Derleme

Sahte Haber Tespiti için Kullanılan Modellerin Sosyal Bağlam Kapsamında İncelenmesi

Cilt: 11 Sayı: 1 25 Mart 2023
PDF İndir
EN TR

Sahte Haber Tespiti için Kullanılan Modellerin Sosyal Bağlam Kapsamında İncelenmesi

Öz

Geleneksel haber medyasında, sahte haber tespiti için haberin içeriği esas alınırken, sosyal medyada sosyal bağlam bilgileri sahte haberleri tespit etmeye yardımcı olmak için kullanılabilmektedir. Sosyal bağlam, verilerin sosyal medyada dağıtımı ve çevrimiçi kullanıcıların birbirleri ile etkileşimi de göz önünde bulundurularak haberlerin sosyal çevrede yayılımını da açıklayarak haberlerin doğru olup olmadığını tespit etmek maksadıyla gerekli bilgileri sağlamaktadır. Sosyal medya, haber içeriğine dayalı modelleri desteklemektedir. Bu modelleri geliştirmek araştırmacılar için ek bazı kaynaklar sunmaktadır. Sosyal bağlam bilgisi kullanıcı detayı, gönderi ve ağ analizi olmak üzere üç ana başlığı temsil etmektedir. Bu çalışmada veri bilimi perspektifinden sahte haberlerin sosyal bağlama dayalı özellikleri ve modelleri konusunda derleme çalışması yapılmıştır. Literatürde bu özellik ve modelleri kullanan çalışmalar hem makine öğrenmesi hem de derin öğrenme yaklaşımıyla incelenmiştir. Öznitelik çıkarımı ve sahte haber tespitine yönelik oluşturulan 9 adet bilinen veri setinin analizi yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. [1] Shu, K., Wang, S., Lee, D., & Liu, H. (2020). Mining disinformation and fake news: Concepts, methods, and recent advancements. In Disinformation, Misinformation, and Fake News in Social Media (pp. 1-19). Springer, Cham.
  2. [2] Edson C Tandoc Jr, Zheng Wei Lim, and Richard Ling. Defining fake news a typology of scholarly definitions. Digital journalism, 6(2):137{153, 2018.Edson C Tandoc Jr, Zheng Wei Lim, and Richard Ling. Defining fake news a typology of scholarly definitions. Digital journalism, 6(2):137{153, 2018.
  3. [3] Kai Shu and Huan Liu. Detecting fake news on social media. Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery, 2019.
  4. [4] Christopher Thomas Hidey and Kathleen McKeown. Persuasive inuence detection: The role of argument sequencing. In Thirty-Second AAAI Conference on Arti_cial Intelligence, 2018.
  5. [5] Xinyi Zhou, Reza Zafarani, Kai Shu, and Huan Liu. Fake news: Fundamental theories, detection strategies and challenges. In WSDM, 2019.
  6. [6] Kai Shu, H. Russell Bernard, and Huan Liu. Studying fake news via network analysis: Detection and mitigation. CoRR, abs/1804.10233, 2018.
  7. [7] Kai Shu, Deepak Mahudeswaran, SuhangWang, and Huan Liu. Hierarchical propagation networks for fake news detection: Investigation and exploitation. In ICWSM, 2020.
  8. [8] Kai Shu, Suhang Wang, and Huan Liu. 2018. Understanding User Profiles on Social Media for Fake News Detection. In 2018 IEEE Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR). IEEE.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Derleme

Yayımlanma Tarihi

25 Mart 2023

Gönderilme Tarihi

19 Temmuz 2022

Kabul Tarihi

30 Kasım 2022

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2023 Cilt: 11 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Kayabaşı Koru, G., & Uluyol, Ç. (2023). Sahte Haber Tespiti için Kullanılan Modellerin Sosyal Bağlam Kapsamında İncelenmesi. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, 11(1), 39-54. https://doi.org/10.29109/gujsc.1145516

Cited By

                                     16168      16167     16166     21432        logo.png   


    e-ISSN:2147-9526