Unseen Fake News Detection Through Casual Debiasing
作者: Shuzhi Gong, Richard Sinnott, Jianzhong Qi, Cecile Paris
发布时间: 2025-03-07
来源: arxiv
研究方向: 虚假信息检测与社交媒体安全
主要内容
该研究针对社交媒体上虚假新闻的广泛传播问题，提出了一种名为FNDCD（通过因果去偏见的虚假新闻检测）的新方法，旨在解决现有虚假新闻检测方法在处理未见过的虚假新闻时的局限性。
主要贡献
1. 提出了一种基于因果去偏见的虚假新闻检测方法FNDCD，通过识别训练数据中的偏差并重新加权，提高模型在未见过的虚假新闻检测中的泛化能力。
2. 通过实验验证了FNDCD在未见过的虚假新闻检测中的有效性，并证明了其在多个数据集上的优越性能。
3. 提供了对数据潜在偏差的洞察，有助于改进未来的新闻数据收集和处理。
4. 通过因果分析，揭示了训练数据中的环境偏差对模型泛化性能的影响，并提出了相应的解决方案。
研究方法
1. 因果分析
2. 结构因果模型（SCM）
3. 概率推理
4. 期望最大化（EM）算法
5. 图卷积网络（GCN）
6. 多层感知器（MLP）
7. 结构化去偏方法
实验结果
在四个未见过的虚假新闻检测数据集上进行的实验表明，FNDCD在检测未见过的虚假新闻方面优于现有的方法，特别是在跨领域和跨语言设置中。
未来工作
未来研究可以探索以下方向：动态估计伪环境变量，以改进对环境偏差的识别；利用大型语言模型（LLM）更有效地建模文本内容与环境之间的关系；开发可扩展、实时的虚假新闻检测系统，与社交媒体平台合作。