Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
DEIM2021 Twitterにおけるフェイクニュース拡散モデルの提案
Search
taichi_murayama
March 01, 2021
Research
0
650
DEIM2021 Twitterにおけるフェイクニュース拡散モデルの提案
DEIM2021 「Twitterにおけるフェイクニュース拡散モデルの提案」の発表スライド
taichi_murayama
March 01, 2021
Tweet
Share
More Decks by taichi_murayama
See All by taichi_murayama
ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会 第36回: The Stepwise Deception: Simulating the Evolution from True News to Fake News with LLM Agents (EMNLP, 2025)
hkefka385
0
160
ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会 第31回: The rising entropy of English in the attention economy. (Commun Psychology, 2024)
hkefka385
1
140
2025年度 生成AIの使い方/接し方
hkefka385
1
880
デジタル社会における陰謀論の課題とその対策
hkefka385
0
93
サイバー空間におけるフェイクニュースの広がりとその対策
hkefka385
0
88
ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会 第25回: Differences in misinformation sharing can lead to politically asymmetric sanctions (Nature, 2024)
hkefka385
0
200
ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会 第19回: Multidimensional political polarization in online social networks (Physical Review Research, 2024)
hkefka385
0
180
2024年度 分野の全体像と論文の探し方
hkefka385
0
180
2024年度 研究の進め方
hkefka385
0
940
Other Decks in Research
See All in Research
ACL読み会2025: Can Language Models Reason about Individualistic Human Values and Preferences?
yukizenimoto
0
130
Remote sensing × Multi-modal meta survey
satai
4
710
Upgrading Multi-Agent Pathfinding for the Real World
kei18
0
230
データサイエンティストをめぐる環境の違い2025年版〈一般ビジネスパーソン調査の国際比較〉
datascientistsociety
PRO
0
710
存立危機事態の再検討
jimboken
0
240
[チュートリアル] 電波マップ構築入門 :研究動向と課題設定の勘所
k_sato
0
260
A History of Approximate Nearest Neighbor Search from an Applications Perspective
matsui_528
1
160
湯村研究室の紹介2025 / yumulab2025
yumulab
0
300
When Learned Data Structures Meet Computer Vision
matsui_528
1
2.9k
Can AI Generated Ambrotype Chain the Aura of Alternative Process? In SIGGRAPH Asia 2024 Art Papers
toremolo72
0
140
第二言語習得研究における 明示的・暗示的知識の再検討:この分類は何に役に立つか,何に役に立たないか
tam07pb915
0
1.2k
【SIGGRAPH Asia 2025】Lo-Fi Photograph with Lo-Fi Communication
toremolo72
0
120
