Impact of Fake News on Social Media Towards Public Users of Different Age Groups

要約

この研究では、フェイク ニュースがさまざまな年齢層のソーシャル メディア ユーザーにどのような影響を与えるか、また機械学習 (ML) と人工知能 (AI) が偽情報の拡散を減らすのにどのように役立つかを調査します。
この論文では、フェイク ニュースの特定と分類におけるさまざまな機械学習モデルの有効性を評価し、ディープフェイク テクノロジーを含むフェイク ニュースの拡散における現在の傾向を調査しています。
この研究では、Kaggle データセットを使用して、ランダム フォレスト、サポート ベクター マシン (SVM)、ニューラル ネットワーク、ロジスティック回帰の 4 つのモデルを評価します。
結果は、SVM とニューラル ネットワークが他のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮し、精度がそれぞれ 93.29% と 93.69% であることを示しています。
この研究はまた、高齢層の人々がニュース内容を批判的に分析する能力が低下しているため、偽情報に影響されやすくなっているということも強調している。
自然言語処理 (NLP) と深層学習のアプローチには、誤ったニュースの検出の精度を向上させる可能性があります。
AI および ML モデルのバイアスと、AI によって生成された情報を特定することの難しさは、発展にもかかわらず、依然として大きな問題です。
この研究では、より広範囲の言語を網羅するようにデータセットを拡張し、偽情報戦術の最新の進歩に対応するために検出アルゴリズムを継続的に改善することを推奨しています。
フェイクニュースと闘い、情報に基づいた回復力のある社会を促進するために、この研究は、AI研究者、ソーシャルメディアプラットフォーム、政府の間の協力的な取り組みの価値を強調しています。

要約(オリジナル)

This study examines how fake news affects social media users across a range of age groups and how machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) can help reduce the spread of false information. The paper evaluates various machine learning models for their efficacy in identifying and categorizing fake news and examines current trends in the spread of fake news, including deepfake technology. The study assesses four models using a Kaggle dataset: Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Neural Networks, and Logistic Regression. The results show that SVM and neural networks perform better than other models, with accuracies of 93.29% and 93.69%, respectively. The study also emphasises how people in the elder age group diminished capacity for critical analysis of news content makes them more susceptible to disinformation. Natural language processing (NLP) and deep learning approaches have the potential to improve the accuracy of false news detection. Biases in AI and ML models and difficulties in identifying information generated by AI continue to be major problems in spite of the developments. The study recommends that datasets be expanded to encompass a wider range of languages and that detection algorithms be continuously improved to keep up with the latest advancements in disinformation tactics. In order to combat fake news and promote an informed and resilient society, this study emphasizes the value of cooperative efforts between AI researchers, social media platforms, and governments.

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