تشخیص شایعه در شبکه های اجتماعی مبتنی بر تحلیل الگوی فراوانی درجه رئوس در زیرگراف های گام به گام انتشار

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکترا، مجتمع دانشگاهی برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، تهران، ایران

2 استاد، مجتمع دانشگاهی برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، تهران، ایران

3 استادیار، مجتمع دانشگاهی برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، تهران، ایران

4 استادیار، دانشکده کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران

چکیده

با گسترش شبکه‌های اجتماعی و افزایش تعداد کاربران آن‌ها. چالش‌های جدیدی در این فضا ایجاد شده است. یکی از مهم‌ترین چالش‌ها انتشار شایعات و اطلاعات نادرست است که گسترش آن‌ها می‌تواند تأثیرات مخرب زیادی را بر جوامع انسانی بگذارد و گاهی عواقب جبران‌ناپذیری را نیز به بار آورد. به همین دلیل امروزه پژوهش‌های فراوانی به تشخیص شایعات در این شبکه‌ها می‌پردازند. در اکثر پژوهش‌هایی که از روش بررسی گراف انتشار برای تشخیص شایعات استفاده کرده‌اند، نیاز به درگیرشدن با پیچیدگی‌های پردازش زبان یا تحلیل ویژگی‌های کاربر است و به دلیل پیچیدگی تحلیل گراف‌های انتشار شایعات تا کنون از این روش به‌تنهایی برای تشخیص شایعه استفاده نشده و نیاز به استفاده از سایر ویژگی‌ها یا تحلیل متن بوده است. از این رو هدف از این مقاله این است که روش جدیدی ارائه شود که بدون نیاز به اطلاعات کاربر و تحلیل محتوای منتشر شده، و تنها باتوجه‌به زیرگراف انتشار پست، قادر به تشخیص شایعات باشد؛ بنابراین فراوانی درجه‌ی رئوس گراف‌های انتشار در مدل‌های شایعه و غیر شایعه مورد بررسی قرار گرفت و یک بردار ۸ تایی با توجه به این ویژگی زیرگراف‌های انتشار استخراج شد. سپس از دسته‌بندی‌کننده‌های مختلف به‌منظور تشخیص تمایز بین این دو حالت با توجه به بردار ۸ تایی استفاده شد. پس از ارزیابی، مشخص شد که دسته‌بندی‌کننده‌ی جنگل تصادفی بر روی مجموعه‌داده‌ی PHEME نتیجه‌ی بهتر و دقتی حدود ۸۴/۰ دارد. ازآنجایی‌که این روش نهایتاً در ۴ گام پس از انتشار قادر به تشخیص است، از لحاظ زمانی نیز کارایی مناسبی دارد.