Featured
See All Featured
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
0
3.4k
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
5.2k
Agile Actions for Facilitating Distributed Teams - ADO2019
mkilby
0
120
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
57
14k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.6k
Ten Tips & Tricks for a 🌱 transition
stuffmc
0
72
The Mindset for Success: Future Career Progression
greggifford
PRO
0
240
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
106
230k
Conquering PDFs: document understanding beyond plain text
inesmontani
PRO
4
2.3k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.4k
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
270
SEO Brein meetup: CTRL+C is not how to scale international SEO
lindahogenes
0
2.4k
Transcript
5XJUUFSʹ͓͚Δ ϑΣΠΫχϡʔε֦ࢄϞσϧͷఏҊ ଜࢁଠҰɼएٶᠳࢠɼߥӳ࣏ɼখྛ྄ଠ ಸྑઌՊֶٕज़େֶӃେֶ ౦ژେֶ DEIM2021 H33-5
2 l ιʔγϟϧϝσΟΞ্ʹ͓͚Δχϡʔεಡऀͷ૿Ճ l ΞϝϦΧͰͷ͕ιʔγϟϧϝσΟΞ͔Β χϡʔεΛऔಘ l ༷ʑͳχϡʔεΛଟ͘ͷϢʔβʹΑͬͯਫ਼ࠪͤ͞Εͣʹ ֦ࢄɼதʹޡͬͨχϡʔε ϑΣΠΫχϡʔε
l ϑΣΠΫχϡʔεͷఆٛɾ l ͦͷχϡʔεͷഎޙʹଘࡏ͢ΔҙਤҙຯʹؔΘΒͣɼޡͬͨใ͕4/4ͳ ͲΛ௨ͯ͡ଟ͘ͷਓʑʹ·Δχϡʔε l ଟ͘ͷϑΣΠΫχϡʔε͕ιʔγϟϧϝσΟΞͰ֦ࢄ͞Εɼຽओओٛ ιʔγϟϧϝσΟΞͷΤίγεςϜɼδϟʔφϦζϜɼܦࡁͱ͍༷ͬͨʑͳ ʹଟ͘ͷӨڹ എܠ from: Pew Research Center
3 ϑΣΠΫχϡʔεͷྫ (1/2) • ܦࡁɿ "TTPDJBUFE1SFTTࣾͷ5XJUUFSΞΧϯτͷͬऔΓʹΑ ΔϑΣΠΫχϡʔε • ʮϗϫΠτϋεͰരൃ͕ճ͋ΓɺΦόϚେ౷ྖ͕ෛইͨ͠ʯͱ͍͏ ϑΣΠΫχϡʔε
• ͦͷӨڹͰɼμۀฏۉגՁ͕ؒ Ͱٸམ എܠ From: https://www.businessinsider.com/ap-hacked-obama-injured-white-house-explosions-2013-4 From: https://www.marketwatch.com/story/this-day-in-history-hacked-ap-tweet-about-white-house -explosions-triggers-panic-2018-04-23
4 ϑΣΠΫχϡʔεͷྫ (2/2) • ݈߁ɿ$07*%ؔͷϑΣΠΫχϡʔε • 7JUBNJO$Ͱίϩφ༧͕Ͱ͖Δ • (ωοτϫʔΫʹΑͬͯίϩφ͕·Δ എܠ
From: https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1246278.html
5 ຊݚڀͷత • 5XJUUFSͰͷϑΣΠΫχϡʔεͷΧεέʔυͷϞσϧԽ • ϑΣΠΫχϡʔεͷΧεέʔυΛཧղ͢Δ͜ͱɼϑΣΠΫχϡʔεͷݕग़ͳͲͷԠ༻ λεΫʹ༗༻ • χϡʔεʹؔ͢ΔϢʔβͷߘ࣌ؒͱϑΥϩϫʔͷใΛ׆༻ͯ͠ɼ֦ࢄͷ͢͠͞Λ ϞσϦϯά
എܠ Breaking News!! Discovery a huge cat Fake News Timeline ユーザによる投稿と拡散 2020/01/01 12:00 この猫でかすぎ! http://.... Modeling 投稿確率
6 ϑΣΠΫχϡʔεͷΧεέʔυϞσϦϯάͷԾઆ • ϑΣΠΫχϡʔεͷΧεέʔυɼஈ֊ͷΧεέʔυʹΑͬͯߏ • ͭͷΧεέʔυỚ௨ৗͷχϡʔεͷੑ࣭Λ࣋ͬͨΧεέʔυ • ͭͷΧεέʔυỚݩͷχϡʔε͕ϑΣΠΫͩͱٙΘΕͨΓɼࢦఠ͞Εͨ͜ͱʹΑͬͯ గਖ਼࣌ࠁ!"͔Βੜ͡Δగਖ਼ͷੑ࣭Λ࣋ͬͨΧεέʔυ ఏҊϞσϧ
