DOI: https://doi.org/10.32515/2664-262X.2025.11(42).2.70-78
Метод виявлення розповсюджувачів дезінформації на основі графового представлення структури соціальної мережі
Про авторів
Лозинська Ольга Володимирівна, доцент, кандидат технічних наук, доцент кафедри інформаційних систем і мереж, Національний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна, ORCID: 0000-0002-5079-0544, e-mail: Olha.v.lozynska@lpnu.ua
Марків Оксана Олександрівна, доцент, кандидат технічних наук, доцент кафедри інформаційних систем і мереж, Національний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна, ORCID: 0000-0002-1691-1357, e-mail: oksana.o.markiv@lpnu.ua
Висоцька Вікторія Анатоліївна, доцент, доктор технічних наук, професор кафедри інформаційних систем і мереж, Національний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна, ORCID: 0000-0001-6417-3689, e-mail: victoria.a.vysotska@lpnu.ua
Анотація
У роботі розглянуто проблему поширення та виявлення дезінформації в соціальних мережах. На основі проведеного аналізу, досліджено, що проблема виявлення дезінформації тісно пов’язана насамперед з проблемою виявлення розповсюджувачів даної дезінформації. Запропоновано метод виявлення розповсюджувачів дезінформації на основі представлення соціальної мережі у вигляді орієнтованого графа, з поділом користувачів на спільноти. Введено класифікацію вузлів (сусідні, граничні та основні) та показано, яку роль вони відіграють у поширенні інформації. Проведено аналіз україномовного датасету новин, що включає понад 2000 записів, з метою виявлення користувачів, які потенційно можуть стати розповсюджувачами інформації (як правдивої так і неправдивої). Отримані результати демонструють, що граничні та окремі основні вузли є ключовими для передачі фейкової інформації всередині спільнот. Запропонований підхід дає змогу підвищити ефективність виявлення потенційних розповсюджувачів дезінформації.
Ключові слова
дезінформація, фейкові новини, датасет, розповсюджувачі дезінформації, графи
Повний текст:
PDF
Посилання
1. Almaatouq, A., Shmueli, E., Nouh, M., Alabdulkareem, A., Singh, V.K., Alsaleh, M., Alarifi, A., Alfaris, A., & Pentland, A. (2016). If it looks like a spammer and behaves like a spammer, it must be a spammer: analysis and detection of microblogging spam accounts. International Journal of Information Security. 15 (5), 475-491. https://doi.org/10.1007/s10207-016-0321-5.
2. Castillo, C., Mendoza, M., & Poblete, B. (2011). Information credibility on Twitter. 20th international conference on World wide web (675–684). https://doi.org/10.1145/1963405.1963500.
3. Pennycook, G., & Rand, D.G. (2020). Who falls for fake news? The roles of bullshit receptivity, overclaiming, familiarity, and analytic thinking. Journal of Personality. 88(2), 185–200. https://doi.org/10.1111/jopy.12476.
4. Karami, M., Nazer, T.H., & Liu, H. (2021). Profiling fake news spreaders on social media through psychological and motivational factors. 32nd ACM conference on hypertext and social media (225–230). https://doi.org/10.1145/3465336.347509.
5. Shu, K., Wang, S., & Liu, H. (2018). Understanding user profiles on social media for fake news detection. 2018 IEEE conference on multimedia information processing and retrieval (430–435). DOI: 10.1109/MIPR.2018.00092.
6. Shu, K., Wang, S., & Liu, H. (2019). Beyond news contents: the role of social context for fake news detection. Twelfth ACM international conference on web search and data mining (312–320). URL: https://doi.org/10.1145/3289600.3290994.
7. Rangel, F., Giachanou, A., Ghanem, B.H.H., & Rosso, P. (2020). Overview of the 8th author profiling task at pan 2020: profiling fake news spreaders on Twitter. 11th International Conference of the CLEF Association. DOI: 10.1007/978-3-030-58219-7_25.
