利用社交互动检测社交媒体上的错误信息
计算与语言
2023-04-07 v1 社会与信息网络
摘要
检测错误信息传播链对保障社交媒体健康环境至关重要。我们利用 COVID-19 大流行期间创建的数据集来解决该问题。该数据集包含讨论信息的推文级联，基于先前对信息源的评估被弱标注为可靠或不可靠。识别不可靠传播链的模型通常依赖文本特征。但可靠性不仅关乎说了什么，也关乎谁说的以及向谁说。我们额外利用了网络信息。遵循同质性原则，我们假设互动的用户通常对相似话题感兴趣并传播相似类型的新闻，而这些新闻一般而言可靠或不可靠。我们测试了多种方法来学习级联内社交互动的表示，并将它们与深度神经语言模型在多输入（MI）框架中结合。通过追踪互动随时间发生的序列，我们超越了先前的最先进模型。
引用
@article{arxiv.2304.02983,
title = {Leveraging Social Interactions to Detect Misinformation on Social Media},
author = {Tommaso Fornaciari and Luca Luceri and Emilio Ferrara and Dirk Hovy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.02983},
year = {2023}
}