뉴스와 소셜 데이터를 활용한 텍스트 기반 가짜 뉴스 탐지 방법론

현윤진; 김남규

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자료유형: 학술저널

저자정보: 현윤진 (Kookmin University) 김남규 (Kookmin University)

저널정보: 한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제23권 제4호

발행연도: 2018.11

수록면: 19 - 39 (21page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

뉴스와 소셜 데이터를 활용한 텍스트 분석 기반 가짜 뉴스 탐지 방안

현윤진 2019.01 학위논문

2018

뉴스와 소셜 데이터를 활용한 텍스트 기반 가짜 뉴스 탐지 방법론

현윤진 , 김남규 한국전자거래학회지 2018.11 학술저널

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최근 가짜 뉴스가 분야를 막론하고 전 세계에서 주목을 받고 있으며, 현대경제연구원에서는 이러한 가짜 뉴스로 인한 피해 규모가 연간 약 30조 900억원에 달하는 것으로 추산하였다. 정부에서는 “가짜 뉴스 찾기”를 주제로 “인공지능 R&D 챌린지” 대회를 개최하여 가짜 뉴스를 가려낼 인공지능 원천기술 개발에 대한 첫 걸음을 내딛고 있으며, 민간 차원에서도 다양한 분야에서 팩트 체크 서비스가 제공되고 있다. 학계에서도 가짜 뉴스를 탐지하기 위한 시도가 전문가 기반, 집단지성 기반, 인공지능 기반, 시맨틱 기반 등으로 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높을수록 뉴스 자체에 대한 분석만으로 진위 여부를 식별하기가 더욱 어렵다는 한계를 경험하고 있으며, 가짜 뉴스 탐지 모델의 정확도가 과평가된 경향을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 가짜 뉴스 탐지 모델 정확도의 공정성을 확보하고, 뉴스의 내용뿐만 아니라 해당 뉴스에 대한 반응으로 자연적으로 발생한 광범위한 소셜데이터를 활용하여 뉴스의 진위 여부를 판정하는 방안을 제안하고자 한다.

#텍스트 분석 #토픽 모델링 #가짜 뉴스 탐지 #Text Analysis #Topic Modeling #Fake News Detection

참고문헌 (19)

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[단행본] - Albright, R / 2006 / Taming Text with the SVD / SAS Institute Inc

[학술대회논문] - Chen, C / 2013 / Battling the Internet Water Army:Detection of Hidden Paid Posters / Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), 2013 IEEE/ACM International Conference : 116 ~ 120

[학술대회논문] - Chen, Y / 2015 / Misleading Online Content: Recognizing Clickbait as False News / Proceedings of the 2015 ACM on Workshop on Multimodal Deception Detection 15 (19) : 15 ~ 19

[학술지(정기간행물)] - Conroy, N. J / 2016 / Automatic Deception Detection : Methods for Finding Fake News / Proceedings of the Association for Information Science and Technology 52 (1) : 1 ~ 4

[학술대회논문] - Granik, M / 2017 / Fake News Detection Using Naive Bayes Classifier / Electrical and Computer Engineering (UKRCON), 2017 IEEE First Ukraine Conference : 900 ~ 903

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김남규

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