8. Cardaioli, M., Cecconello, S., Conti, M., Pajola L., & Turrin F. (2020). Fake news spreaders profiling through behavioural analysis. Working Notes of Conference and Labs of the Evaluation Forum. https://ceur-ws.org/Vol-2696/paper_113.pdf .
9. Pizarro, J. (2020). Using n-grams to detect fake news spreaders on Twitter. Working Notes of Conference and Labs of the Evaluation Forum. https://ceur-ws.org/Vol-2696/paper_181.pdf.
10. Vogel, I., & Meghana, M. (2020). Fake news spreader detection on Twitter using character n-grams. Working Notes of Conference and Labs of the Evaluation Forum. https://ceur-ws.org/Vol-2696/paper_59.pdf.
11. Giachanou, A., Ríssola, E.A., Ghanem, B., Crestani, F., & Rosso, P. (2020). The role of personality and linguistic patterns in discriminating between fake news spreaders and fact checkers. International conference on applications of natural language to information systems (181–192). DOI: 10.1007/978-3-030-51310-8_17.
12. Chen, T., Li, X., Yin, H., & Zhang, J. (2018). Call attention to rumors: Deep attention based recurrent neural networks for early rumor detection. Lecture Notes in Computer Science. 11154, 40-52. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1704.05973.
13. Bian, T., Xiao, X., Xu, T., Zhao, P., Huang, W., Rong, Y., & Huang, J. (2020). Rumor detection on social media with bi-directional graph convolutional networks. AAAI 2020. https://doi.org/10.48550/arXiv.2001.06362.
14. Lu, Y., & Li, C. (2020). GCAN: Graph-aware Co-Attention Networks for Explainable Fake News Detection on Social Media. 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (505–514). https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.11648 .
15. Nguyen, V., Sugiyama, K., Nakov, P., & Kan, M. (2020). FANG: Leveraging Social Context for Fake News Detection Using Graph Representation. 29th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (1165 – 1174). https://doi.org/10.1145/3340531.3412046.
16. Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science. 359 (6380), 1146–1151. https://www.science.org/doi/10.1126/science.aap9559.
17. Kim, J., Kim, D., & Oh, A. (2019). Homogeneity-based transmissive process to model true and false news in social networks. 12th ACM International Conference on Web Search and Data Mining. https://doi.org/10.48550/arXiv.1811.09702.
18. Rath, B., Gao, W., & Srivastava, J. (2019). Evaluating vulnerability to fake news in social networks: a community health assessment model. 2019 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM). DOI: 10.1145/3341161.3342920.
19. Lozynska, O., Markiv, O., Vysotska, V., Romanchuk, R., & Nazarkevych, M. (2024). Information technology for developing and populating a disinformation dataset using intelligent deepfakes and clickbait search. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, 343(6(1)), 158-167. DOI: https://doi.org/10.31891/2307-5732-2024-343-6-24 [in Ukrainian].
Пристатейна бібліографія
1. Almaatouq A., Shmueli E., Nouh M., Alabdulkareem A., Singh V.K., Alsaleh M., Alarifi A., Alfaris A., Pentland A. If it looks like a spammer and behaves like a spammer, it must be a spammer: analysis and detection of microblogging spam accounts. International Journal of Information Security. 2016. Vol. 15, № 5. P. 475-491. URL: https://doi.org/10.1007/s10207-016-0321-5 (дата звернення: 10.03.2025).
2. Castillo C., Mendoza M., Poblete B. Information credibility on twitter. 20th international conference on World wide web, 2011. P. 675–684. URL: https://doi.org/10.1145/1963405.1963500 (дата звернення: 10.03.2025).
3. Pennycook G., Rand D.G. Who falls for fake news? The roles of bullshit receptivity, overclaiming, familiarity, and analytic thinking. Journal of Personality. 2020. Vol. 88(2). P.185–200. URL: https://doi.org/10.1111/jopy.12476 (дата звернення: 10.03.2025).
