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虚假新闻及其对经济和社会的影响分析
Tiwari, Siddhartha Paul 和 Rajat K. Baisya。“电子政务及其对企业竞争力的影响：趋势、现状和挑战。”MDI，古尔冈印度与南澳大利亚大学澳大利亚亚洲商业中心联合出版，澳大利亚阿德莱德 1（2014 年）。
使用机器学习技术的假审查检测
摘要：在线评论在当今的电子商务进行决策中起着非常重要的作用。大部分人口，即客户在决定购买什么或从何处购买以及是否购买之前阅读产品或商店的评论。作为写作伪造/欺诈性评论的文章带来了货币收益，因此在线评论网站上的欺骗性垃圾邮件有很大增加。基本上是虚假的审查或欺诈性评论或意见垃圾邮件是一项不真实的评论。对目标对象的积极评价可能会吸引更多客户并增加销售额；对目标对象的负面审查可能导致需求较小和销售减少。这些虚假/欺诈性评论是故意编写的，以欺骗潜在客户，以促进/炒作或诽谤其声誉。我们的工作旨在确定评论是假的还是真实的。
使用机器学习的假新闻检测的立场分类
摘要：如今可用的各种资源和应用程序使新闻快速增长；这使人们能够分享他们的意见，文章，新闻等。;不管他们拥有的真相百分比如何，这都使人们相信，为此目的，自动锅或假用户可以通过社交媒体和新闻平台发布或发布许多新闻。假新闻检测（FND）是二进制分类任务；这表明新闻是否正确，这涉及预测某些新闻文章被设计为具有欺骗性的概率。通常，出于政治和财务目的而产生的假新闻，例如影响总统选举或操纵股票市场。尽管已经进行了许多研究以将新闻视为虚假新闻，但对以阿拉伯语编写的新闻的信誉的评估仍处于早期阶段。在过去几年中，阿拉伯语的FND开始了更多的兴趣，许多检测方法具有某种能力，可以在多个数据集中检测假新闻。然后对有效检测模型的兴趣一直在增长；具体而言，用阿拉伯语却落后于其他语言的作品。在本文中，我们使用了深度学习模型，并应用了卷积神经网络和长期的短期记忆（CNN-BILSTM），并优化了随机梯度下降（SDG）；到称为AFND的阿拉伯语可访问数据集；指的是阿拉伯假新闻检测。我们基于现有的AFND数据集的实验结果表明了令人鼓舞和良好的性能；当我们达到87.7％的准确性时。或仅暗示。我们评估将假新闻视为分类问题之一的问题；即，我们的目标是将给定的新闻分类为可信或不可信；通常以可信度和质量的意义来定义信誉。关键字：假新闻检测，深度学习，双向长期记忆，卷积神经网络介绍，互联网已成为我们生活方式不可或缺的一部分。任何人都可以发表任何可以通过社交网络消费的内容的内容；随着传统信息频道的角色（例如报纸和电视节目如何收集和消费新闻）变得不那么突出，例如在“阿拉伯之春”中；社交媒体平台有至关重要的理由传播新闻和谣言，它被用作2011年阿拉伯世界各个革命的不同方面之间的交流工具。因此，许多科学家和专家一直致力于研究假新闻现象。通过提供解决方案来检测与事实现实不相容的假误导性信息（Gabrielle等，2022）。fnd是立场检测问题的一种部分形式；由于立场检测被定义为与社交媒体分析，信息检索和自然语言处理相关的问题，该问题的重点是检测一个从其已发表的文本中检测到一个人的态度，to诸如思想，概念或事件（例如在已公开的文本或隐含文本中明确编写）的特定目标。dl是机器学习的一部分，用于通过应用具有多层的人工神经网络来建模和解决复杂问题。最近，对确定这种现象的有效检测技术的兴趣一直非常快，许多模型在机器学习算法方面在所有数据集中都表现出色。特别是基于深度学习的方法。它涉及使用需要大量数据才能有效训练的算法，并且可以
使用机器在社交媒体上检测
使用事实检查网站Politifact收集社交媒体用户资料和新闻文章的稳健标签数据集。这是培训和测试模型的基础真理数据。从用户配置文件和新闻内容中提取一系列功能，这些功能可能可能向不可靠性发出信号。其中包括文章，用户元数据（例如关注者数量）以及围绕用户之间的新闻传播的上下文。功能工程将原始数据转换为模型的信息输入。开发一个深层的神经网络体系结构，该体系结构可以仅根据工程功能将用户配置文件准确地将用户配置文件分类为可靠或不可靠。对SVM和KNN分类器的性能是基准的。基于地面真相标签，目标的精度超过90％。创建一个预测模型的变体，该变体还基于类似新闻文章的传播模式，还包括用户之间影响的信号。这探讨了对他人影响的迹象是否改善了散布错误的检测。
使用机器学习
