ACCUEIL

Consignes aux
auteurs et coordonnateurs
Nos règles d'éthique
Autres revues >>

Document Numérique

1279-5127
 

 ARTICLE VOL 21/3 - 2018  - pp.55-80  - doi:10.3166/dn.21.3.55-80
TITRE
Fusion par apprentissage pour la détection de fausses informations dans les réseaux sociaux

TITLE
Machine learning based fusion for the detection of fake news in social media

RÉSUMÉ

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.



ABSTRACT

Social networks make it possible to share rapidly and massively information. Yet, one of their major drawback comes from the absence of verification of the piece 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 interest of combining and merging these approaches in order to evaluate the predictive power of each modality and in order to make the most of their potential complementarity.



AUTEUR(S)
CÉDRIC MAIGROT, Ewa KIJAK, Vincent CLAVEAU

MOTS-CLÉS
détection de hoax, fusion de connaissances, analyse du texte, analyse de l’image, crédibilité de la source.

KEYWORDS
hoax detection, knowledge fusion, text analysis, image analysis, source credibility.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

 PRIX
• Abonné (hors accès direct) : 7.5 €
• Non abonné : 15.0 €
|
|
--> Tous les articles sont dans un format PDF protégé par tatouage 
   
ACCÉDER A L'ARTICLE COMPLET  (1,24 Mo)



Mot de passe oublié ?

ABONNEZ-VOUS !

CONTACTS
Comité de
rédaction
Conditions
générales de vente

 English version >> 
Lavoisier