4. Karami M., Nazer T.H., Liu H. Profiling fake news spreaders on social media through psychological and motivational factors. 32nd ACM conference on hypertext and social media, 2021. P. 225–230. URL: https://doi.org/10.1145/3465336.347509 (дата звернення: 10.03.2025).
5. Shu K., Wang S., Liu H. Understanding user profiles on social media for fake news detection. 2018 IEEE conference on multimedia information processing and retrieval (MIPR), 2018. P. 430–435. DOI: 10.1109/MIPR.2018.00092 (дата звернення: 10.03.2025).
6. Shu K., Wang S., Liu H. Beyond news contents: the role of social context for fake news detection. Twelfth ACM international conference on web search and data mining, 2019. P. 312–320 URL: https://doi.org/10.1145/3289600.3290994 (дата звернення: 10.03.2025).
7. Rangel F., Giachanou A., Ghanem B.H.H., Rosso P. Overview of the 8th author profiling task at pan 2020: profiling fake news spreaders on Twitter. 11th International Conference of the CLEF Association, 2020. Vol. 2696. DOI: 10.1007/978-3-030-58219-7_25 (дата звернення: 10.03.2025).
8. Cardaioli M., Cecconello S., Conti M., Pajola L., Turrin F. Fake news spreaders profiling through behavioural analysis. Working Notes of Conference and Labs of the Evaluation Forum, 2020. URL: https://ceur-ws.org/Vol-2696/paper_113.pdf (дата звернення: 10.03.2025).
9. Pizarro J. Using n-grams to detect fake news spreaders on Twitter. Working Notes of Conference and Labs of the Evaluation Forum, 2020. URL: https://ceur-ws.org/Vol-2696/paper_181.pdf (дата звернення: 10.03.2025).
10. Vogel I., Meghana M. Fake news spreader detection on Twitter using character n-grams. Working Notes of Conference and Labs of the Evaluation Forum, 2020. URL: https://ceur-ws.org/Vol-2696/paper_59.pdf (дата звернення: 10.03.2025).
11. Giachanou A., Ríssola E.A., Ghanem B., Crestani F., Rosso P. The role of personality and linguistic patterns in discriminating between fake news spreaders and fact checkers. International conference on applications of natural language to information systems. Springer. 2020. P. 181–192. DOI: 10.1007/978-3-030-51310-8_17. (дата звернення: 10.03.2025).
12. Chen T., Li X., Yin H., Zhang J. Call attention to rumors: Deep attention based recurrent neural networks for early rumor detection. Lecture Notes in Computer Science. 2018. Vol. 11154. P. 40-52. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1704.05973 (дата звернення: 05.04.2025).
13. Bian T., Xiao X., Xu T., Zhao P., Huang W., Rong Y., Huang J. Rumor detection on social media with bi-directional graph convolutional networks. AAAI 2020. 2020. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2001.06362 (дата звернення: 10.03.2025).
14. Lu Y., Li C. GCAN: Graph-aware Co-Attention Networks for Explainable Fake News Detection on Social Media. 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2020. P. 505–514. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.11648 (дата звернення: 05.04.2025).
15. Nguyen V., Sugiyama K., Nakov P., Kan M. FANG: Leveraging Social Context for Fake News Detection Using Graph Representation. 29th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, 2020. P. 1165 – 1174. URL: https://doi.org/10.1145/3340531.3412046 (дата звернення: 15.03.2025).
16. Vosoughi S., Roy D., Aral S. The spread of true and false news online. Science. 2018. Vol. 359, No. 6380. P. 1146–1151. URL: https://www.science.org/doi/10.1126/science.aap9559(дата звернення: 15.03.2025).
17. Kim J., Kim D., Oh A. Homogeneity-based transmissive process to model true and false news in social networks. 12th ACM International Conference on Web Search and Data Mining, 2019. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1811.09702 (дата звернення: 20.03.2025).
18. Rath B., Gao W., Srivastava J. Evaluating vulnerability to fake news in social networks: a community health assessment model. 2019 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), 2019. DOI: 10.1145/3341161.3342920 (дата звернення: 20.03.2025).
