The widespread of false information is a rising concern worldwide with critical social impact, inspiring the emergence of fact-checking organizations to mitigate misinformation dissemination. However, human-driven verification leads to a time-consuming task and a bottleneck to have checked trustworthy information at the same pace they emerge. Since misinformation relates not only to the content itself but also to other social features, this paper addresses automatic misinformation checking in social networks from a multimodal perspective. Moreover, as simply naming a piece of news as incorrect may not convince the citizen and, even worse, strengthen confirmation bias, the proposal is a modality-level explainable-prone misinformation classifier framework. Our framework comprises a misinformation classifier assisted by explainable methods to generate modality-oriented explainable inferences. Preliminary findings show that the misinformation classifier does benefit from multimodal information encoding and the modality-oriented explainable mechanism increases both inferences' interpretability and completeness.

近年来，在网上见证了令人反感的内容的泛滥，例如假新闻，宣传，错误信息和虚假信息。虽然最初这主要是关于文本内容，但随着时间的流逝，图像和视频越来越受欢迎，因为它们更容易消费，吸引更多的关注并比文本更广泛地传播。结果，研究人员开始利用不同的方式及其组合来解决在线多模式进攻内容。在这项研究中，我们提供了有关最新的多模式虚假信息检测的调查，该检测涵盖了各种模式组合：文本，图像，语音，视频，社交媒体网络结构和时间信息。此外，尽管有些研究集中于事实，但其他研究调查了内容的有害性。尽管虚假信息定义中的这两个组成部分（i）事实和（ii）有害性同样重要，但通常会孤立地研究它们。因此，我们主张在同一框架中考虑多种方式以及事实和有害性来解决虚假信息检测。最后，我们讨论当前的挑战和未来的研究方向

假新闻的迅速增加，这对社会造成重大损害，触发了许多假新闻相关研究，包括开发假新闻检测和事实验证技术。这些研究的资源主要是从Web数据中获取的公共数据集。我们通过三个观点调查了与假新闻研究相关的118个数据集：（1）假新闻检测，（2）事实验证，（3）其他任务;例如，假新闻和讽刺检测分析。我们还详细描述了他们的利用任务及其特征。最后，我们突出了假新闻数据集建设中的挑战以及解决这些挑战的一些研究机会。我们的调查通过帮助研究人员找到合适的数据集来促进假新闻研究，而无需重新发明轮子，从而提高了深度的假新闻研究。

假新闻是制作作为真实的信息，有意欺骗读者。最近，依靠社交媒体的人民币为新闻消费的人数显着增加。由于这种快速增加，错误信息的不利影响会影响更广泛的受众。由于人们对这种欺骗性的假新闻的脆弱性增加，在早期阶段检测错误信息的可靠技术是必要的。因此，作者提出了一种基于图形的基于图形的框架社会图，其具有多头关注和发布者信息和新闻统计网络（SOMPS-Net），包括两个组件 - 社交交互图（SIG）和发布者和新闻统计信息（PNS）。假设模型在HealthStory DataSet上进行了实验，并在包括癌症，阿尔茨海默，妇产科和营养等各种医疗主题上推广。 Somps-Net明显优于其他基于现实的图表的模型，在HealthStory上实验17.1％。此外，早期检测的实验表明，Somps-Net预测的假新闻文章在其广播仅需8小时内为79％确定。因此，这项工作的贡献奠定了在早期阶段捕获多种医疗主题的假健康新闻的基础。

Social media has been one of the main information consumption sources for the public, allowing people to seek and spread information more quickly and easily. However, the rise of various social media platforms also enables the proliferation of online misinformation. In particular, misinformation in the health domain has significant impacts on our society such as the COVID-19 infodemic. Therefore, health misinformation in social media has become an emerging research direction that attracts increasing attention from researchers of different disciplines. Compared to misinformation in other domains, the key differences of health misinformation include the potential of causing actual harm to humans' bodies and even lives, the hardness to identify for normal people, and the deep connection with medical science. In addition, health misinformation on social media has distinct characteristics from conventional channels such as television on multiple dimensions including the generation, dissemination, and consumption paradigms. Because of the uniqueness and importance of combating health misinformation in social media, we conduct this survey to further facilitate interdisciplinary research on this problem. In this survey, we present a comprehensive review of existing research about online health misinformation in different disciplines. Furthermore, we also systematically organize the related literature from three perspectives: characterization, detection, and intervention. Lastly, we conduct a deep discussion on the pressing open issues of combating health misinformation in social media and provide future directions for multidisciplinary researchers.

