Emulating Reader Behaviors for Fake News Detection

要約

フェイクニュースの広範な拡散は私たちの生活にさまざまな面で影響を与えており、フェイクニュースの検出が重要になり、注目が高まっています。
既存のアプローチは、シングルモーダルまたはマルチモーダルの観点からニュースをモデル化することで、この分野に多大な貢献をしています。
ただし、これらのモーダルベースの方法は、ニュースの消費や信頼性の検証における読者の行動を無視するため、最適とは言えない結果が生じる可能性があります。
たとえば、見出し、画像、コメントから本文に至るまで、コンポーネントごとの読み取りプロセスが考慮されていません。これは、ニュースをより詳細にモデル化するために不可欠です。
この目的を達成するために、我々はソーシャルメディア上のフェイクニュース検出のための読者の行動をエミュレートする（Ember）というアプローチを提案し、読者の読書と検証のプロセスを組み込んで、コンポーネントの観点から徹底的にニュースをモデル化します。
具体的には、まずコンポーネント内特徴抽出器を構築して、各コンポーネントの意味分析の動作をエミュレートします。
次に、コンポーネント間の特徴抽出器とシーケンスベースのアグリゲーターで構成されるモジュールを設計します。
このモジュールは、コンポーネント間の相関関係と全体の読み取りおよび検証シーケンスを検証するプロセスを模倣します。
したがって、Ember は、対応するシーケンスをエミュレートすることで、さまざまなコンポーネントを含むニュースを処理できます。
私たちは 9 つの現実世界のデータセットに対して広範な実験を実施し、その結果は Ember の優位性を示しています。

要約(オリジナル)

The wide dissemination of fake news has affected our lives in many aspects, making fake news detection important and attracting increasing attention. Existing approaches make substantial contributions in this field by modeling news from a single-modal or multi-modal perspective. However, these modal-based methods can result in sub-optimal outcomes as they ignore reader behaviors in news consumption and authenticity verification. For instance, they haven’t taken into consideration the component-by-component reading process: from the headline, images, comments, to the body, which is essential for modeling news with more granularity. To this end, we propose an approach of Emulating the behaviors of readers (Ember) for fake news detection on social media, incorporating readers’ reading and verificating process to model news from the component perspective thoroughly. Specifically, we first construct intra-component feature extractors to emulate the behaviors of semantic analyzing on each component. Then, we design a module that comprises inter-component feature extractors and a sequence-based aggregator. This module mimics the process of verifying the correlation between components and the overall reading and verification sequence. Thus, Ember can handle the news with various components by emulating corresponding sequences. We conduct extensive experiments on nine real-world datasets, and the results demonstrate the superiority of Ember.

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