工程和技术，海得拉巴摘要在线工作平台的扩散已经引起了欺诈性职位发布的增加，给求职者带来了重大风险，并破坏了就业市场的信誉。本研究论文旨在通过利用机器学习技术来解决假职位识别的紧迫问题。主要目标是开发一种能够准确区分真实和欺骗性的招聘广告的强大自动化工具。所提出的方法利用一系列机器学习算法，结合了监督的学习技术和自然语言处理方法，分析和分类职位发布。通过将单个分类器和集成分类器的集成，系统评估和比较结果，有效地检测了网络上的欺诈性工作发布。这项研究强调了对积极主动方法的需求，并承认了骗子采用的动态策略。强调了机器学习模型的连续改进和适应，以领先于不断发展的欺诈策略。最终，这项研究有助于建立更安全的在线工作市场，促进求职者之间的信任，并减轻与欺骗性职位发布有关的财务和情感风险。关键字：机器学习，监督学习，单个分类器，合奏分类器，自然语言处理1。引言在线工作平台的快速扩展为求职者提供了大大增加的机会，为专业发展提供了各种各样的途径。但是，这种增长也引起了一个普遍的问题 - 假职位发布的普遍流行。这些欺骗性的广告不仅使求职者的财务安全处于危险之中，而且对就业市场的整体可靠性和可信赖性构成了严重威胁。应对有效解决方案的迫切需要，本文旨在通过应用机器学习技术来解决伪造职位的问题。随着骗子在数字景观中采用越来越复杂的策略，我们的重点不仅仅是发现了一个动态系统，该动态系统能够适应欺诈性工作清单背后使用的人使用的策略。该项目的主要目标是使用机器学习算法开发强大的自动化工具
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对虚假新闻的识别......
由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
打击虚假新闻和仇恨言论的政策的科学基础
来自德国国家图书馆的书目信息德国国家图书馆将此出版物列入德国国家书目；详细的书目数据可在互联网上查阅，网址为：http://dnb.d-nb.de。版权所有 © 奥地利计算机协会 www.ocg.at 出版商：Facultas Verlags- und Buchhandels AG，1050 Vienna，奥地利 保留所有权利，特别是复制、分发和翻译的权利。 © 奥地利计算机协会 www.ocg.at 排版：奥地利计算机协会 印刷：Facultas Verlags- und Buchhandels AG 1050 Vienna, Stolberggasse 26 ISBN（facultas Verlag）978-3-7089-2274-4 ISBN（奥地利计算机协会）978-3 -903035-31-7
祝福还是诅咒？一项关于生成AI对假新闻的影响的调查
摘要 - 新闻明显影响我们的社会。它们会影响消费者，选民和许多其他社会群体。虽然假新闻已经存在了几个世纪，但生成的AI将假新闻带来了新的水平。现在有可能自动创建大量高质量的单独定位假新闻。在另一端，生成的AI也可以帮助检测假新闻。两个领域都很年轻，但发展迅速。本调查提供了对2024年假新闻检测和创建的生成AI的研究和实际使用。遵循结构化文献调查方法，本文综合了以下主题群集中的当前结果1）启用技术，2）创建假新闻，3）案例研究社交媒体作为最相关的发行渠道，4）检测假新闻，以及5）Deepfakes作为即将到来的技术。本文还确定了当前的挑战和开放问题。索引术语 - 生成的人工智能，生成的AI，Genai，假新闻检测，深度学习，信息传播，社交媒体，自然语言处理，NLP，伦理AI，误解，内容创建，合成媒体，信息安全，信息安全性，错误信息的措施。
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对虚假新闻的识别......
由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对假新闻的识别...
可以帮助创建系统来学习和执行多种操作 (Ahmed 等人，2021)。通常，机器学习用于各种预测或检测欺诈。机器学习算法用于变化，必须使用数据集进行训练。训练结果的模型可用于对假新闻进行分类或检测。为了检测假新闻，一些研究人员创建了算法或系统，根据新闻文章、博客和社交媒体中包含的内容、文本和语言风格来检测假新闻。根据作者或作者使用语言的方式识别和分类假新闻。 (Torabi Asr & Taboada, 2019) 发现假新闻经常使用与丑闻、死亡和恐怖有关的词语。此外，误导性新闻中的许多语言风格都是故意夸大或过于戏剧化的，第二人称代词的使用与假新闻直接相关 (Hancock 等人，2007；Rashkin 等人，2017)。利用AI技术克服虚假新闻的频繁和快速出现。