随着社交媒体平台从基于文本的论坛发展为多模式环境，社交媒体中错误信息的性质也正在发生相应的变化。利用这样一个事实，即图像和视频等视觉方式对用户更有利和吸引力，并且有时会毫不粗糙地浏览文本内容，否则传播器最近针对模式之间的上下文相关性，例如文本和图像。因此，许多研究工作已经发展为自动技术，用于检测基于Web的媒体中可能的跨模式不一致。在这项工作中，我们旨在分析，分类和确定现有方法，除了面临的挑战和缺点外，还要在多模式错误信息检测领域中发掘新的机会。

了解文本中表达的态度，也称为姿态检测，在旨在在线检测虚假信息的系统中起重要作用，无论是错误信息（无意的假）或虚假信息（故意错误地蔓延，恶意意图）。姿态检测已经以不同的方式在文献中框架，包括（a）作为事实检查，谣言检测和检测先前的事实检查的权利要求，或（b）作为其自己的任务的组件;在这里，我们看看两者。虽然已经进行了与其他相关任务的突出姿态检测，但诸如论证挖掘和情绪分析之类的其他相关任务，但没有调查姿态检测和错误和缺陷检测之间的关系。在这里，我们的目标是弥合这个差距。特别是，我们在焦点中审查和分析了该领域的现有工作，焦点中的错误和不忠实，然后我们讨论了汲取的经验教训和未来的挑战。

人们现在将社交媒体网站视为其唯一信息来源，因为它们的受欢迎程度。大多数人通过社交媒体获取新闻。同时，近年来，假新闻在社交媒体平台上成倍增长。几种基于人工智能的解决方案用于检测假新闻，已显示出令人鼓舞的结果。另一方面，这些检测系统缺乏解释功能，即解释为什么他们做出预测的能力。本文在可解释的假新闻检测中突出了当前的艺术状态。我们讨论了当前可解释的假新闻检测模型中的陷阱，并介绍了我们正在进行的有关多模式可解释的假新闻检测模型的研究。

尽管Covid-19疫苗对病毒取得了惊人的成功，但很大一部分人口仍然不愿接受疫苗接种，这破坏了政府控制该病毒的努力。为了解决这个问题，我们需要了解导致这种行为的不同因素，包括社交媒体话语，新闻媒体宣传，政府的回应，人口统计和社会经济地位以及COVID-19统计等等。涵盖所有这些方面，使得在推断疫苗犹豫的问题时很难形成完整的情况。在本文中，我们构建了一个多源，多模式和多功能在线数据存储库Covaxnet。我们提供描述性分析和见解，以说明Covaxnet中的关键模式。此外，我们提出了一种新颖的方法来连接在线和离线数据，以促进利用互补信息源的推理任务。

由于信息和错误信息都可以在现代媒体生态系统中传播的速度，事实检查变得越来越重要。因此，研究人员一直在探索如何自动检查，使用基于自然语言处理，机器学习，知识表示以及数据库来自动检查的技术，以自动预测所称的索赔的真实性。在本文中，我们从自然语言处理中调查了自动检查源，并讨论其与相关任务和学科的联系。在此过程中，我们概述了现有数据集和模型，旨在统一给出的各种定义和识别共同概念。最后，我们突出了未来研究的挑战。

在这项工作中，提出了两种机器学习方法的整合，即适应和可解释的AI，以解决这两个广义检测和解释性的问题。首先，域名对抗神经网络（DANN）在多个社交媒体平台上开发了广义的错误信息检测器，DANN用于为具有相关但看不见的数据的测试域生成分类结果。基于DANN的模型是一种传统的黑盒模型，无法证明其结果合理，即目标域的标签。因此，应用了可解释的局部模型 - 反应解释（LIME）可解释的AI模型来解释DANN模式的结果。为了证明这两种方法及其进行有效解释的广义检测的整合，Covid-19的错误信息被认为是案例研究。我们尝试了两个数据集，分别是CoAid和Misovac，并比较了有或没有DANN实施的结果。 Dann显着提高了精度测量F1分类评分，并提高了准确性和AUC性能。获得的结果表明，所提出的框架在域移动的情况下表现良好，可以学习域名特征，同时使用石灰实现解释目标标签，从而实现可信赖的信息处理和提取，从而有效地打击错误信息。

