eGR-518 A Multi-Model Approach for Detecting and Combating Fake News

Internet plays a vital role in our daily lives, we use it for various purposes and benefit from advancements in technology and social media. However, the same platforms which make global information exchange also promote spread of fake news,raising a significant threat. To resist this issue, fact checking has become important, leading to extensive research to identify fake news and deal problems arising with them. Our project’s mission is to find the most effective model for fake news detection. We explore different approaches and models, like BERT, Decision Trees, Logistic Regression, and Ada Boost classification and evaluate their performance by calculating accuracy, precision, recall, and more. We aim to provide valuable insights on this critical fake news issue and show the best performing model among the pool of models

Real vs Fake New Classifier

Fake News and Hoaxes started since the internet era. The fake news trend started mainly to deceive readers, increase readership and is often used as a means of psychological warfare. Advances in technology and the spread of news through different types of media, without actually verifying the facts, have increased the spread of fake news today. The main purpose of this project is to come up with a classifier which can differentiate fake news from the real news

A Study on Opinion Spamming: Fake Consumer Review Detection

Online audits are the most important wellsprings of data about client feelings and are considered the columns on which the standing of an association is assembled. From a client's viewpoint, audit data is vital to settle on an appropriate choice with respect to an online buy. Surveys are for the most part thought to be a fairminded assessment of a person's very own involvement in an item, however, the fundamental truth about these audits recounts an alternate story. Spammers abuse these audit stages unlawfully on account of impetuses engaged with composing counterfeit surveys, subsequently attempting to acquire a bit of leeway over contenders bringing about an unstable development of assessment spamming. This training is known as Opinion Spam, where spammers control and toxic substance surveys for benefit or gain. In the event that one sees numerous positive audits of the item, one is probably going to purchase the item. Notwithstanding, in the event that one sees many negative surveys, he/she will in all probability pick another item. Positive suppositions can bring about huge monetary benefits and additionally popularities for associations and people. This, sadly, offers great motivating forces for input spam. Most of the momentum research has zeroed in on regulated learning strategies, which require named information, a shortage with regards to online survey spam. Examination of techniques for Big Data is of revenue, since there are a huge number of online audits, with a lot seriously being produced every day. Until now, we have not discovered any papers that review the impacts of Big Data examination for survey spam identification. The essential objective of this paper is to give a solid and farreaching similar investigation of flow research on identifying audit spam utilizing different AI procedures and to devise a strategy for directing further examination

Analysis of methods for detecting misinformation in social networks using machine learning

