Ανίχνευση Ψευδών Ειδήσεων στο Twitter μέσω Μηχανικής Μάθησης - (:unkn) unknown (My University, 2023)
Η χρήση του διαδικτύου έχει επιφέρει νέους τρόπους επικοινωνίας μεταξύ των ανθρώπων. Τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης έχουν ενσωματωθεί στην καθημερινότητα εκατοντάδων εκατομμυρίων ανθρώπων καλύπτοντας ένα ευρύ φάσμα αναγκών τους και μεταξύ αυτών και την ανάγκη για ενημέρωση. Τα τελευταία χρόνια, σημαντικές διαστάσεις έχει λάβει το πρόβλημα της διάδοσης ψευδών ειδήσεων στο twitter εξαιτίας μιας σειράς πλεονεκτημάτων που αυτό που προσφέρει (χαμηλό κόστος και ευκολία). Ένας τρόπος αντιμετώπισής του είναι η επιστράτευση μεθόδων και τεχνικών μηχανικής μάθησης. Στα πλαίσια της παρούσας εργασίας δοκιμάστηκαν επιβλεπόμενοι αλγόριθμων μηχανικής μάθησης που προσφέρονται από το περιβάλλον του Weka που προσφέρει φιλικότητα προς τον χρήστη, μεγάλη ποικιλία αλγόριθμων και η ευκολία επεξεργασίας δεδομένων εκπαίδευσης. Τα αρχικά δεδομένα στα οποία βασίστηκε η εργασία αφορούν τη διάδοση ψευδών ειδήσεων στο Twitter όπως αυτή έλαβε χώρα στις διαδηλώσεις του Hong Kong το 2019. Μετά από επιλογή των χαρακτηριστικών ώστε να επιτευχθεί μείωση της διάστασης, προέκυψαν δύο σύνολα εκπαίδευσης με 8 και 4 χαρακτηριστικά, αντίστοιχα. Όλοι οι αλγόριθμοι επιβλεπόμενης μηχανικής μάθησης πέτυχαν επιδόσεις ως προς την ακρίβεια και την ανάκληση πάνω από 90 % με τους καλύτερους να είναι το νευρωνικό δίκτυο Perceptron πολλαπλών στρωμάτων και το δένδρο απόφασης C4.5 (J-48) με μέση επίδοση ακρίβειας, ανάκλησης και F1 στο 93%. Αυτό σημαίνει ότι η αποτελεσματική ανίχνευση ψευδών ειδήσεων είναι εφικτή εφόσον δημιουργηθούν πιο αντιπροσωπευτικά δεδομένα εκπαίδευσης ενισχυμένα με πληροφορίες σχετικά με τους αποστολείς.

Internet use has prompted new ways of communicating among people. Social media has become integrated into the daily lives of hundreds of millions of people covering a wide range of their needs, including the need for information; in recent years, significant dimensions have taken on the problem of spreading fake news on twitter due to a number of advantages that this offers (low cost and convenience). One way to tackle it is to mobilize machine learning methods and techniques. This work tested supervised machine learning algorithms offered by the Weka environment that offers user-friendliness, a wide variety of algorithms, and ease of educational data processing. The original data on which the work was based relates to the dissemination of fake news on Twitter as it took place at the Hong Kong protests in 2019. After selecting the characteristics to achieve dimension reduction, two training sets with 8 and 4 characteristics were produced, respectively. All supervised machine learning algorithms achieved accuracy and recall performance of over 90 % with the best being the multi-layer Perceptron neural network and the decision tree C4.5 (J-48) with a mean accuracy, recall and F1 performance of 93%. This means that effective detection of fake news is possible if more representative training data are created enhanced with information on senders.
Fake News Detection on Twitter through Machine Learning
Keywords: Μηχανική μάθηση, Ψευδών ειδήσεων, Συνδυαστικοί αλγόριθμοι μάθησης, μέσα κοινωνικής δικτύωσης; WEKA, Hong Kong, Twitter, Naive Bayes, supervised learning, unsupervised learning, Bagging, Adaboost, decision tree