Ensemble-Based Machine Learning Approach for Detecting Arabic Fake News on Twitter
Notice bibliographique
Résumé
The rise of social media platforms has led to a significant increase in the spread of false or misleading information, which has become a major issue of concern.Twitter faces the difficult task of identifying and reducing the spread of 'fake news', which refers to material that is erroneously or intentionally spread.This type of content frequently includes false information, biased information, and data that is provided without considering its full context.The swift and comprehensive proliferation of platforms such as Twitter worsens the problem by enabling the widespread and rapid dissemination of unverified content, often leading to its viral dissemination and contributing to the propagation of falsehoods.This paper presents a specialized machine learning approach that utilizes an ensemblebased strategy to identify and classify false information on the social media platform Twitter.This approach utilizes the combined power of various classifiers, such as Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (KNN), and Gradient Boosting (GBoost), to create a strong prediction model by combining multiple weaker learners.Every classifier undergoes rigorous training using a specific set of variables, including text content, user profile information, and tweet metadata.This enables a thorough analysis to identify fake news.Within the proposed system, following separate training, the classifiers generate predictions that are then merged.A neural network is utilized to combine the outputs of all classifiers, resulting in a definitive prediction.This approach tackles the drawbacks of overfitting and improves the capacity of the model to apply to new data, resulting in a higher level of accuracy for the machine learning model.The empirical assessments conducted on a dataset that is freely accessible, containing both genuine and counterfeit tweets, show that the ensemble model performs much better than the individual base classifiers and traditional machine learning models.The proposed method attained an accuracy of 0.963, along with an Area Under the Curve (AUC) of 0.964, surpassing the precision, recall, and F1 scores of its individual classifiers.The results confirm the efficacy of the ensemble machine learning architecture as a dependable method for identifying false information in Arabic on Twitter.This has implications for wider usage on different social media platforms.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».