19. Лозинська О., Марків О., Висоцька В., Романчук Р., Назаркевич М. Інформаційна технологія розроблення та наповнення датасету дезінформації з використанням інтелектуального пошуку дипфейків та клікбейтів. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences. 2024. № 343, т. 6(1). С. 158-167. URL: https://doi.org/10.31891/2307-5732-2024-343-6-24 (дата звернення: 20.03.2025).
Copyright (c) 2025 О. В. Лозинська, О. О. Марків, В. А. Висоцька
Метод виявлення розповсюджувачів дезінформації на основі графового представлення структури соціальної мережі
Про авторів
Лозинська Ольга Володимирівна, доцент, кандидат технічних наук, доцент кафедри інформаційних систем і мереж, Національний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна, ORCID: 0000-0002-5079-0544, e-mail: Olha.v.lozynska@lpnu.ua
Марків Оксана Олександрівна, доцент, кандидат технічних наук, доцент кафедри інформаційних систем і мереж, Національний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна, ORCID: 0000-0002-1691-1357, e-mail: oksana.o.markiv@lpnu.ua
Висоцька Вікторія Анатоліївна, доцент, доктор технічних наук, професор кафедри інформаційних систем і мереж, Національний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна, ORCID: 0000-0001-6417-3689, e-mail: victoria.a.vysotska@lpnu.ua
Анотація
Ключові слова
Повний текст:
PDFПосилання
1. Almaatouq, A., Shmueli, E., Nouh, M., Alabdulkareem, A., Singh, V.K., Alsaleh, M., Alarifi, A., Alfaris, A., & Pentland, A. (2016). If it looks like a spammer and behaves like a spammer, it must be a spammer: analysis and detection of microblogging spam accounts. International Journal of Information Security. 15 (5), 475-491. https://doi.org/10.1007/s10207-016-0321-5.
2. Castillo, C., Mendoza, M., & Poblete, B. (2011). Information credibility on Twitter. 20th international conference on World wide web (675–684). https://doi.org/10.1145/1963405.1963500.
3. Pennycook, G., & Rand, D.G. (2020). Who falls for fake news? The roles of bullshit receptivity, overclaiming, familiarity, and analytic thinking. Journal of Personality. 88(2), 185–200. https://doi.org/10.1111/jopy.12476.
4. Karami, M., Nazer, T.H., & Liu, H. (2021). Profiling fake news spreaders on social media through psychological and motivational factors. 32nd ACM conference on hypertext and social media (225–230). https://doi.org/10.1145/3465336.347509.
5. Shu, K., Wang, S., & Liu, H. (2018). Understanding user profiles on social media for fake news detection. 2018 IEEE conference on multimedia information processing and retrieval (430–435). DOI: 10.1109/MIPR.2018.00092.
6. Shu, K., Wang, S., & Liu, H. (2019). Beyond news contents: the role of social context for fake news detection. Twelfth ACM international conference on web search and data mining (312–320). URL: https://doi.org/10.1145/3289600.3290994.
7. Rangel, F., Giachanou, A., Ghanem, B.H.H., & Rosso, P. (2020). Overview of the 8th author profiling task at pan 2020: profiling fake news spreaders on Twitter. 11th International Conference of the CLEF Association. DOI: 10.1007/978-3-030-58219-7_25.
8. Cardaioli, M., Cecconello, S., Conti, M., Pajola L., & Turrin F. (2020). Fake news spreaders profiling through behavioural analysis. Working Notes of Conference and Labs of the Evaluation Forum. https://ceur-ws.org/Vol-2696/paper_113.pdf .
9. Pizarro, J. (2020). Using n-grams to detect fake news spreaders on Twitter. Working Notes of Conference and Labs of the Evaluation Forum. https://ceur-ws.org/Vol-2696/paper_181.pdf.
