Fusion par apprentissage pour la détection de fausses informations dans les réseaux sociaux - Archive ouverte HAL Access content directly
Journal Articles Document numérique - Revue des sciences et technologies de l'information. Série Document numérique Year : 2019

Fusion par apprentissage pour la détection de fausses informations dans les réseaux sociaux

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Abstract

Social networks make it possible to share rapidly and massively information. Yet, one of their major drawbacks comes from the absence of verification of the pieces of information, especially with viral messages. This is the issue addressed by the participants to the Verification Multimedia Use task of Mediaeval 2016 . They used several approaches and clues from different modalities (text, image, social information). In this paper, we explore the possibility of combining and merging these approaches in order to evaluate the predictive power of each modality and to take advantage of their potential complementarity.
Les réseaux sociaux permettent une diffusion massive et rapide des informations. Un des problèmes principaux de ces canaux de communication est l’absence de vérification associée à la viralité de l’information partagée. C’est ce problème difficile que les participants de la tâche Verifying Multimedia Use du workshop Mediaeval ont abordé. Pour cela, ils ont proposé plusieurs stratégies et types d’indices relevant de différentes modalités (texte, image, informations sociales). Dans cet article, nous explorons l’intérêt de combiner et fusionner ces approches pour évaluer le pouvoir prédictif de chaque modalité et tirer parti de leur éventuelle complémentarité.
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Dates and versions

hal-01843607 , version 1 (18-07-2018)

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Cite

Cédric Maigrot, Ewa Kijak, Vincent Claveau. Fusion par apprentissage pour la détection de fausses informations dans les réseaux sociaux. Document numérique - Revue des sciences et technologies de l'information. Série Document numérique, 2019, 2018 (3), pp.55-80. ⟨10.3166/DN.1.2-3.1-26⟩. ⟨hal-01843607⟩
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