真相之核：仅依扩散模式判定 Twitter 上谣言真实性

misinformation 检测领域近期的工作利用了社交媒体上内容相关的文本与用户身份中的丰富信号。但文本可被策略性操纵，账户也可换用别名重新注册，这表明此类方法 inherently 脆弱。本工作中，我们研究一种天然鲁棒的替代模态：信息传播的模态。未经验证的在线谣言的真实性，能否仅基于其通过社交网络的扩散模式来辨别？使用图核从 Twitter 级联结构中提取复杂拓扑信息，我们训练了忽略语言、用户身份与时间的准确预测模型，首次证明此类“净化”的扩散模式对真实性具有高度指示性。我们的结果表明，通过适当聚合，人群的集合分享模式可揭示谣言真伪的有力信号，即便在传播早期阶段亦是如此。