KLASIFIKASI PENGGUNA MEDIA SOSIAL TWITTER DALAM PERSEBARAN HOAX MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

Penggunaan teknologi akan selalu diikuti dengan hal negatif dan positif pada penggunaanya termasuk seperti pada media sosial twitter, facebook, dan instagram. Banyak kasus yang terjadi seperti penculikan, pencemaran nama baik, penipuan hingga penyebaran suatu paham yang sesat. Hoax merupakan salah satu hal negatif yang sering terjadi didalam media sosial, berita dalam hoax masih diragukan kebenaran atau faktanya. Penggunaan metode Backpropagation pada prediksi dan klasifikasi data dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan seorang pengguna akun twitter menyebarkan suatu berita hoax berdasarkan perilaku pengguna tersebut. Pengujian data dilakukan berdasarkan isi konten tweets dan perilaku pengguna. Data set disusun berdasarkan attribute yang digunakan seperti jumlah followers, following, jumlah tweets dan keaktifan pengguna yang berdampak pada diterimanya dan tersebarnya suatu berita. Data set tersebut digunakan untuk pelatihan (training) pada Backpropagation menggunakan algoritma gradient descent Backpropagation dan lavenbergmarquad Backpropagation. Setelah proses training selesai maka hasil training diuji untuk mengenal 4 jenis pola masukan. Hasil pengujian kemudian dibandingkan untuk melihat kelebihan dan kekurangan kedua algoritma Backpropagation tersebut. Pada proses pengujian yang dilakukan dengan metode lavenberg-marquad Backpropagation mendapatkan akurasi rata-rata sebesar 72.21% dengan MSE (0.1979 ) terendah dibandingkan dengan Backpropagation gradien descent pada learning rate dengan nilai 0.8. Kata kunci : hoax, twitter, Backpropagation, Neural Network, Media Sosial, lavenberg-marquad, Backpropagation, gradien descent Backpropagation

Digital cloning of online social networks for language-sensitive agent-based modeling of misinformation spread

We develop a simulation framework for studying misinformation spread within online social networks that blends agent-based modeling and natural language processing techniques. While many other agent-based simulations exist in this space, questions over their fidelity and generalization to existing networks in part hinders their ability to provide actionable insights. To partially address these concerns, we create a 'digital clone' of a known misinformation sharing network by downloading social media histories for over ten thousand of its users. We parse these histories to both extract the structure of the network and model the nuanced ways in which information is shared and spread among its members. Unlike many other agent-based methods in this space, information sharing between users in our framework is sensitive to topic of discussion, user preferences, and online community dynamics. To evaluate the fidelity of our method, we seed our cloned network with a set of posts recorded in the base network and compare propagation dynamics between the two, observing reasonable agreement across the twin networks over a variety of metrics. Lastly, we explore how the cloned network may serve as a flexible, low-cost testbed for misinformation countermeasure evaluation and red teaming analysis. We hope the tools explored here augment existing efforts in the space and unlock new opportunities for misinformation countermeasure evaluation, a field that may become increasingly important to consider with the anticipated rise of misinformation campaigns fueled by generative artificial intelligence

Spreading (dis)trust in Fiji? Exploring COVID-19 misinformation on Facebook forums

The COVID-19 pandemic has caused significant challenges for the health system across the globe and fueled the surge of numerous rumours, hoaxes, and misinformation regarding outcomes, prevention and cure of the virus.  The COVID-19 pandemic has also had severe political, economic and societal effects and affected media and communication systems in unprecedented ways. While traditional journalism has tried to adapt to the rapidly evolving situation, alternative news media on the internet have given the events an ideological spin. These voices have been criticised for furthering societal confusion and spreading potentially dangerous ‘fake news’ or conspiracy theories via social media and other online channels. The impact of the disease and the lack of information associated with it have allowed medical misinformation to rapidly surface and propagate on various social media platforms. Previous studies have highlighted a similar trend during recent public health emergencies, mainly the Ebola and Zika outbreaks. Such a phenomenon is alarming on both individual and public health levels to the extent that governments are realising the gravity and attempting to limit its effects. This article offers a unique perspective because it provides data-driven qualitative insights into Fijian Facebook posts related to infectious disease outbreaks. This study aims to understand public views and opinions on Fijian social media during the height of the pandemic in 2020 and to outline potential implications for health information

Essays on Health-related Disparities

As the most critical conditions of human life and a significant contributor to human capability, health is the fundamental unit for a functioning society. As a construct, health is also inherently multi-dimensional, and to understand and to evaluate whether the infrastructure of a society endows fair "health opportunities" to its people can be an enduring task for both researchers and policy-makers. In this dissertation, I explore this complex and ever more relevant issue of health disparity from different angles using administrative data and extensive exploration of the literature. In particular, I analyse the geographic disparity in quality of care and the potential drivers - differential provider behaviour. Looking at health status, I investigate the disparity of health outcomes due to external economic shocks and found that individuals from economically disadvantaged areas exhibit significantly worse mental health conditions. Given the geographic disparity, I further examine how different sources of information on provider quality affect patient choice and decision to travel for care. Moreover, I survey on how the internet has facilitated the disparity in information and diverging opinions on health. Finally, from a systems perspective, I scrutinise structural characteristics in health care system design that create disparities in benefits and access. My inquiry into the complex phenomenon of health disparity presents a humble contribution to the exiting literature at the intersection of health economics, medical sociology and social epidemiology

