用户画像在假新闻检测中的作用

从社交媒体消费新闻正变得日益流行。社交媒体因其信息的快速传播、低成本和易获取性而吸引用户。然而，社交媒体也助长了假新闻的广泛传播。由于假新闻的有害社会影响，检测假新闻已引起越来越多的关注。然而，仅利用新闻内容的检测性能通常不尽如人意，因为假新闻被撰写得以模仿真实新闻。因此，有必要深入理解社交媒体上的用户画像与假新闻之间的关系。在本文中，我们研究理解和利用社交媒体用户画像进行假新闻检测这一具有挑战性的问题。为理解用户画像与假新闻之间的联系，首先，我们度量用户在社交媒体上的分享行为，并将更可能分享假新闻和真实新闻的代表性用户分组；然后，我们在这些用户组之间对显式与隐式画像特征进行比较分析，揭示了它们帮助区分假新闻与真实新闻的潜力。为利用用户画像特征，我们展示了这些用户画像特征在假新闻分类任务中的有用性。我们通过特征重要性分析进一步验证这些特征的有效性。本工作的发现为更深入探索社交媒体的用户画像特征奠定了基础，并增强了假新闻检测的能力。