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通过标签控制假新闻。分支过程分析(社会和信息网络)。

过去几年,假新闻的传播,特别是在在线社交网络上的传播,已经成为一个令人关注的问题。这些平台也被用来传播其他重要的真实信息。因此,需要在不显著影响真实新闻传播的情况下,缓解假新闻的影响。我们利用用户本有的识别假新闻的能力,提出了一种基於警告的控制机制来遏制假新闻的传播。警告是基于之前用户的反应,表明新闻的真实性。

我们使用人口规模依赖的连续时间多类型分支过程来描述预警机制下的传播情况。我们对这些分支过程也有新的结果。得出了各个种群的(时间)渐变比例。这些结果对于推导出相关的type-1、type-2性能度量,以及制定一个优化问题来设计最优的预警参数是很有帮助的。类型-1(类型-2)性能考虑的是被标记为真(假)的副本的分数。

我们推导出性能的结构属性,这有助于简化优化问题。最后,我们证明了合適的预警机制可以有效地缓解假新闻,而对真实新闻的传播影响可以忽略不计。我们在与Twitter相关的小我网络数据库上使用蒙特卡洛模拟验证了性能测量。

原文题目Controlling Fake News by Tagging: A Branching Process Analysis (Social and Information Networks)

原文:The spread of fake news, especially on online social networks, has become a matter of concern in the last few years. These platforms are also used for propagating other important authentic information. Thus, there is a need for mitigating fake news without significantly influencing the spread of real news. We leverage user's inherent capabilities of identifying fake news and propose a warning-based control mechanism to curb this spread. Warnings are based on previous users' responses that indicate the authenticity of the news. We use population-size dependent continuous-time multi-type branching processes to describe the spreading under the warning mechanism. We also have new results towards these branching processes. The (time) asymptotic proportions of the individual populations are derived. These results are instrumental in deriving relevant type-1, type-2 performance measures, and formulating an optimization problem to design optimal warning parameters. The fraction of copies tagged as real (fake) are considered for the type-1 (type-2) performance. We derive structural properties of the performance, which help simplify the optimization problem. We finally demonstrate that the optimal warning mechanism effectively mitigates fake news, with negligible influences on the propagation of authentic news. We validate performance measures using Monte Carlo simulations on ego-network database related to Twitter.

原文作者:Suyog Kapsikar, Indrajit Saha, Khushboo Agarwal, Veeraruna Kavitha, Quanyan Zhu

原文地址:https://arxiv.org/abs/2009.02275

原文链接:https://arxiv.org/abs/2009.02275

原文作者:Suyog Kapsikar, Indrajit Saha, Khushboo Agarwal, Veeraruna Kavitha, Quanyan Zhu

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