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
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
taichi_murayama
March 01, 2021
Research
680
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
More Decks by taichi_murayama
See All by taichi_murayama
誤情報・陰謀論と社会の付き合い方- 認知・信望・行動の段階的フレームワークから -
hkefka385
0
160
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
250
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
190
2025年度 生成AIの使い方/接し方
hkefka385
1
1k
デジタル社会における陰謀論の課題とその対策
hkefka385
0
120
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
120
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
240
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
200
2024年度 分野の全体像と論文の探し方
hkefka385
0
220
Other Decks in Research
See All in Research
SOTAのさらに先へ:厳しい推論制約下での高性能モデルのPost-Training
analokmaus
0
1.5k
第64回CV・PRML勉強会 論文紹介:Linguistic Priors for Visual Decoupling: Towards Symmetric Vision-Brain Alignment
sokikatayama
0
180
Karkada さんの論文 × 2 の紹介: (1) Closed-Form Training Dynamics Reveal Learned Features and Linear Structure in Word2Vec-like Models, (2) Symmetry in language statistics shapes the geometry of model representations
eumesy
PRO
1
680
Using our influence and power for patient safety
helenbevan
0
410
マーケットストリート 社会実験2024 in 秋葉原ジャンク通り 調査報告書
izumiyama_lab
1
140
大規模言語モデルは誰を覚えているか / Who Do Large Language Models Memorize?
upura
0
160
LLM Compute Infrastructure Overview
karakurist
2
1.6k
2026年度 生成AI を活用した論文執筆ガイド/ワークショップ / 2026 Academic Year Guide to Writing Papers Using Generative AI - Workshop
ks91
PRO
0
230
[Fishers] DIVER OSINT CTF 2026 特化AIエージェントハーネスで挑戦するOSINT CTF
analokmaus
0
560
Visual SLAM未来予測 / Future Prediction in Visual SLAM
koide3
1
1k
クラウド・AI 時代の研究開発 DX / R&D Digital Transformation
hariby
0
130
適応的スパムフィルタのための軽量な類似メッセージカウンタ / jsai2026-adaptive-spam-filter
monochromegane
0
5.3k
Featured
See All Featured
How to Ace a Technical Interview
jacobian
281
24k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
Joys of Absence: A Defence of Solitary Play
codingconduct
1
480
Practical Orchestrator
shlominoach
191
12k
How to build a perfect <img>
jonoalderson
1
6k
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
490
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
28
3.6k
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
800
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.4k
Breaking role norms: Why Content Design is so much more than writing copy - Taylor Woolridge
uxyall
1
400
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
57
14k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
10k
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