エージェントモデルを用いた情報拡散メカニズム解明と拡散制御手法の構築

With the advent of social media such as Twitter, everyone sent out information　easily, and the information spread widely. However, misinformation such as false　rumor may spread, which is a big social problem. In this research, I have been　working on a method to control the spread of false rumor, especially, in the disaster. The control method in this research is to inform so quickly and many people about correction information which is information for negating or modifying false rumor. In order to nd out how to transmit correction information quickly, it is necessary to identify the diffusion mechanism of information. Therefore, in this research, in order to identify information diffusion mechanisms, I constructed a novel information diffusion model focused on human information transmission behavior. The proposed model expresses spreading of information on social media by considering the following five features, (1)User diversity, (2)Multiplexing of information paths, (3)Novel state transition model for multiple tweet, (4) Life pattern, (5) Information dissemination from multiple information sources. As validation of the proposed model, I reproduced the false rumor diffused at The Great East Japan Earthquake. As a result, the proposed model has reproducibility of multiple false rumor diffusion and validated it. In addition, we revealed methods to spread more“correction information". One way is“Select the starting point of the correction information spreading to the user who is the hub of the network among all the users”, and the other way is“Select the starting point of the correction information spreading to the user who has the largest number of followers among the users who posted the false rumor”.本研究では，大きな社会問題となっているデマ情報の拡散，その中でも災害時におけるデマ情報を制御する手法構築に取り組む．本手法は，デマ情報を否定・修正する情報である訂正情報を多くの人に迅速に伝えることにより，デマ情報の制御が可能であるとの考えにもとづいている．情報をいかに速く伝えるかを探るには，情報の拡散メカニズムを同定する必要がある．そのため，本研究では人の情報伝達行動に着目する情報拡散モデルを構築し，情報拡散メカニズム同定に取り組む．　私たちは日々多種多様な情報を伝達している．例えば，会社の重要な契約の内容から明日の天気や近所に新しくオープンするお店の話，本当かどうか分からない噂話のようなものまで様々な情報がやり取りされている．これらの情報の中には，時に多くの人々に伝わり，実社会に正負両方の影響を与える場合もある．このような多くの人に情報が伝達される現象を本研究では「情報拡散」と呼ぶ．「情報拡散」は，古くからある現象ではあるが，特にここ十数年で携帯端末が普及し，いつでもどこでもインターネットに接続し多くの友人とコミュニケーションをとることが可能な社会となったため，より簡単に情報の拡散が発生する状況となった．このような情報技術の発達が情報の伝達に多くのメリットやデメリットを生じさせている．例えば，Twitterは人気のあるマイクロブログサービスであり，多くのユーザーが友人知人とのコミュニケーションや情報収集・発信のために利用している．Twitterは日常生活でも重要なコミュニケーションの場となっているが，震災などの災害時にも有用なコミュニケーションの場として利用された．2011年3月に発生した東日本大震災時には，ライフライン情報や，家族・友人知人の安否情報，震災の規模等の情報がTwitterを通してやり取りされた．これはTwitterの良い面である．また，2016年4月に発生した熊本地震の際にもTwitterなどのソーシャルメディアが活発に利用されており，今後も災害時における重要な情報源として利用されることが予想される．しかし，Twitterにはデマ情報が瞬く間に広まってしまうというデメリットも存在しており，東日本大震災や熊本地震では複数のデマ情報の拡散が確認された．なお，本研究ではデマ情報を「根拠が無く，後に誤りを指摘する内容の情報が発表された情報」とする．　災害時は情報が錯綜しており，被災者らは受け取った情報の真偽を確認することが極めて困難である．そのため，デマ情報によるさらなる混乱や深刻な被害が発生する可能性がある．デマ情報の拡散は大きな社会問題であり，災害大国である日本ではデマ情報の拡散を早期に収束させる手法の確立が急務である．そのためには，デマ情報がどのように拡散するかという情報拡散メカニズムを明らかにし，そのメカニズムにもとづいてデマ情報の制御手法を構築する必要がある．　本研究では情報拡散メカニズムを同定するため，実際のデマ情報拡散を再現可能な情報拡散モデルを構築する．東日本大震災では大きく分けてデマ情報及び訂正情報の拡散ピークが1度だけのシングルバースト型デマ拡散と，デマ情報及び訂正情報の拡散ピークが複数回存在するマルチバースト型デマ拡散という2種類のデマ拡散現象が存在した．これら2種類のデマ情報は拡散する様子が大きく異なるため，情報拡散メカニズムを同定するためには両者を再現可能な情報拡散モデルが必要である．　まず，情報拡散モデルを構築するために実際に東日本大震災時に拡散したデマ情報を分析した．　次に，分析結果を踏まえ，Twitterユーザーを趣味嗜好の概念を持つエージェントとして定義し，複数のエージェントが相互作用することで情報拡散現象を表現するモデルであるAIDM（Agent-based Information Diffusion Model）を提案した．本モデルの妥当性を示すため，東日本大震災時に拡散が確認されたシングルバースト型デマ拡散及びマルチバースト型デマ拡散を再現した．その結果，提案モデルが実際のデマ拡散の再現性を有することが明らかになった．　そして，災害時に利用可能なデマ情報の制御手法について検証した．その結果，ネットワークのハブユーザーに訂正情報を拡散してもらう手法と，デマ情報をつぶやいたユーザー中で最もフォロワー数が多いユーザーに訂正情報を拡散してもらう手法が同程度に有効であることが分かった．この結果から，実際の災害時に運用することを考えると，デマ情報をつぶやいた中で最もフォロワー数が多いユーザーに協力してもらう手法が良いと考えられる．これはデマ情報を知らないユーザーに依頼するよりも，デマ情報を知っているユーザーに依頼した方がコストを低くできると予想できるためである．また，ハブユーザーには様々な情報が集まることが予想される．そのため，ハブユーザーの処理能力を超えてしまい，デマ情報の訂正依頼に気づいてもらえない可能性も存在するためである．電気通信大学201