检测假新闻对于确保信息的真实性和维持新闻生态系统的可靠性至关重要。最近，由于最近的社交媒体和伪造的内容生成技术（例如Deep Fake）的扩散，假新闻内容的增加了。假新闻检测的大多数现有方式都集中在基于内容的方法上。但是，这些技术中的大多数无法处理生成模型生产的超现实合成媒体。我们最近的研究发现，真实和虚假新闻的传播特征是可以区分的，无论其方式如何。在这方面，我们已经根据社会环境调查了辅助信息，以检测假新闻。本文通过基于混合图神经网络的方法分析了假新闻检测的社会背景。该混合模型基于将图形神经网络集成到新闻内容上的新闻和BI定向编码器表示的传播中，以了解文本功能。因此，这种提出的方​​法可以学习内容以及上下文特征，因此能够在Politifact上以F1分别为0.91和0.93的基线模型和八西八角数据集的基线模型，分别超过了基线模型，分别在八西八学数据集中胜过0.93

Twitter机器人检测已成为打击错误信息，促进社交媒体节制并保持在线话语的完整性的越来越重要的任务。最先进的机器人检测方法通常利用Twitter网络的图形结构，在面对传统方法无法检测到的新型Twitter机器人时，它们表现出令人鼓舞的性能。但是，现有的Twitter机器人检测数据集很少是基于图形的，即使这些基于图形的数据集也遭受有限的数据集量表，不完整的图形结构以及低注释质量。实际上，缺乏解决这些问题的大规模基于图的Twitter机器人检测基准，严重阻碍了基于图形的机器人检测方法的开发和评估。在本文中，我们提出了Twibot-22，这是一个综合基于图的Twitter机器人检测基准，它显示了迄今为止最大的数据集，在Twitter网络上提供了多元化的实体和关系，并且与现有数据集相比具有更好的注释质量。此外，我们重新实施35代表性的Twitter机器人检测基线，并在包括Twibot-22在内的9个数据集上进行评估，以促进对模型性能和对研究进度的整体了解的公平比较。为了促进进一步的研究，我们将所有实施的代码和数据集巩固到Twibot-22评估框架中，研究人员可以在其中始终如一地评估新的模型和数据集。 Twibot-22 Twitter机器人检测基准和评估框架可在https://twibot22.github.io/上公开获得。

Fake news detection has become a research area that goes way beyond a purely academic interest as it has direct implications on our society as a whole. Recent advances have primarily focused on textbased approaches. However, it has become clear that to be effective one needs to incorporate additional, contextual information such as spreading behaviour of news articles and user interaction patterns on social media. We propose to construct heterogeneous social context graphs around news articles and reformulate the problem as a graph classification task. Exploring the incorporation of different types of information (to get an idea as to what level of social context is most effective) and using different graph neural network architectures indicates that this approach is highly effective with robust results on a common benchmark dataset.

尽管政府的信息运动和谁努力，但Covid-19疫苗犹豫不决是广泛的。其背后的原因之一是疫苗虚假信息在社交媒体中广泛传播。特别是，最近的调查确定，疫苗的虚假信息正在影响COVID-19-19疫苗接种的负面信任。同时，由于大规模的社交媒体，事实检查者正在努力检测和跟踪疫苗虚假信息。为了帮助事实检查员在线监视疫苗叙事，本文研究了一项新的疫苗叙事分类任务，该任务将Covid-19疫苗主张的疫苗索赔分为七个类别之一。遵循数据增强方法，我们首先为这项新的分类任务构建了一个新颖的数据集，重点是少数群体。我们还利用事实检查器注释的数据。该论文还提出了神经疫苗叙事分类器，在交叉验证下达到84％的精度。分类器可公开用于研究人员和记者。

Covid-19影响了世界各地，尽管对爆发的错误信息的传播速度比病毒更快。错误的信息通过在线社交网络（OSN）传播，通常会误导人们遵循正确的医疗实践。特别是，OSN机器人一直是传播虚假信息和发起网络宣传的主要来源。现有工作忽略了机器人的存在，这些机器人在传播中充当催化剂，并专注于“帖子中共享的文章”而不是帖子（文本）内容中的假新闻检测。大多数关于错误信息检测的工作都使用手动标记的数据集，这些数据集很难扩展以构建其预测模型。在这项研究中，我们通过在Twitter数据集上使用经过验证的事实检查的陈述来标记数据来克服这一数据稀缺性挑战。此外，我们将文本功能与用户级功能（例如关注者计数和朋友计数）和推文级功能（例如Tweet中的提及，主题标签和URL）结合起来，以充当检测错误信息的其他指标。此外，我们分析了推文中机器人的存在，并表明机器人随着时间的流逝改变了其行为，并且在错误信息中最活跃。我们收集了1022万个Covid-19相关推文，并使用我们的注释模型来构建一个广泛的原始地面真实数据集以进行分类。我们利用各种机器学习模型来准确检测错误信息，我们的最佳分类模型达到了精度（82％），召回（96％）和假阳性率（3.58％）。此外，我们的机器人分析表明，机器人约为错误信息推文的10％。我们的方法可以实质性地暴露于虚假信息，从而改善了通过社交媒体平台传播的信息的可信度。

