43、新冠疫情下社交媒体虚假信息检测与分析

新冠疫情下社交媒体虚假信息检测与分析

1. 引言

截至2022年2月，菲律宾正面临新冠疫情的又一波高峰，累计病例超过两百万，且病例数平均以10%的速度增长。不过，疫苗接种工作也在持续推进，超5980万人已完成全程接种，占总人口的54.6%以上。

菲律宾民众对社交媒体的依赖程度极高，约97%的人口都注册了Facebook，60% - 90%来自Facebook的跳转链接会指向新闻网站。这使得有关疫情防控措施和做法的信息在社交媒体上广泛传播，但同时也为虚假信息的传播提供了温床。虚假信息的传播会对菲律宾的感染率和疫苗接种率产生负面影响，然而目前针对菲律宾语境下的虚假信息检测模型研究却相对较少。

本研究旨在识别社交媒体中真实或虚假的新冠信息特征，创建文本分类模型以检测菲律宾语境下社交媒体中的新冠虚假信息，并通过社交网络分析来确定虚假信息传播的模式和演变。

2. 相关文献综述

2.1 理解虚假信息

虚假信息是指具有误导功能的误导性信息，它具有以下三个主要特征：
- 信息本质 ：虚假信息是一种信息，信息可被理解为对世界某种状态的表征，即语义内容，它可以是真实的表征内容，也可以是虚假的表征内容。
- 误导倾向 ：虚假信息是可能导致错误信念的误导性信息，不一定在每次都能成功误导他人，但仍具有误导人的倾向，若不加以阻止，可能会使人遭受伤害。
- 非意外性 ：虚假信息是非意外的误导性信息，这将其与诚实的错误或人们的讽刺区分开来，它更关注人们制造误导性信息的意图，而非仅仅检查信息中的错误。 <