کلیدواژه‌ها


Smiley face

[1]    K. Kumar & G. Geethakumari, "Analysis of Semantic Attacks in Online Social Networks," in Recent Trends in Computer Networks and Distributed Systems Security, vol. 420, pp. 45-56, 2014.
[2]    G. W.Allport & L.Postman, "The psychology of rumor," Journal of Clinical Psychology, vol. 3, pp. 402-402, 1947.
[3]    B. Guerin & Y. Miyazaki, "Analyzing rumors, gossip, and urban legends through their conversational properties," The Psychological Record, vol. 56, pp. 2-10, 2010.
[4]    J. Ma, W. Gao, & K.F. Wong, "Detect Rumors in Microblog Posts Using Propagation Structure via Kernel Learning," in Association for Computational Linguistics, 2017.
[5]    N. DiFonzo & P. Bordia, "Rumor, Gossip and Urban Legends," Diogenes, vol. 54, pp. 19-35, 2007.
[6]    K. Kumar & G. Geethakumari, "Detecting misinformation in online social networks using cognitive psychology", Human-centric Computing and Information Sciences, vol. 4, pp. 1-22, 2014.
[7]    X. Dong, Y. Lian, Y. Chi, X. Tang, & Y. Liu, "A two‑step rumor detection model based on the supernetwork theory about Weibo," The Journal of Supercomputing, pp. 1-25, 2021.
[8]    B. Galitsky, “Detecting Rumor and Disinformation by Web Mining,” 2015 AAAI Spring Symposium, 2015.
[9]    S. Vosoughi, "Automatic Detection and Verification of Rumors on Twitter," PhD Thesis, the Program in Media Arts and Sciences In Massachusetts Institute of Technology, 2014.
[10]  E. L. Kochkina, M. Liakata and A. Zubiaga, "All-in-one: Multi-task Learning for Rumour Verificatio," in Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics, 2018.
[11]  A. Kumar, M. Bhatia, & S. R. Sangwan, "Rumour detection using deep learning and filter‑wrapper feature selection in benchmark twitter dataset," Multimedia Tools and Applications, pp. 1-18, 2021.
[12]  M. Z. Asghar, A. Habib, A. Habib, A. Khan, R. Ali, & A. Khattak, "Exploring deep neural networks for rumor detection," Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, vol. 12, pp. 4315-4333, 2021.
[13]  Y. Peng & J. Wang, "Rumor Detection Based on Attention CNN and Time Series of Context Information," Future Internet, vol. 13, p. 267, 2021.
[14]  S. S. Natali Ruchansky & Yan Liu, "CSI: A Hybrid Deep Model for Fake News Detection," Proceedings of the 2017 {ACM} on Conference on Information and Knowledge Management, 2017.
[15]  Y. Zhou, C. Wu, Q. Zhu, Y. Xiang, & S. W. Loke, "Rumor Source Detection in Networks Based on the SEIR Model," IEEE access, vol. 7, pp. 45240-45258, 2019.
[16]  F.Zarifpour, M.Mojarad, & H. Arfaeinia, "Analysis of Rumor Spreading in Social Networks using Combination of SIR, SIHR and Autoencoder Models," IJSRNSC, vol. 8, pp. 1-6, 2020.
[17]  Y. Hu, Q. Pan, W. Hou, & M. He, "Rumor spreading model with the different attitudes towards rumors," Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol. 502, pp. 331-344, 2018.
[18]  S. Han, F. Zhuang, Q. He, Z. Shi, & X. Ao, "Energy model for rumor propagation on social networks," Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol. 394, pp. 99-109, 2014.
[19]  A. I. E. Hosni, K. Li, & S. Ahmad, "Minimizing rumor influence in multiplex online social networks based on human individual and social behaviors," Information Sciences, vol. 512, pp. 1458-1480, 2020.
[20]  L. Fan, Z. Lu, W. Wu, B. Thuraisingham, H. Ma, & Y. Bi, "Least cost rumor blocking in social networks," in 2013 IEEE 33rd International Conference on Distributed Computing Systems, 2013.
[21]  Y. Liu & S. Xu, "Detecting rumors through modeling information propagation networks in a social media environment," IEEE Transaction on computational social systems, vol. 3. pp. 46-62, 2016.
[22]  C. Budak, D. Agrawal, & A. El Abbad "Limiting the spread of misinformation in social networks," in Proceedings of the 20th international conference on World wide web, 2011.
[23]  M. Jalili & M. Perc, "Information cascades in complex networks," Journal of Complex Networks, vol. 5, pp. 665-693, 2017.
[24]  A. Ye, L. Wang, R. Wang, W. Wang, J. Ke, & D. Wang, "An End-to-End Rumor Detection Model Based on Feature Aggregation," Complexity, vol. 2, pp. 1-16, 2021.
[25]  D. T. Vu & J. J. Jung, "Rumor Detection by Propagation Embedding Based on Graph Convolutional Network," International Journal of Computational Intelligence Systems, vol. 14, pp. 1053-1065, 2021.
[26]  . Zhao, H. Cui, X. Qiu, X. Wang, & J. Wang, "SIR rumor spreading model in the new media age," Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol. 3, pp. 995-1003, 2013.
[27]  A.-L. Barabási & R. Albert, "Emergence of scaling in random networks," science, vol. 286, pp. 509-512, 1999.
[28]  S. Aliakbary, J. Habibi, & A. Movaghar, "Feature extraction from degree distribution for comparison and analysis of complex networks," The Computer Journal, vol. 58, pp. 2079-2091, 2015.
[29]  S. Mughdha, M. Kuddus, L. Salsabil, A. Anika & S. shatabda, "A Gaussian Naive Bayesian Classifier for Fake News Detection in Bengali," in Emerging Technologies in Data Mining and Information Security, pp. 283-291, 2021.
[30]  C. Adele, D.C. Richard, & J. R. Stevens, "Random forests," in Ensemble machine learning, pp. 157-175, 2012.
[31]  V. Yadegari, & A. R. Matinfar, “Detect Web Denial of Service Attacks Using Entropy and Support Vector Machine Algorithm,” Journal of Electronical & Cyber Defence, vol. 6, pp. 79-89,  2019. (In Persian)
[32]   R. A. Fisher, "The use of multiple measurements in taxonomic problems," Annals of eugenics, vol. 7, pp. 179-188, 1936.
[33]  D. J. Watts & S. H. Strogatz, "Collective dynamics of ‘small-world’networks," nature, vol. 393, pp. 440-442, 1998.
[34]  A. W. S. H. Zubiaga, Geraldine; Liakata, Maria; Procter, Rob, "PHEME dataset of Rumours and nonrumours. fgshare. Dataset”, figshare, 2016.
[35]  C.Castillo, M. Mendoza, & B. Poblete, "Information Credibility on Twitter," in Proceedings of the 20th international conference on World wide web, 2011.
[36]  Z. Zhao, P. Resnick, & Q. Mei, "Enquiring Minds: Early Detection of Rumors in Social Media from Enquiry Posts," in Proceedings of the 24th international conference on world wide web, 2015.
[37]  Dang-Thinh Vu & J. J. Jung, "Detecting Emerging Rumors by Embedding Propagation Graphs," in Information Retrieval Technology, pp. 173-184, 2019.
[38]  J. Ma, W. Gao, & K.-F. Wong, "Rumor detection on Twitter with tree-structured recursive neural networks," in 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2018), pp. 1980-1989,
2018.