应对假新闻：识别与缓解技术综述
机器学习
2019-01-23 v1 人工智能
社会与信息网络
机器学习
摘要
社交媒体上假新闻的泛滥为及时识别和遏制假新闻，以及缓解其对公众舆论的广泛影响开辟了新的研究方向。虽然早期的大部分研究集中在基于内容识别假新闻或利用用户在社交媒体上与新闻的互动，但人们对主动干预策略以对抗错误信息的传播及其对社会的影响越来越感兴趣。在这篇综述中，我们描述了当今的假新闻问题，并特别强调了与之相关的技术挑战。我们讨论了适用于识别和缓解的现有方法和技术，重点关注每种方法的重大进展及其优缺点。此外，研究往往受到现有数据集质量及其特定应用背景的限制。为了缓解这一问题，我们全面编制并总结了可用数据集的特征。此外，我们概述了新的研究方向，以促进未来有效和跨学科解决方案的发展。
引用
@article{arxiv.1901.06437,
title = {Combating Fake News: A Survey on Identification and Mitigation Techniques},
author = {Karishma Sharma and Feng Qian and He Jiang and Natali Ruchansky and Ming Zhang and Yan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.06437},
year = {2019}
}