为了解决疫苗犹豫不决，这会损害COVID-19疫苗接种运动的努力，必须了解公共疫苗接种态度并及时掌握其变化。尽管具有可靠性和可信赖性，但基于调查的传统态度收集是耗时且昂贵的，无法遵循疫苗接种态度的快速发展。我们利用社交媒体上的文本帖子通过提出深入学习框架来实时提取和跟踪用户的疫苗接种立场。为了解决与疫苗相关话语中常用的讽刺和讽刺性的语言特征的影响，我们将用户社交网络邻居的最新帖子集成到框架中，以帮助检测用户的真实态度。根据我们从Twitter的注释数据集，与最新的仅文本模型相比，从我们框架实例化的模型可以提高态度提取的性能高达23％。使用此框架，我们成功地验证了使用社交媒体跟踪现实生活中疫苗接种态度的演变的可行性。我们进一步显示了对我们的框架的一种实际用途，它可以通过从社交媒体中感知到的信息来预测用户疫苗犹豫的变化的可能性。

Twitter上的自动抑郁症检测可以帮助个人在早期阶段私下方便地了解其心理健康状况，然后再见心理健康专业人员。大多数现有的黑盒样深度学习方法用于抑郁症检测主要集中在改善分类性能上。但是，在健康研究中解释模型决策至关重要，因为决策通常可以是高风险和死亡。可靠的自动诊断精神健康问题在内的抑郁症应得到可靠的解释，以证明模型的预测是合理的。在这项工作中，我们提出了一个新颖的可解释模型，用于在Twitter上检测抑郁症。它包括一个新颖的编码器，结合了分层注意机制和前馈神经网络。为了支持心理语言学研究，我们的模型利用隐喻概念映射作为输入。因此，它不仅检测到沮丧的人，还可以确定此类用户推文和相关隐喻概念映射的功能。

假新闻，虚假或误导性信息作为新闻，对社会的许多方面产生了重大影响，例如在政治或医疗域名。由于假新闻的欺骗性，仅将自然语言处理（NLP）技术应用于新闻内容不足。多级社会上下文信息（新闻出版商和社交媒体的参与者）和用户参与的时间信息是假新闻检测中的重要信息。然而，正确使用此信息，介绍了三个慢性困难：1）多级社会上下文信息很难在没有信息丢失的情况下使用，2）难以使用时间信息以及多级社会上下文信息，3 ）具有多级社会背景和时间信息的新闻表示难以以端到端的方式学习。为了克服所有三个困难，我们提出了一种新颖的假新闻检测框架，杂扫描。我们使用元路径在不损失的情况下提取有意义的多级社会上下文信息。 COMA-PATO，建议连接两个节点类型的复合关系，以捕获异构图中的语义。然后，我们提出了元路径实例编码和聚合方法，以捕获用户参与的时间信息，并生成新闻代表端到端。根据我们的实验，杂扫不断的性能改善了最先进的假新闻检测方法。

在锁定时期，由于第三名封闭，越来越多的人对社交媒体平台表达了自己的感受，学术研究人员目睹了心理保健和社交媒体帖子之间的密切联系。短时间内的压力可能会导致临床凹陷，而普遍抑郁症的长期特征可能会以自杀念头作为可能的结果来威胁生命。对自杀案件数量增加的越来越关注是因为它是过早但可预防死亡的主要原因之一。最近的研究表明，采矿社交媒体数据有助于量化有风险的用户的自杀趋势。这种潜在的手稿阐明了心理保健的分类法，并强调了最近的一些尝试，以研究量化社交媒体数据上的自杀趋势的潜力。该手稿介绍了社交媒体数据和处理功能向量表示的异质特征的分类。旨在确定机器学习开发（ML）和基于深度学习（DL）模型的新研究方向和进步，对与压力，抑郁症相关的77多个潜在的研究文章进行了定量合成和定性审查从2013年到2021年的自杀风险。