| 講演名 | 2023-03-02 ユーザのスタンス分析によるフェイクニュース検出の高精度化 曽我 茅冬(関西大), 吉田 壮(関西大), 棟安 実治(関西大), |
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| 抄録(和) | フェイクニュースの蔓延は，深刻な社会問題として取り上げられるようになった．近年，SNS上のニュース伝播の構造の違いに着目する伝播ベースのフェイクニュース検出手法が有望視されている．従来手法は，確証バイアスに基づきフェイクニュースが自身と類似した主義主張を持つユーザとの相互作用によって拡散するという現象を考慮できない．我々は，ニュースおよびツイートのスタンス分析により主義主張を抽出し，相互作用に沿ってスタンス特徴の類似度を算出することで，ユーザ間の意見の類似性を考慮できる伝播ベース検出手法を提案する．マイクロブログのスタンス分析が難しいことも考慮して，構造の識別を妨げるスタンス特徴の影響を抑制可能とした．Twitterデータを用いた実験の結果，提案手法は従来手法を大きく上回る性能を示した． |
| 抄録(英) | The spread of fake news has become a serious social problem. In recent years, propagation-based fake news detection methods that focus on differences in the structure of news propagation on social networking services have shown promise. Conventional methods cannot take into account the phenomenon that fake news spreads through interactions with users who have similar beliefs to their own based on confirmation bias. We propose a propagation-based detection method that can take into account the similarity of opinions among users by extracting beliefs through stance analysis of news and tweets and calculating the similarity of stance features along interactions. Considering the difficulty of microblog stance analysis, the proposed method is able to suppress the influence of stance features that hinder structure identification. Experimental results using Twitter data show that the proposed method significantly outperforms conventional methods. |
| キーワード(和) | フェイクニュース検出 / スタンス分析 / グラフニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | Fake news / Stance analysis / Graph neural network |
| 資料番号 | SIS2022-44 |
| 発行日 | 2023-02-23 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
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| 開催期間 | 2023/3/2(から2日開催) |
| 開催地（和） | 千葉工業大学 |
| 開催地（英） | Chiba Institute of Technology |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング,一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 木村 誠聡(神奈川工科大) |
| 委員長氏名（英） | Tomoaki Kimura(Kanagawa Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 笹岡 直人(鳥取大) / 田向 権(九州工大) |
| 副委員長氏名（英） | Naoto Sasaoka(Tottori Univ.) / Hakaru Tamukoh(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 坂東 幸浩(NTT) / 吉田 壮(関西大学) |
| 幹事氏名（英） | Yukihiro Bandoh(NTT) / Soh Yoshida(Kansai Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 眞壁 義明(神奈川工科大) / 杉浦 陽介(埼玉大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshiaki Makabe(Kanagawa Inst. of Tech.) / Yosuke Sugiura(Saitama Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ユーザのスタンス分析によるフェイクニュース検出の高精度化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improved accuracy of fake news detection through user stance analysis |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | フェイクニュース検出 / Fake news |
| キーワード(2)（和/英） | スタンス分析 / Stance analysis |
| キーワード(3)（和/英） | グラフニューラルネットワーク / Graph neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 曽我 茅冬 / Kayato Soga |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 関西大学(略称：関西大) Kansai University(略称：Kansai Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 吉田 壮 / Soh Yoshida |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 関西大学(略称：関西大) Kansai University(略称：Kansai Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 棟安 実治 / Mitsuji Muneyasu |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 関西大学(略称：関西大) Kansai University(略称：Kansai Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-03-02 |
| 資料番号 | SIS2022-44 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | SIS-410 |
| ページ範囲 | pp.21-26(SIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (SIS) |