Machine Learning Methodologies for Predicting Fake News on Social Media X: A Comparative Investigation Over TruthSeeker Dataset
Notice bibliographique
Résumé
In this era of social media, where every piece of information is at the user's fingertips, anyone who has smart devices and an internet connection can access or create a new piece of information online on these social media sites with just a single click. This changes the delivery of news and how people stay informed. These days, individuals can receive breaking reports on their preferred social media sites without relying on traditional news broadcasting methods. This changes the method by which news is accessed and communicated in the modern internet era. But with this new way of getting information from social media platforms comes the new challenge of determining the credibility and accuracy of the information shared. Most of the time, fake news without proper fact-finding and misinformation can spread quickly, causing confusion and distrust among the public. This kind of fraudulent story is perhaps the foremost risk to any government and may cause social unrest and instability. In this research, our goal is to analyze and predict fraudulent news identification over digital platforms, especially the ‘X’, also known as 'Twitter, to create a reliable and efficient system that can identify fake news in real-time with high accuracy using machine learning algorithms on the CIC's (Canadian Institute for Cybersecurity's) truth seeker database of 2023. The proposed system is able to recognize fraudulent information across social platforms with its highest 99.97%accuracy using LR and MLP machine learning algorithms, which is much higher as compared to the existing benchmark studies. Further, this proposed system helps to ensure the detection of bogus headlines over various digital media platforms with the highest accuracy, which minimizes the impact of misleading information and safeguards users from being deceived, which helps us to curb the spread of fraudulent breaking news and prevent potential harm to society.
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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».