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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

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
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  1. 2 l ιʔγϟϧϝσΟΞ্ʹ͓͚Δχϡʔεಡऀͷ૿Ճ l ΞϝϦΧͰ͸෼ͷ͕ιʔγϟϧϝσΟΞ͔Β χϡʔεΛऔಘ l ༷ʑͳχϡʔεΛଟ͘ͷϢʔβʹΑͬͯਫ਼ࠪͤ͞Εͣʹ ֦ࢄɼதʹ͸ޡͬͨχϡʔε ϑΣΠΫχϡʔε

    ΋ l ϑΣΠΫχϡʔεͷఆٛɾ໰୊ l ͦͷχϡʔεͷഎޙʹଘࡏ͢Δҙਤ΍ҙຯʹؔΘΒͣɼޡͬͨ৘ใ͕4/4ͳ ͲΛ௨ͯ͡ଟ͘ͷਓʑʹ޿·Δχϡʔε l ଟ͘ͷϑΣΠΫχϡʔε͕ιʔγϟϧϝσΟΞͰ֦ࢄ͞Εɼຽओओٛ΍ ιʔγϟϧϝσΟΞͷΤίγεςϜɼδϟʔφϦζϜɼܦࡁͱ͍༷ͬͨʑͳ ෼໺ʹଟ͘ͷӨڹ എܠ from: Pew Research Center
  2. 3 ϑΣΠΫχϡʔεͷྫ (1/2) • ܦࡁɿ "TTPDJBUFE1SFTTࣾͷ5XJUUFSΞΧ΢ϯτͷ৐ͬऔΓʹΑ ΔϑΣΠΫχϡʔε • ʮϗϫΠτϋ΢εͰരൃ͕ճ͋ΓɺΦόϚେ౷ྖ͕ෛইͨ͠ʯͱ͍͏ ϑΣΠΫχϡʔε

    • ͦͷӨڹͰɼμ΢޻ۀฏۉגՁ͕਺෼ؒ 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
  3. 6 ϑΣΠΫχϡʔεͷΧεέʔυϞσϦϯάͷԾઆ • ϑΣΠΫχϡʔεͷΧεέʔυ͸ɼஈ֊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
  4. 7 ϕʔεϞσϧTime-Dependent Hawkes Process ఏҊϞσϧ l )BXLFT1SPDFTTͱ͍͏఺աఔ Ϟσϧͷछ l աڈͷΠϕϯτͱܦա͔࣌ؒΒ

    ࣍ͷΠϕϯτൃੜ֬཰Λࢉग़ 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
  5. 8 ϕʔεϞσϧTime-Dependent Hawkes Process ఏҊϞσϧ Timeline ユーザによる投稿と拡散 Modeling t, t

    + ∆% Ͱͷ౤ߘൃੜ֬཰ = 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 B৘ใͷڧ͞ ؔ৺౓ͷߴ͞ S૬ରৼ෯ 56ৼಈͷλΠϛϯά 7ݮਰͷఔ౓ ( % = 8 1 − : sin 2? @A % + 56 BC./E
  6. 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
  7. 10 σʔληοτ • 3FDFOU'BLF/FXT 3'/ • ΞϝϦΧͷϑΣΠΫχϡʔεݕূαΠτʮ1PMJUJGBDUʯͱʮ4OPQFTʯʹΑͬͯ ೥݄ r ݄ʹใࠂ͞ΕͨϑΣΠΫχϡʔεΛऩू

    • ΩʔϫʔυϕʔεͰ݅Ҏ্ͷ౤ߘ͔ͭ࣌ؒҎ্ͷ౤ߘ͕ଘࡏͨ͠ ݅ͷϑΣΠΫχϡʔε • 'BLF/FXTJO5PIPLVFBSUIRVBLF 5PIPLV • ೥݄೔͔Β݄೔·Ͱͷ౦೔ຊେ਒ࡂʹؔ͢ΔϑΣΠΫχϡʔεΛऩू IUUQTCMPHPTDPNBSUJDMF • ΩʔϫʔυΛ༻͍ͯ୳ࡧͨ݅͠Ҏ্ͷ౤ߘ͔ͭ࣌ؒҎ্ͷ౤ߘ͕ଘࡏͨ͠ ݅ͷϑΣΠΫχϡʔε ఏҊϞσϧͷݕূ
  8. 11 ࣮ݧઃఆ ϑΣΠΫχϡʔεͷ౤ߘ਺Λ༧ଌ • ͭͷϑΣΠΫχϡʔεσʔληοτͷ֤χϡʔεΛର৅ʹ ϞσϦϯάΛߦ͍ɼকདྷͷ౤ߘ਺Λ༧ଌ • σʔλͷ؍࡯࣌ؒ5ʹର͠ɼ ϞσϦϯάظؒΛ< 5>ɼςετظؒΛ<5

    5>ͱͯ͠ઃఆ • ͭͷධՁࢦඪ༧ଌͷִؒΛ࣌ؒͱͯ͠౤ߘ਺ΛධՁ • .FBO&SSPS༧ଌ஋ͱਅͷ஋ͷࠩ෼ͷฏۉ • .FEJBO&SSPSࠩ෼ͷதԝ஋ ఏҊϞσϧͷݕূ
  9. 15 గਖ਼࣌ؒ!"ͷଥ౰ੑͷݕূ ఏҊϞσϧͷߟ࡯ l గਖ਼࣌ؒ!"લޙͷ౤ߘςΩετΛ֬ೝ l ఏҊϞσϧͰగਖ਼࣌ؒ!"Λద੾ʹݕ஌Ͱ͖͍ͯΔ ͔Ͳ͏͔Λ౤ߘͷςΩετͷ಺༰Ͱݕূ l σϚ΍గਖ਼Λҙຯ͢ΔޠΛΧ΢ϯτ

    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