ニュースソースの違いによるフェイクニュース検出と問題点

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．