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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-14 14:30 トピックと伝播を考慮した可視化によるフェイクニュース検出のためのグラフベースの説明可能性 ○曽我茅冬・吉田 壮・棟安実治（関西大）  SIS2023-49 |
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| 抄録 | （和） | フェイクニュースの拡散は，情報伝播ネットワークの構造がリアルニュースと異なるという観察に基づき，その構造の違いをGraph Neural Networks (GNNs) によって識別する手法が研究されている．しかし，GNNを用いた伝播ベースの検出手法は，推論の説明能力に欠けている．推論の説明は，フェイクニュースの拡散防止において重要であり，ユーザーがフェイクニュース特有の伝播構造を理解し識別できるようになることが必要である．伝播構造の違いに関する根拠を明らかにすることが，フェイクニュースの識別に寄与すると考えられるが，構造の違いを生じさせる要因の分析は不足している．このため，本研究では，GNNを用いた伝播ベースのフェイクニュース検出の説明可能性を実現するために，可視化モジュールを提案する．また，説明の妥当性を検証するために，構造を説明する新たな評価基準を導出する．実験では，大規模な伝播グラフを用いたケーススタディを通じて構造の形成を可視化し，新たに導出された評価基準の有効性を統計的検定により確認した． |
| （英） | Based on the observation that the structure of information propagation networks differs from that of real news, methods for detecting differences in the structure of fake news propagation using Graph Neural Networks (GNNs) have been investigated. However, propagation-based detection methods using GNNs lack the ability to explain inferences. Explaining inferences is important for preventing the spread of fake news, and users need to be able to understand and identify the propagation structure specific to fake news. Therefore, we propose a visualization module to achieve explainability of propagation-based fake news detection using GNNs. We also derive a new evaluation criterion to explain the structure to validate the explanation. In our experiments, we visualize the formation of the structure through case studies using large propagation graphs and confirm the validity of the newly derived evaluation criteria through statistical tests. | |
| キーワード | （和） | フェイクニュース検出 / 説明可能性 / ニュース伝播の形成 / / / / / |
| （英） | Fake news detection / Explainability / Propagation formation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 440, SIS2023-49, pp. 21-26, 2024年3月. | |
| 資料番号 | SIS2023-49 | |
| 発行日 | 2024-03-07 (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 | SIS2023-49 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2024-03-14 - 2024-03-15 |
| 開催地（和） | 神奈川工科大学 |
| 開催地（英） | Kanagawa Institute of Technology |
| 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 | 2024-03-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | トピックと伝播を考慮した可視化によるフェイクニュース検出のためのグラフベースの説明可能性 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Explainability for Graph-based Fake News Detection using Topic and Propagation-aware Visualization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | フェイクニュース検出 / Fake news detection |
| キーワード(2)（和/英） | 説明可能性 / Explainability |
| キーワード(3)（和/英） | ニュース伝播の形成 / Propagation formation |
| 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） | 曽我 茅冬 / Kayato Soga / ソガ カヤト |
| 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） | 吉田 壮 / Soh Yoshida / ヨシダ ソウ |
| 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 | 2024-03-14 14:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2023-49 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.440 |
| ページ範囲 | pp.21-26 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-03-07 (SIS) |
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