다중 가짜뉴스 탐지를 위한 데이터 관계 모델링 기법
저자
발행사항
서울 : 중앙대학교 대학원, 2023
학위논문사항
학위논문(석사)-- 중앙대학교 대학원 : AI학과 AI응용전공 2023. 2
발행연도
2023
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
Data relation modeling methods for multiple fake news detection
형태사항
iii, 34장 : 삽화, 도표 ; 26 cm
일반주기명
중앙대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다
지도교수: 조윤식
참고문헌수록
UCI식별코드
I804:11052-000000238592
DOI식별코드
소장기관
온라인에서 뉴스를 손쉽게 접할 수 있게 되면서 다양한 유형의 가짜뉴스가 등장하였다. 사실이 확인되지 않은 기사를 조회수를 올리기 위해 게재하면서 인터넷 뉴스의 품질을 저하시키고, 그로 인한 피해도 증가하고 있다. 여러 유형의 가짜뉴스 중 낚시성 뉴스와 허위 정보 뉴스에 초점을 맞추어 해당 뉴스를 그래프 기반의 모델로 탐지하는 방법을 제안한다. 그래프 구조는 데이터의 관계를 파악하는 것에 효과적이며 두 유형의 가짜뉴스에 탐지하는데 주요한 핵심 관계를 모델링한다. 먼저, 낚시성 기사의 경우 본문 내용 사이의 관계성을 그래프로 표현하여 본문의 일관성을 모델링하여 가짜뉴스를 탐지한다. 둘째, 허위 정보 뉴스의 경우 진짜 뉴스와의 뉴스 확산 방식이 구조적으로 다르기 때문에 사회망 서비스에 확산되는 구조적 정보와 시간적 정보를 모델링하여 가짜뉴스 여부를 탐지한다. 제안하는 모델은 기존 모델 대비 향상된 성능을 보이며 기존 모델의 한계를 극복하기 위한 방법론을 제시한다. 직접 수집한 데이터를 포함한 이전 연구에서 사용한 데이터를 통해 모델의 성능을 평가한다. 본 논문에서는 작업 목적에 따라 데이터 간의 관계 모델링에 초점을 맞추어 실험을 통한 모델의 효과를 확인한다.
더보기As news became easily accessible in online, various types of fake news appeared. By publishing unconfirmed news, the quality of Internet news is deteriorating, and the damage is also increasing. Among the various types of fake news, we focus on clickbait and disinformation news and propose graph-based methods for detecting these types of fake news. Graph structure is effective to capture relation between data and we model major relationships in detecting two types of fake news. First, in clickbait news, model can detect inconsistent news by capturing relation between the text contents in a graph. Second, since disinformation news is diffused to social network service structual differently from real news, model detect structural information and temporal information to detect disinformation news. The proposed model performs better than the previous models and we suggests a method for overcoming the limitations of the previous work. We evaluate the model on the data used in previous studies, including the our own data. In this paper, we confirm effectiveness of our model through experiments, focusing on modeling the data relationship according to the purpose of tasks.
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