Analisis Interaksi Pengguna di Media Sosial Dalam Mencegah Video Hoax dan Model Arsitektur Deteksi Tingkat Tinggi

Penyebaran berita hoaks dengan konten video yang berulang pada media sosial merupakan fenomenayang sangat luar biasa dan muncul bukan hanya pada kalangan pengguna dewasa saja namun sudah kesegalalapisan usia, Efek yang paling terasa adalah timbulnya perpecahan di masyarakat karena penggunaan videoyang sudah pernah tayang atau ada sebelumnya menjadi bukti kuat untuk memvalidasi konten yang dilihatnya.Penting untuk mendeteksi berita hoaks dengan konten video yang berulang dan menghentikan efek negatifnyapada individu dan masyarakat. Pada penelitian ini pembuatan model arsitektur deteksi tingkat tinggi untuksistem analisis berita hoaks dengan konten video yang digunakan kembali atau berulang pada media sosial dikenalkan, dengan menggunakan deep learning video processing, speech to text dan beberapa fitur content-baseddan context-based rancangan model arsitektur ini dibuat. Konten hoaks dengan video yang berulang diharapkandapat dicegah penyebarannya jika bisa di filter terlebih dahulu sebelum muncul di lini masa. Diharapkan modelarsitektur ini dapat menjadi referensi untuk di buat menjadi real syste

Image-based hoax detection

In the last few years, the impact of information spread through online social networks has continuously grown. For this reason, understanding the trustworthiness of news has become one of the most important challenges for an Internet user, especially during crisis events or in political, health and social issues. As part of a more comprehensive project for the detection of fake news, this paper proposes a machine learning method to evaluate the trustworthiness of a piece of information especially considering its associated image. In the work described in this paper, the training and test datasets have been first collected from the web, downloading more than 1000 images related to trusted and fake Facebook pages. All collected images have been processed using the Google Vision online service for extracting their specific internal details. For each image, various kinds of features have been considered, including its color composition, the recognized objects, the list of sites in which it is published, and eventually the contained text. These details have been then used for training a classifier using different algorithms which allowed us to reach an accuracy of about 85% in hoax identification. Future research will focus on social-network information related to images, to improve the system accuracy and acquire more knowledge about various types of news spread online