10. Vogel, I., & Meghana, M. (2020). Fake news spreader detection on Twitter using character n-grams. Working Notes of Conference and Labs of the Evaluation Forum. https://ceur-ws.org/Vol-2696/paper_59.pdf.
11. Giachanou, A., Ríssola, E.A., Ghanem, B., Crestani, F., & Rosso, P. (2020). The role of personality and linguistic patterns in discriminating between fake news spreaders and fact checkers. International conference on applications of natural language to information systems (181–192). DOI: 10.1007/978-3-030-51310-8_17.
12. Chen, T., Li, X., Yin, H., & Zhang, J. (2018). Call attention to rumors: Deep attention based recurrent neural networks for early rumor detection. Lecture Notes in Computer Science. 11154, 40-52. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1704.05973.
13. Bian, T., Xiao, X., Xu, T., Zhao, P., Huang, W., Rong, Y., & Huang, J. (2020). Rumor detection on social media with bi-directional graph convolutional networks. AAAI 2020. https://doi.org/10.48550/arXiv.2001.06362.
14. Lu, Y., & Li, C. (2020). GCAN: Graph-aware Co-Attention Networks for Explainable Fake News Detection on Social Media. 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (505–514). https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.11648 .
15. Nguyen, V., Sugiyama, K., Nakov, P., & Kan, M. (2020). FANG: Leveraging Social Context for Fake News Detection Using Graph Representation. 29th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (1165 – 1174). https://doi.org/10.1145/3340531.3412046.
16. Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science. 359 (6380), 1146–1151. https://www.science.org/doi/10.1126/science.aap9559.
17. Kim, J., Kim, D., & Oh, A. (2019). Homogeneity-based transmissive process to model true and false news in social networks. 12th ACM International Conference on Web Search and Data Mining. https://doi.org/10.48550/arXiv.1811.09702.
18. Rath, B., Gao, W., & Srivastava, J. (2019). Evaluating vulnerability to fake news in social networks: a community health assessment model. 2019 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM). DOI: 10.1145/3341161.3342920.
19. Lozynska, O., Markiv, O., Vysotska, V., Romanchuk, R., & Nazarkevych, M. (2024). Information technology for developing and populating a disinformation dataset using intelligent deepfakes and clickbait search. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, 343(6(1)), 158-167. DOI: https://doi.org/10.31891/2307-5732-2024-343-6-24 [in Ukrainian].
Пристатейна бібліографія
1. Almaatouq A., Shmueli E., Nouh M., Alabdulkareem A., Singh V.K., Alsaleh M., Alarifi A., Alfaris A., Pentland A. If it looks like a spammer and behaves like a spammer, it must be a spammer: analysis and detection of microblogging spam accounts. International Journal of Information Security. 2016. Vol. 15, № 5. P. 475-491. URL: https://doi.org/10.1007/s10207-016-0321-5 (дата звернення: 10.03.2025).
2. Castillo C., Mendoza M., Poblete B. Information credibility on twitter. 20th international conference on World wide web, 2011. P. 675–684. URL: https://doi.org/10.1145/1963405.1963500 (дата звернення: 10.03.2025).
3. Pennycook G., Rand D.G. Who falls for fake news? The roles of bullshit receptivity, overclaiming, familiarity, and analytic thinking. Journal of Personality. 2020. Vol. 88(2). P.185–200. URL: https://doi.org/10.1111/jopy.12476 (дата звернення: 10.03.2025).
4. Karami M., Nazer T.H., Liu H. Profiling fake news spreaders on social media through psychological and motivational factors. 32nd ACM conference on hypertext and social media, 2021. P. 225–230. URL: https://doi.org/10.1145/3465336.347509 (дата звернення: 10.03.2025).
5. Shu K., Wang S., Liu H. Understanding user profiles on social media for fake news detection. 2018 IEEE conference on multimedia information processing and retrieval (MIPR), 2018. P. 430–435. DOI: 10.1109/MIPR.2018.00092 (дата звернення: 10.03.2025).
