แบบจำลองแบบหลายปัจจัยเพื่อการตรวจจับข่าวลวง
Main Article Content
บทคัดย่อ
ในปัจจุบันนี้สื่อสังคมออนไลน์เป็นหนึ่งในกิจกรรมสำคัญของประชาชนทั่วไป เพื่อวัตถุประสงค์ในการแบ่งปันข่าวสารและเรื่องราวต่างๆแก่ผู้คน ด้วยเหตุนี้จึงก่อให้เกิดกลุ่มผู้ไม่ประสงค์ดีที่ต้องการหาผลประโยชน์แก่ตนเองและก่อความวุ่นวายในสังคมด้วยการสร้างข่าวลวงและเผยแพร่แก่บุคคลทั่วไป ในช่วงเวลาที่ผ่านมาได้มีความพยายามในการสร้างระบบสำหรับตรวจจับข่าวลวงบนสื่อสังคมออนไลน์ได้โดยอัตโนมัติ เช่น การตรวจจับโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรเรียนรู้ข้อมูลข่าวสาร หรือการใช้ระบบการเรียนรู้พฤติกรรมของผู้คนบนสื่อสังคมออนไลน์เป็นต้น ซึ่งจากวิธีการที่ได้กล่าวมาจึงก่อให้เกิดแนวคิดของการบูรณาการการวิเคราะห์ข้อมูลแบบหลายปัจจัย เพื่อเสริมความแม่นยำของการทำนายระบบตรวจจับข่าวลวงให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ในงานวิจัยฉบับนี้จึงนำเสนอแบบจำลองแบบหลายปัจจัยเพื่อการตรวจจับข่าวลวงด้วยเทคนิคการคัดแยกคำตามความสำคัญ (TF-IDF) การควบรวมการเรียนรู้ (Concatenation) และโครงข่ายประสาทเทียมจากโพสต์ของผู้ใช้ต่างๆ โดยประกอบไปด้วยชุดข้อมูล 20,000 ชุดข้อมูลซึ่งพิจารณาปัจจัยจากพาดหัวข่าว แหล่งที่มาและการมีปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้งานต่างๆ จากผลการทดสอบร่วมกับฐานข้อมูลข่าวลวงซึ่งบันทึกจากสื่อสังคมออนไลน์อย่าง Fakeddit.com พบว่าแบบจำลองที่นำเสนอมีประสิทธิภาพในการทำนายดีกว่าการวิเคราะห์และเรียนรู้แบบปัจจัยเดียวและการใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักรแบบดั้งเดิม โดยมีค่าความแม่นยำที่ 0.8504 (85.04%)
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ใน Journal of Advanced Development in Engineering and Science ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรง ซึ่งกองบรรณาธิการวารสารไม่จำเป็นต้องเห็นด้วยหรือร่วมรับผิดชอบใดๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในJournal of Advanced Development in Engineering and Science ถือเป็นลิขสิทธิ์ของ Journal of Advanced Development in Engineering and Science หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจาก Journal of Advanced Development in Engineering and Scienceก่อนเท่านั้น
References
Kumar, N., et al. (2018). Detecting review manipulation on online platforms with hierarchical supervised learning. Journal of Management Information Systems, 35(1), 350-380.
Burkhardt, J. M. (2017). Combating fake news in the digital age. Chicago: ALA TechSource.
Kim, A., et al. (2019). Combating fake news on social media with source ratings: The effects of user and expert reputation ratings. Journal of Management Information Systems, 39(3), 931-968.
Olan, F., et al. (2022). Fake news on social media: The impact on society. Information Systems Frontiers, 26(1), 443-458.
BBC. (2018). Sylvester Stallone ‘still punching’ despite death hoax. Available from https://www.bbc.com/news/world-us-canada-43130898. Accessed date: 20 February 2018.
Wu, Y., et al. (2020). Statistical analysis of dispelling rumors on Sina Weibo. Complexity, 2020, 3176593.
Silva, R. M., et al. (2020). Towards automatically filtering fake news in Portuguese. Expert Systems with Applications, 146, 113199.
Horne, B. D., et al. (2018). Assessing the news landscape: A multi-module toolkit for evaluating the credibility of news. In The Web Conference 2018 (p.235-238). 23 - 27 April, 2018, Lyon, France.
Przybyla, P. (2020). Capturing the style of fake news. In The 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence (p.490-491). 7–12 February, 2020, New York, USA.
Jain, A., et al. (2019). A smart system for fake news detection using machine learning. In The 2019 International Conference on Issues and Challenges in Intelligent Computing Techniques (p. 1-4). 27-28 September, 2019, Ghaziabad, India.
Pizarro, J. (2020). Profiling bots and fake news spreaders at PAN’19 and PAN’20: Bots and gender profiling 2019, profiling fake news spreaders on Twitter 2020. In The 2020 IEEE 7th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (p. 626-630). 6-9 October, 2020, Sydney, Australia.
Shu, K., et al. (2019). Beyond news contents: The role of social context for fake news detection. In The 12th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (p. 312-320). 11–15 February, 2019, Melbourne, Australia.
Hamed, S. K., et al. (2023). Fake news detection model on social media by leveraging sentiment analysis of news content and emotion analysis of users’ comments. Sensors, 23(4), 1748.
Amini, A., et al. (2024). News source credibility assessment: A Reddit case study. arXiv: 2402.10938.
Proferes, N., et al. (2021). Studying Fakeddit: A systematic overview of disciplines, approaches, methods, and ethics. Social Media + Society, 7(2), 10.1177/20563051211019004.
Nakamura, K., et al. (2020). r/Fakeddit: A New Multimodal Benchmark Dataset for Fine-grained Fake News Detection. In The 12th Conference on Language Resources and Evaluation (p. 6149-6157). 11–16 May, 2020, Marseille, France.