動画・画像付きSNS投稿を対象とした偽情報検知におけるメタデータの有効性検証

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-01-15
• タイトル: 動画・画像付きSNS投稿を対象とした偽情報検知におけるメタデータの有効性検証
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Verification of Effectiveness of Metadata in Fake news detection in SNS Posts with Video and Images
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 意思決定
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 富士通株式会社
• 著者所属: 富士通株式会社
• 著者所属: 富士通株式会社
• 著者所属: 東北大学
• 著者所属: MBZUAI／東北大学／理化学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence / Tohoku University / RIKEN
• 著者名: 藤本, 馨; 吉武, 敏幸; 二村, 和明; 髙橋, 容市; 乾, 健太郎
• 著者名(英): Kaori, Fujimoto; Toshiyuki, Yoshitake; Kazuaki, Nimura; Yoichi, Takahashi; Kentarou, Inui
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 災害のような緊急時には，SNS がリアルタイムの情報源となるが，偽・誤情報の拡散が混乱を引き起こしている．特に，視覚的・聴覚的に理解できる動画・画像付きの投稿は影響力が強いため，偽・誤情報の早期検知・周知が必要である．しかし，既存の検知方法はインターネット上にすでに存在する動画・画像などの信頼できる情報を収集し，投稿の内容との整合性を確認するので，個人が撮影・作成した画像などインターネット上に未出現の新たに生成された情報に対しては関連情報が収集できないため不向きである．そこで，緊急事態の早期段階において，周辺情報に頼ることなく投稿そのものだけを用いて真偽判定が行えるように，テキストと動画・画像のメタデータ情報を活用した偽情報検知を提案する．本論文では，作成したデータセットを用いて投稿テキストと動画・画像が表現している出来事が同じ場合，動画・画像の作成時の位置情報・時間情報と投稿テキスト内の記述・投稿日時を比較し，大きく異なる場合は偽情報である可能性が高いという仮説の検証を行った．データセットは，ファクトチェックサイトを起点に動画・画像付きの Twitter 投稿の収集を行い，ファクトチェック記事から動画・画像の作成時の位置情報または時間情報を抽出し作成した．検証の結果，災害に関する投稿においてメタデータは即時的な偽情報検知に有効であることが検証された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In an emergency such as a disaster, SNS is a real-time source of information, but the spread of fake news is causing confusion. Posts that contain videos and images, which are easily understood both visually and aurally, have a strong influence. Therefore, it's necessary to detect and counteract fake news early. However, existing detection methods, which collect reliable information such as pre-existing videos and images on the internet and check their consistency with the content of the posts, are not suitable for newly generated information. This includes information that has not yet appeared online, such as images taken or created by individuals, as these methods cannot collect relevant information. Therefore, we propose a fake news detection method that utilizes text and video/image metadata information so that in the early stages of an emergency, the authenticity can be determined using only the postings themselves, without relying on surrounding information. In this paper, we used the dataset we created to compare the location and time information at the time of creation of the video/image with the description in the posted text and the date and time of posting, when the events expressed by the posted text and video/image are the same, and tested the hypothesis that if they differ significantly, the information is likely to be fake news. The dataset was created by collecting Twitter posts with videos and images starting from the fact-checking site and extracting location or time information of the creation of videos and images from the fact-checking articles. The validation results verified that metadata is effective for immediate fake news detection in posts related to disasters.
• 書誌レコードID / 識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 関連識別子: AB00006906
• 書誌情報: 研究報告コラボレーションとネットワークサービス（CN）; 巻 2024-CN-121, 号 17, p. 1-8, 発行日 2024-01-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2758-8262
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会