Соціальні мережі вже давно стали невід’ємною частиною життя сучасного суспільства. Наприклад, в Україні понад 60% населення регулярно використовують їхній функціонал. Для деяких людей сторінки в тій чи іншій соцмережі набули комерційного значення та стали інструментом отримання прибутку. Є й непоодинокі випадки купівлі-продажу акаунтів або порушення авторських прав за допомогою них. Проте наразі в соціальних мережах набирає обертів поширення неточної інформації, спрямованої на введення в оману та завдання серйозної шкоди. Такий процес визначений як «дезінформація». Окрім дезінформації також розрізняють термін «неправдива інформація». Ці терміни не є синонімами, тому їх слід розрізняти для достовірності дослідження. Неправдивою є інформація, що несе неточні дані, які виникли внаслідок помилок, проте цей термін не містить в собі наміру навмисного введення в оману. У свою чергу, термін «дезінформація» навпаки — створений з метою навмисного поширення неправдивої інформації з метою введення в оману інших. В останні роки тема дезінформації, а також її наслідки привернули велику увагу. Незважаючи на те, що дезінформація не є новим явищем, технологічний прогрес створив ідеальну атмосферу для її швидкого поширення. Такі соціальні мережі, як Facebook, Twitter і YouTube, створюють сприятливий ґрунт для створення та поширення дезінформації та неправдивої інформації. Через це постає важливість дослідження, як працюють соціальні медіа, як створюються та поширюються фейкові новини через соціальні медіа та яку роль відіграють користувачі. Дослідження розглядає соціальні мережі як платформу для поширення дезінформації. Розгляд проблеми взаємодії користувачів із новинами в соціальних мережах доповнює проблематику фейкових новин, розглядаючи проблему взаємодії користувачів із новинами та співпраці в епоху інформації. Для достовірності дослідження, було розглянуто поняття дезінформації та неправдивої інформації. Наведено вичерпний огляд існуючих підходів до виявлення фейкових новин з точки зору машинного навчання. Алгоритми класифікації на основі машинного навчання відіграють дуже важливу роль у виявленні фейкових новин або чуток у соціальних мережах, що є дуже складним і важким процесом через різноманітні політичні, соціально-економічні та багато інших пов'язаних факторів. У цьому огляді розглядаються різні підходи до машинного навчання, такі як обробка природної мови (NLP), лінійна регресія, метод k-найближчих сусідів (KNN), метод опорних векторів (SVM), довга короткочасна пам'ять (LSTM), штучні нейронні мережі та багато інших.Social networks have long become an integral part of the life of modern society. For example, in Ukraine, more than 60% of the population regularly use their functionality. For some people, pages in one or another social network have acquired commercial significance and have become a tool for generating income. There are also rare cases of buying and selling accounts or violating copyright with their help. However, the spread of inaccurate information aimed at misleading and causing serious harm is gaining momentum in social networks. Such a process is defined as “disinformation”.In addition to disinformation, the term “false information”is also distinguished. These terms are not synonymous, so they should be distinguished for the validity of the study. Misrepresentation is information that contains inaccurate information resulting from errors, but the term does not include the intentto mislead. In turn, the term “disinformation”, on the contrary, is created for the purpose of deliberately spreading false information with the aim of misleading others.In recent years, the topic of disinformation, as well as its consequences, has attracted a lot of attention. Although disinformation is not a new phenomenon, technological advances have created the perfect environment for its rapid spread. Social networks such as Facebook, Twitter and YouTube create fertile ground for the creation and dissemination of misinformation and false information. This makes it important to research how social media works, how fake news is created and spread through social media, and what role users play.The study examines social media as a platform for spreading misinformation. Consideration of the problem of user interaction with news in social networks complements the problem of fake news by considering the problem of user interaction with news and collaboration in the information age.For the reliability of the research, the concepts of misinformation and false information were considered. A comprehensive reviewof existing approaches to detecting fake news from the point of view of machine learning is given.Machine learning based classification algorithms play a very important role in detecting fake news or rumors in social media, which is a very complex and difficult process due to various political, socio-economic and many other related factors. This review covers various machine learning approaches such as Natural Language Processing (NLP), linear regression, k-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Method (SVM), Long Short-Term Memory(LSTM), artificial neural networks and many others

Survei Literatur: Deteksi Berita Palsu Menggunakan Pendekatan Deep Learning

Social media has become an inseparable part of everyday life in modern society to make it easier to interact and communicate with each other. The purpose of this study is to review and compare the deep learning methods implemented in the case of detecting fake news from several previous studies, and to get an overview of the corpus or dataset used by previous studies. This research is also to help researchers identify and map the use of deep learning algorithms in cases of detecting fake news. The research method is conducting a literature survey of 12 literatures obtained from the ScienceDirect and IEEE Xplore websites. The collection of literature that has been surveyed is selected based on the year published in 2021 with the topic of research on detection of fake news using a deep learning approach. The results of this study summarize that the strategy to detect fake news can be done with four approaches, based on the content, based on the writing style, based on the distribution pattern, and based on the credibility of the source. The results of this research also show that the Convolutional Neural Network algorithm is a favorite of researchers by appearing 6 times in the literature collection. The next favorite algorithm is Long Short Term Memory which appears in 5 literatures and Bidirectional LSTM which appears in 4 literatures