Fake news is a form of misinformation that has the advantage of rapid spreading of information on media platforms that users interact with, such as social media. There has been a lot of social problems due to the recent increase in fake news. In this paper, we propose a method to detect such false news. Previous research on fake news detection mainly focused on text analysis. This research focuses on a network where social media news spreads, generates qualities with DeepWalk, a network embedding method, and classifies fake news using logistic regression analysis. We conducted an experiment on fake news detection using 211 news on the Internet and 1.2 million news diffusion network data. The results show that the accuracy of false network detection using network embedding is 10.6% higher than that of text analysis. In addition, fake news detection, which combines text analysis and network embedding, does not show an increase in accuracy over network embedding. The results of this study can be effectively applied to the detection of fake news that organizations spread online.
Seo, Dongmin;Kim, Hoyong;Lee, Jeongha;Hwang, Seokhwan
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2019.05a
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pp.5-6
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2019
빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 데이터의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서, 최근 웹 데이터는 재난대응 미디어로써 매우 중요한 역할을 하고 있다. 또한, 빅데이터 분석에 활용되는 원천 데이터는 네트워크 형태이며, 최근 소셜 네트워크 분석을 통한 효과적인 상품 광고, 핵심 유전자 발굴, 신약 재창출 등 다양한 영역에서 네트워크 분석 기술이 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하면서 네트워크 분석 기술의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 웹에서 제공하는 뉴스와 SNS 데이터를 이용해 수난 발생 및 규모 예측을 지원하는 웹 크롤러 및 네트워크 분석기술을 제안한다.
Lee, Tae Won;Yang, Yeongwook;Park, Ji Su;Shon, Jin Gon
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.64-67
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2021
가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.
The network analysis is done to explore what kind if issues are diffused about earthquake and the role of social media. The types of disaster information is classified into formal and informal. The role of actor is classified based on the concentrativeness and the diffusion of issue. Youttube is functioned as a formal channel and an informal channel when disaster happened. In case of government's video, issue contractiveness is high but the diffusion is low. In case of media's video, issue contractiveness and the diffusion are all high. In case of individual channel, issue contractiveness is low, but diffusion is high. In disaster, youtube is a tool to respread the disaster issue. Government needs to try diffusion of government's news actively in disaster.
This study began by pointing out the problem of domestic media reporting on 'fake news' regulations that frequently appear through the French 'Les proposals de loi control de l'information'case, while still approaching with different standards and perspectives on where to see fake news. In the age of 'social network services', the answer to what the media is, what the news is, and who the reporter is increasingly difficult. While reviewing the long history and background of the spread of fake news examined in this study, it was confirmed that could not determine the concept and scope of fake news, punished, regulated, controlled, or judged simply by one standard. From the perspective of 'freedom of expression' set by the law, we have the authority to express our opinions freely. In addition, 'online' space is a place where fake news is generated and spread, but at the same time, there is plenty of room to act as an antidote. In the end, the only alternative to the damage of long-term fake news will be to create a media environment that allows more high-quality "real news" to pour out, allowing us to develop our ability to judge reliable information through balanced competition among various news in the free market of ideas.
With the development of Internet and mobile technology and the spread of social media, a large amount of information is being generated and distributed online. Some of them are useful information for the public, but others are misleading information. The misleading information, so-called 'fake news', has been causing great harm to our society in recent years. Since the global spread of COVID-19 in 2020, much of fake news has been distributed online. Unlike other fake news, fake news related to COVID-19 can threaten people's health and even their lives. Therefore, intelligent technology that automatically detects and prevents fake news related to COVID-19 is a meaningful research topic to improve social health. Fake news related to COVID-19 has spread rapidly through social media, however, there have been few studies in Korea that proposed intelligent fake news detection using the information about how the fake news spreads through social media. Under this background, we propose a novel model that uses Graph2vec, one of the graph embedding methods, to effectively detect fake news related to COVID-19. The mainstream approaches of fake news detection have focused on news content, i.e., characteristics of the text, but the proposed model in this study can exploit information transmission relationships in social engagement networks when detecting fake news related to COVID-19. Experiments using a real-world data set have shown that our proposed model outperforms traditional models from the perspectives of prediction accuracy.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.1
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pp.193-203
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2024
In a situation where news usage through YouTube is rapidly increasing, this study investigated which attributes of issues news producers prominently report on based on the two-stage agenda setting theory to empirically investigate the influence of various news producers on YouTube. Through the research results, we confirmed that broadcasters have the influence to set the agenda and form public opinion on YouTube, and discovered the possibility of a two-stage agenda setting effect occurring in the YouTube environment. We criticized whether news producers abuse emotional words due to their partisanship when reporting political issues, and discussed that an emotional approach to political issues can have a negative impact on news users' perception of reality.
In this paper we introduce a system that assists news reporters to easily edit source video anywhere, and transfer the result from a remote site to the station. Presently reporters are bothered to edit source materials, compress and transfer using several separate tools. Moreover such tools have lots of too complicated features to use only for news production. We have integrated file sending and video editing functions together for seamless workflow. News programs usually need promptness in production. For this reason our system is designed to make it possible the one-stop production of news items outside the TV station. Also the system reflects the demands of field workers, that is, easy usage for the beginner and features for speedy news production. One of the most focused is that the reliability of the system is guaranteed in the process of transfer. To achieve this end, we have implemented several error-resilient schemes for unexpected network errors. Our system consists of remote laptop editing terminals and a newsgathering server. DV-format based editing and analog-to-DV converting device are adopted to capture video from not only lightweight DV camcorders but also old-fashioned ENG cameras into laptop computers. We expect that news reporters and cameramen can take terminals anywhere the Internet is available and both editing and sending will be done on the spot. This will help increase the competitive power of our news production.
Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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1999.05a
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pp.46-47
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1999
네트워크 멀티미디어 서비스인 월드 와이드 웹(www)이 널리 확산되면서 인터넷 전자신문이 각광을 받고 있다. 그 이유는 전자신문의 최대 장점인 쌍방향 커뮤니케이션을 통해 그 날의 뉴스들을 음성, 동화상을 통해 실시간(Real Time)으로 제공하고 있으며, 하이퍼링크의 연결로 신문의 제한된 지면을 극복하고 많은 양의 정보를 독자들에게 제공할 수 있기 때문이다. (중략)
Journal of the Korean Society for information Management
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v.35
no.3
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pp.41-75
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2018
The purpose of this study is to analyze the characteristics of Korean media on the topic of archives & records management based on time-series analysis. In this study, from January, 1999 to June, 2018, 4,680 news articles on archives & records management topics were extracted from BigKinds. In order to examine the characteristics of the media coverage on the archives & records management topic, this study was analyzed to the difference of the press coverage by period, subject, and type of the media. In addition, this study was conducted word-frequency based content analysis and semantic network analysis to investigate the content characteristics of media on the subject. Based on these results, this study was analyzed to the differences of media coverage by period, subject, and type of media. As a result, the news in the field of records management showed that there was a difference in the amount of news coverage and news contents by period, subject, and type of media. The amount of news coverage began to increase after the Presidential Records Management Act was enacted in 2007, and the largest amount of news was reported in 2013. Daily newspapers and financial newspapers reported the largest amount of news. As a result of analyzing news reports, during the first 10 years after 1999, news topics were formed around the issues arising from the application and diffusion process of the concept of archives & records management. However, since the enactment of the Presidential Records Management Act, archives & records management has become a major factor in political and social issues, and a large amount of political and social news has been reported.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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