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[국내논문] CoAID+ : 소셜 컨텍스트 기반 가짜뉴스 탐지를 위한 COVID-19 뉴스 파급 데이터
CoAID+ : COVID-19 News Cascade Dataset for Social Context Based Fake News Detection 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.11 no.4, 2022년, pp.149 - 156  

한소은 (한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과) ,  강윤석 (한양대학교 컴퓨테이셔널 사회과학연구센터) ,  고윤용 (한양대학교 인공지능 혁신인재교육 연구단) ,  안지원 (한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과) ,  김유심 (Arizona State University 행정학과) ,  오성수 (한양대학교 행정학과) ,  박희진 (한양대학교 정보통신학부) ,  김상욱 (한양대학교 정보통신학부)

초록
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최근 전 세계적으로 COVID-19이 유행하는 상황 속에서 이와 관련된 가짜뉴스가 심각한 사회적 혼란을 야기하고 있다. 이러한 배경에서 가짜뉴스를 정확하게 탐지하기 위해, 뉴스가 소셜 미디어를 통해 파급되는 과정과 같은 소셜 컨텍스트 정보를 활용하는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들이 널리 사용되고 있다. 그러나 대부분의 기 구축된 가짜뉴스 탐지를 위한 데이터들은 뉴스 자체의 내용 정보 위주로 구성되어, 소셜 컨텍스트 정보를 거의 포함하지 않는다. 즉, 이 데이터들에는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법을 적용할 수 없으며, 이러한 데이터의 한계는 가짜뉴스 탐지 연구 분야의 발전을 저해하는 방해 요소이다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해, 기존의 저명한 가짜뉴스 데이터인 CoAID 데이터를 기반으로, 소셜 컨텍스트 정보를 추가적으로 수집하여, CoAID 데이터의 뉴스 내용 정보와 해당 뉴스들의 소셜 컨텍스트 정보를 모두 포함하는 CoAID+ 데이터를 구축한다. 본 논문에서 구축한 CoAID+ 데이터는 기존의 대부분의 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 적용될 수 있으며, 향후 새로운 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 대한 연구도 더욱 활성화시킬 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로, 본 논문은 다양한 관점에서 CoAID+ 데이터를 분석하여 진짜뉴스와 가짜뉴스의 파급 패턴 및 키워드에 따른 파급 패턴도 파악하여 소개한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In the current COVID-19 pandemic, fake news and misinformation related to COVID-19 have been causing serious confusion in our society. To accurately detect such fake news, social context-based methods have been widely studied in the literature. They detect fake news based on the social context that ...

Keyword

#가짜뉴스 탐지   #파급   #코로나바이러스   #소셜 컨텍스트 기반 탐지  

표/그림 (6)

참고문헌 (19)

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  19. S. Han, Y. Kang, Y. Ko, J. Ahn, Y. Kim, S. Oh, H. Park, and S. Kim, "COVID-19 Cascade Dataset for Fake News Detection," The KIPS Spring Conference 2021, Vol.28, No.1, pp.312-313, 2021. 

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