6. Shu K., Wang S., Liu H. Beyond news contents: the role of social context for fake news detection. Twelfth ACM international conference on web search and data mining, 2019. P. 312–320 URL: https://doi.org/10.1145/3289600.3290994 (дата звернення: 10.03.2025).
7. Rangel F., Giachanou A., Ghanem B.H.H., Rosso P. Overview of the 8th author profiling task at pan 2020: profiling fake news spreaders on Twitter. 11th International Conference of the CLEF Association, 2020. Vol. 2696. DOI: 10.1007/978-3-030-58219-7_25 (дата звернення: 10.03.2025).
8. Cardaioli M., Cecconello S., Conti M., Pajola L., Turrin F. Fake news spreaders profiling through behavioural analysis. Working Notes of Conference and Labs of the Evaluation Forum, 2020. URL: https://ceur-ws.org/Vol-2696/paper_113.pdf (дата звернення: 10.03.2025).
9. Pizarro J. Using n-grams to detect fake news spreaders on Twitter. Working Notes of Conference and Labs of the Evaluation Forum, 2020. URL: https://ceur-ws.org/Vol-2696/paper_181.pdf (дата звернення: 10.03.2025).
10. Vogel I., Meghana M. Fake news spreader detection on Twitter using character n-grams. Working Notes of Conference and Labs of the Evaluation Forum, 2020. URL: https://ceur-ws.org/Vol-2696/paper_59.pdf (дата звернення: 10.03.2025).
11. Giachanou A., Ríssola E.A., Ghanem B., Crestani F., Rosso P. The role of personality and linguistic patterns in discriminating between fake news spreaders and fact checkers. International conference on applications of natural language to information systems. Springer. 2020. P. 181–192. DOI: 10.1007/978-3-030-51310-8_17. (дата звернення: 10.03.2025).
12. Chen T., Li X., Yin H., Zhang J. Call attention to rumors: Deep attention based recurrent neural networks for early rumor detection. Lecture Notes in Computer Science. 2018. Vol. 11154. P. 40-52. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1704.05973 (дата звернення: 05.04.2025).
13. Bian T., Xiao X., Xu T., Zhao P., Huang W., Rong Y., Huang J. Rumor detection on social media with bi-directional graph convolutional networks. AAAI 2020. 2020. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2001.06362 (дата звернення: 10.03.2025).
14. Lu Y., Li C. GCAN: Graph-aware Co-Attention Networks for Explainable Fake News Detection on Social Media. 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2020. P. 505–514. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.11648 (дата звернення: 05.04.2025).
15. Nguyen V., Sugiyama K., Nakov P., Kan M. FANG: Leveraging Social Context for Fake News Detection Using Graph Representation. 29th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, 2020. P. 1165 – 1174. URL: https://doi.org/10.1145/3340531.3412046 (дата звернення: 15.03.2025).
16. Vosoughi S., Roy D., Aral S. The spread of true and false news online. Science. 2018. Vol. 359, No. 6380. P. 1146–1151. URL: https://www.science.org/doi/10.1126/science.aap9559(дата звернення: 15.03.2025).
17. Kim J., Kim D., Oh A. Homogeneity-based transmissive process to model true and false news in social networks. 12th ACM International Conference on Web Search and Data Mining, 2019. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1811.09702 (дата звернення: 20.03.2025).
18. Rath B., Gao W., Srivastava J. Evaluating vulnerability to fake news in social networks: a community health assessment model. 2019 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), 2019. DOI: 10.1145/3341161.3342920 (дата звернення: 20.03.2025).
19. Лозинська О., Марків О., Висоцька В., Романчук Р., Назаркевич М. Інформаційна технологія розроблення та наповнення датасету дезінформації з використанням інтелектуального пошуку дипфейків та клікбейтів. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences. 2024. № 343, т. 6(1). С. 158-167. URL: https://doi.org/10.31891/2307-5732-2024-343-6-24 (дата звернення: 20.03.2025).
Copyright (c) 2025 О. В. Лозинська, О. О. Марків, В. А. Висоцька