通常のニュースの カスケード 訂正の性質を持った カスケード
7 ϕʔεϞσϧTime-Dependent Hawkes Process ఏҊϞσϧ l )BXLFT1SPDFTTͱ͍͏աఔ Ϟσϧͷछ l աڈͷΠϕϯτͱܦա͔࣌ؒΒ
࣍ͷΠϕϯτൃੜ֬Λࢉग़ From: A Tutorial on Hawkes Processes for Events in Social Media イベント発⽣ time イベント発⽣確率
8 ϕʔεϞσϧTime-Dependent Hawkes Process ఏҊϞσϧ Timeline ユーザによる投稿と拡散 Modeling t, t
+ ∆% Ͱͷߘൃੜ֬ = λ % ∆% = ((%) ∑ ,:./0. 1, 2(% − %, ) ((%): 時間tにおける感染率, 1, : i番⽬のイベントでの観測者(フォロワー数) %, : i番⽬のイベントの投稿時間 2: どの程度記憶しているかを表した関数 感染率 どれだけの⼈が覚えているか Bใͷڧ͞ ؔ৺ͷߴ͞ S૬ରৼ෯ 56ৼಈͷλΠϛϯά 7ݮਰͷఔ ( % = 8 1 − : sin 2? @A % + 56 BC./E
9 ఏҊϞσϧ
Time (hour) ade ) cade ion) s Modeling Time (hour) Posting Activity ! " = $% " ℎ% " + $( (")ℎ( (") "+ 訂正時間"+でカスケードを分割 $% " ℎ% " $( (")ℎ( (") ℎ% " = , -:/012-3(/, /5) 6- 7(" − "- ) ℎ( " = , -:/5 1 /0 1/ 6- 7(" − "- ) $(") $("): 時間tにおける感染率, 6- : i番⽬のイベントでの観測者 (フォロワー数) "- : i番⽬のイベントの投稿時間 7: どの程度記憶しているかを表した関数
10 σʔληοτ • 3FDFOU'BLF/FXT 3'/ • ΞϝϦΧͷϑΣΠΫχϡʔεݕূαΠτʮ1PMJUJGBDUʯͱʮ4OPQFTʯʹΑͬͯ ݄ r ݄ʹใࠂ͞ΕͨϑΣΠΫχϡʔεΛऩू
• ΩʔϫʔυϕʔεͰ݅Ҏ্ͷߘ͔ͭ࣌ؒҎ্ͷߘ͕ଘࡏͨ͠ ݅ͷϑΣΠΫχϡʔε • 'BLF/FXTJO5PIPLVFBSUIRVBLF 5PIPLV • ݄͔Β݄·Ͱͷ౦ຊେࡂʹؔ͢ΔϑΣΠΫχϡʔεΛऩू IUUQTCMPHPTDPNBSUJDMF • ΩʔϫʔυΛ༻͍ͯ୳ࡧͨ݅͠Ҏ্ͷߘ͔ͭ࣌ؒҎ্ͷߘ͕ଘࡏͨ͠ ݅ͷϑΣΠΫχϡʔε ఏҊϞσϧͷݕূ
11 ࣮ݧઃఆ ϑΣΠΫχϡʔεͷߘΛ༧ଌ • ͭͷϑΣΠΫχϡʔεσʔληοτͷ֤χϡʔεΛରʹ ϞσϦϯάΛߦ͍ɼকདྷͷߘΛ༧ଌ • σʔλͷ؍࣌ؒ5ʹର͠ɼ ϞσϦϯάظؒΛ< 5>ɼςετظؒΛ<5
5>ͱͯ͠ઃఆ • ͭͷධՁࢦඪ༧ଌͷִؒΛ࣌ؒͱͯ͠ߘΛධՁ • .FBO&SSPS༧ଌͱਅͷͷࠩͷฏۉ • .FEJBO&SSPSࠩͷதԝ ఏҊϞσϧͷݕূ
12 ࣮ݧ݁ՌɿධՁࢦඪ ఏҊϞσϧͷධՁ 3'/ɼ5PIPLVσʔληοτͱʹఏҊख๏͕ଞͷख๏ΑΓ ߴ͍ਫ਼Λୡ 3'/ͷɼ5PIPLVͷ
13 ࣮ݧ݁Ռɿྦྷੵߘͷ࣌ܥྻ ఏҊϞσϧͷධՁ • Ϛθϯλ͕ఏҊख๏ɼࠇ͕࣮ଌ • ఏҊख๏͕࣮ଌʹ͍ۙ༧ଌߘΛୡ
14 ࣮ݧ݁Ռɿਪఆ͞Εͨύϥϝʔλͷ ఏҊϞσϧͷධՁ l 1BSBNFUFS! ஈ֊ͷΧεέʔυʹ͋ͨΔޡΓͱ໌Β͔ʹ ͳͬͨχϡʔεͷ֦ࢄɼஈ֊ʹ͋ͨΔ֦ࢄΑΓऑ͍ l 3'/σʔληοτͷɼ5PIPLVσʔληοτͷ l
గਖ਼࣌ؒ"#྆ํͷσʔληοτͰ࣌ؒޙఔ $ " = & 1 − ) sin 2. /0 " + 23 456/8
15 గਖ਼࣌ؒ!"ͷଥੑͷݕূ ఏҊϞσϧͷߟ l గਖ਼࣌ؒ!"લޙͷߘςΩετΛ֬ೝ l ఏҊϞσϧͰగਖ਼࣌ؒ!"ΛదʹݕͰ͖͍ͯΔ ͔Ͳ͏͔ΛߘͷςΩετͷ༰Ͱݕূ l σϚగਖ਼Λҙຯ͢ΔޠΛΧϯτ
1つ⽬のカスケード⁚ 通常のニュースの性質 を持つカスケード 2つ⽬のカスケード⁚ 訂正の性質を持つ カスケード
16 గਖ਼࣌ؒ!"ͷଥੑͷݕূɿWord cloud ఏҊϞσϧͷߟ ྫỚʮτϧί͕ԯԁຊʹدʯͱ͍͏ϑΣΠΫχϡʔε l గਖ਼࣌ؒ!" = 37લޙͷߘςΩετΛ8PSEDMPVEͰൺֱ l
!"ҎલͰʮࠃʯͱ͍ͬͨͦͷχϡʔεʹؔ͢Δޠ l !"ҎޙͰʮʯʹؔ͢ΔχϡʔεͱҰׅͰσϚͱࢦఠ
17 ·ͱΊ l 5XJUUFSͰͷϑΣΠΫχϡʔεͷగਖ਼ʹΑͬͯੜ͡Δஈ֊ͷ ΧεέʔυΛϞσϧԽ l ఏҊϞσϧʹΑΔকདྷͷߘ༧ଌͰߴ͍ਫ਼Λୡ l ఏҊϞσϧͰݕग़Ͱ͖ͨగਖ਼࣌ؒͱɼ5XJUUFSͷߘ༰Λ ॏͶͯൺֱͯ͠ΈΔͱɼగਖ਼࣌ؒҎ߱ʹʮϑΣΠΫχϡʔεΛగ
ਖ਼͢Δҙਤʯͷߘ͕ଟ͘ݟΒΕͨ ͓ΘΓʹ