在推文发布前检测并推理已删除推文

社交媒体平台以多种方式赋予我们力量，从信息传播到信息消费。尽管这些平台在促进公民新闻、公众意识等方面有用，但它们存在被滥用的可能。恶意用户利用它们传播仇恨言论、攻击性内容、谣言等，以获取社会和政治议程或伤害个人、实体和组织。通常，普通用户会在未核实的情况下无意识分享信息，或无意为之发布有害消息。此类内容中有部分常因违反条款政策被平台删除，或用户因不同原因（如后悔）自行删除。关于刻画、理解和预测已删除内容的研究广泛。然而，旨在识别已删除内容背后细粒度原因（如帖子具攻击性、仇恨言论或无明确原因）的研究有限。本研究填补此空白，通过识别已删除推文（尤其在阿拉伯语语境下）并标注相应的细粒度虚假信息类别。随后我们开发可预测推文被删除的可能性及删除潜在原因的模型。此类模型有助于在社交媒体帖子发布前即进行内容审核。