过40%的虚假新闻网站与谷歌、IndexExchange和AppNexus等主要广告网络存在直接广告关系。
• 超过60%的虚假新闻网站通过转销商关系与这些广告网络相连，表明存在间接但重要的财务支持。
• 虚假新闻网站上约70%的广告推广商业相关产品和服务，近40%的广告则涉及娱乐内容。
• 虚假新闻网站运营者还管理着涵盖娱乐、商业和政治等类别的其他网站，表明其采用多样化的商业模式。
• 图聚类揭示了与同一所有者相关的网站群体，包括与博林格夫妇及加利福尼亚自由共和国相关的已知虚假信息网络。
• 本研究的方法成功识别并验证了高影响力的虚假信息网站，证明了其在现实世界检测中的准确性与可扩展性。