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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-04 14:30 グラフニューラルネットワークを用いたフェイクニュースを拡散するユーザ検出 ○吉田 壮・松本勇人・棟安実治（関西大）  SIS2020-48 |
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| 抄録 | （和） | ソーシャルメディアは，人々にとって主要なニュースソースの一つとなっている．しかし，信頼性の疑わしいものや，読者を誤解させるために意図的に書かれたフェイクニュースのリスクが高まっている．本稿では，グラフニューラルネットワークを用いたフェイクニュースを拡散するユーザ検出に関する検討を行う．近年，フェイクニュースとリアルニュースはソーシャルメディア上で異なる情報伝播パターンを持つことが報告されている．提案手法は，従来のスタイルベース検出法と異なり，グラフニューラルネットワークを用いて情報伝播に関する特徴を抽出してフェイクニュース識別の学習に適用する．様々な識別器を用いた比較実験により，提案する特徴量の有効性を確認する． |
| （英） | Social media has become one of the primary news sources for people around the world. However, there is an increased risk of fake news written intentionally to mislead readers, making credibility questionable. This paper investigates a user detection method for spreading fake news using a graph neural network. Recent studies have reported that fake news and real news have different propagation patterns on social media. Unlike conventional style-based detection methods, the proposed method extracts propagation-based features using deep neural networks and applies them to train fake news detectors. The effectiveness of the proposed feature is confirmed by comparison experiments using various detectors. | |
| キーワード | （和） | フェイクニュース / グラフニューラルネットワーク / / / / / / |
| （英） | Fake news / Graph neural network / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 415, SIS2020-48, pp. 71-76, 2021年3月. | |
| 資料番号 | SIS2020-48 | |
| 発行日 | 2021-02-25 (SIS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIS2020-48 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2021-03-04 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング,一般 |
| テーマ（英） | Soft Computing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2021-03-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | グラフニューラルネットワークを用いたフェイクニュースを拡散するユーザ検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Detection of Users Spreading Fake News Using Graph Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | フェイクニュース / Fake news |
| キーワード(2)（和/英） | グラフニューラルネットワーク / Graph neural network |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉田 壮 / Soh Yoshida / ヨシダ ソウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 関西大学 (略称： 関西大) Kansai University (略称： Kansai Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松本 勇人 / Hayato Matsumoto / マツモト ハヤト |
| 第2著者 所属（和/英） | 関西大学 (略称： 関西大) Kansai University (略称： Kansai Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 棟安 実治 / Mitsuji Muneyasu / ムネヤス ミツジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 関西大学 (略称： 関西大) Kansai University (略称： Kansai Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-04 14:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2020-48 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.415 |
| ページ範囲 | pp.71-76 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-25 (SIS) |
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