MEFaND: A Multimodel Framework for Early Fake News Detection
Notice bibliographique
Résumé
Alongside social media platforms’ rise in popularity, fake news circulation has increased, highlighting the need for more practical methods to detect this phenomenon. The constantly evolving format of fake news makes it difficult for approaches that rely on a single modality of news to generalize the different types of false news. Furthermore, earlier approaches require extensive propagation data to determine the veracity of news, which can be challenging to collect in the early stages of news dissemination. Thus, we propose a multimodal early fake news detection approach that leverages latent insights into both news content and propagation knowledge. We design a multimodule architecture using graph neural networks (GNNs) to represent edge-enhanced and node-enhanced propagation graphs and bidirectional encoder representations from transformers (BERTs) to generate contextualized representations of news content. Our approach tackles the challenge of early detection in a more realistic scenario, accessing early propagation data in a single social media post and short-length news content. Moreover, we conduct comprehensive studies on user characteristics using statistical techniques to identify attributes with strong discriminative capability for identifying false news. We also analyse temporal and structural properties of fake news propagation graphs to demonstrate distinguishable patterns of false and real news behavior. Our model outperforms several state-of-the-art methods, achieving an impressive F1-score of 99% and 96% on two public datasets. The individual contribution of various components in our model to the final performance is also measured, which can be insightful for future research on multimodal false news detection.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».