フェイクニュースを見破るのは難しい問題であり，機械学習技術を用いた検出が試みられている．しかし学習モデルが未来のニュースに対して適応できず適切な検出ができない点が懸念される．本研究では，機械学習モデルが学習した記事に対し，解析対象とするニュースの配信時期の違いや，ニュースソースが既知であるか否かの違い，タイトルや本文などの解析対象が検出精度にどの程度の影響があるかの検証を100万以上を収録する大規模なNELA-GTデータセットを用いて解析した．未知のニュースソースに対する検出精度が著しく低下すること，データセットに由来する制限はあるが，著者と本文を組み合わせるのが特に有効だと分かった．

インターネットやSNSの普及した現代において，誤った情報や誤解を招くフェイクニュースは重要な問題の１つであるが，一見して見破るのは難しい．最近ではCOVID-19の流行により嘘やデマが大量に発信されてしまい，虚偽の情報を否定するために国によって対応せざるを得なくなった[1]．ニュースが信頼に足りうるか判断するには，様々な情報を入手して多角的に判断する必要があるが，各情報源を精査するには時間がかかるため，自動でフェイクニュースを検知する仕組みが求められている．フェイクニュースによる混乱を防ぐことを目的とした機械学習技術を用いたフェイクニュース検出の研究が行われている[2,3]．一般的に，モデルには記事本文やタイトル等ニュース記事に関する情報が入力され，それが本物か偽物かを分類するタスクとして定義される．様々なデータセットが公開され，例えば，主に政治や社会に関する主張や発言を収集したデータセットであるLIAR[4]や，2016年の米国選挙に近い9月の平日７日間にFacebookより投稿されたニュース記事とそれに対するコメントや反応を収集したBuzzFace[5]，複数のニュースソース（会社などの組織名）から1年間かけて収集したNELA-GT[6,7]データセット等は，この分野の研究で利用されている．しかし，機械学習を用いたフェイクニュースの自動検出には，未来の出来事に対して検出能が低下する問題が指摘されている[8,9]．これは時間の経過によるニューストピックや語彙の変化に起因しており，対応が難しい課題となっている．そのため，本質的に頑健なフェイクニュース検出モデルを構築するためには，多岐にわたる記事とそれに対するラベル情報を元に，適切な解析が必要になる．LIARやBuzzFace等のデータセットは，記事データ量の少なさ，特定トピックへの限定，収集期間の短さなどが課題である．本研究では，既知のニュースで学習したモデルが未来のニュースに対して一般化しない可能性について，収集時期の異なる100万件を超える大規模なフェイクニュースデータセットNELA-GT-2019[6]とNELA-GT-2020[7]を用いて，ニュースの配信時期による影響を検証した．また，ニュースソースが既知であるか否かの違い，タイトルや本文のような要素ごとの違いがどのような影響を与えているかについても検証した．