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.

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

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。

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。

Nowadays, fake news easily propagates through online social networks and becomes a grand threat to individuals and society. Assessing the authenticity of news is challenging due to its elaborately fabricated contents, making it difficult to obtain large-scale annotations for fake news data. Due to such data scarcity issues, detecting fake news tends to fail and overfit in the supervised setting. Recently, graph neural networks (GNNs) have been adopted to leverage the richer relational information among both labeled and unlabeled instances. Despite their promising results, they are inherently focused on pairwise relations between news, which can limit the expressive power for capturing fake news that spreads in a group-level. For example, detecting fake news can be more effective when we better understand relations between news pieces shared among susceptible users. To address those issues, we propose to leverage a hypergraph to represent group-wise interaction among news, while focusing on important news relations with its dual-level attention mechanism. Experiments based on two benchmark datasets show that our approach yields remarkable performance and maintains the high performance even with a small subset of labeled news data.

Users' involvement in creating and propagating news is a vital aspect of fake news detection in online social networks. Intuitively, credible users are more likely to share trustworthy news, while untrusted users have a higher probability of spreading untrustworthy news. In this paper, we construct a dual-layer graph (i.e., the news layer and the user layer) to extract multiple relations of news and users in social networks to derive rich information for detecting fake news. Based on the dual-layer graph, we propose a fake news detection model named Us-DeFake. It learns the propagation features of news in the news layer and the interaction features of users in the user layer. Through the inter-layer in the graph, Us-DeFake fuses the user signals that contain credibility information into the news features, to provide distinctive user-aware embeddings of news for fake news detection. The training process conducts on multiple dual-layer subgraphs obtained by a graph sampler to scale Us-DeFake in large scale social networks. Extensive experiments on real-world datasets illustrate the superiority of Us-DeFake which outperforms all baselines, and the users' credibility signals learned by interaction relation can notably improve the performance of our model.

We study the problem of profiling news media on the Web with respect to their factuality of reporting and bias. This is an important but under-studied problem related to disinformation and "fake news" detection, but it addresses the issue at a coarser granularity compared to looking at an individual article or an individual claim. This is useful as it allows to profile entire media outlets in advance. Unlike previous work, which has focused primarily on text (e.g.,~on the text of the articles published by the target website, or on the textual description in their social media profiles or in Wikipedia), here our main focus is on modeling the similarity between media outlets based on the overlap of their audience. This is motivated by homophily considerations, i.e.,~the tendency of people to have connections to people with similar interests, which we extend to media, hypothesizing that similar types of media would be read by similar kinds of users. In particular, we propose GREENER (GRaph nEural nEtwork for News mEdia pRofiling), a model that builds a graph of inter-media connections based on their audience overlap, and then uses graph neural networks to represent each medium. We find that such representations are quite useful for predicting the factuality and the bias of news media outlets, yielding improvements over state-of-the-art results reported on two datasets. When augmented with conventionally used representations obtained from news articles, Twitter, YouTube, Facebook, and Wikipedia, prediction accuracy is found to improve by 2.5-27 macro-F1 points for the two tasks.

预期观众对某些文本的反应是社会的几个方面不可或缺的，包括政治，研究和商业行业。情感分析（SA）是一种有用的自然语言处理（NLP）技术，它利用词汇/统计和深度学习方法来确定不同尺寸的文本是否表现出正面，负面或中立的情绪。但是，目前缺乏工具来分析独立文本的组并从整体中提取主要情感。因此，当前的论文提出了一种新型算法，称为多层推文分析仪（MLTA），该算法使用多层网络（MLN）以图形方式对社交媒体文本进行了图形方式，以便更好地编码跨越独立的推文集的关系。与其他表示方法相比，图结构能够捕获复杂生态系统中有意义的关系。最先进的图形神经网络（GNN）用于从Tweet-MLN中提取信息，并根据提取的图形特征进行预测。结果表明，与标准的正面，负或中性相比，MLTA不仅可以从更大的可能情绪中预测，从而提供了更准确的情感，还允许对Twitter数据进行准确的组级预测。

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。

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。

谣言在社交媒体的时代猖獗。谈话结构提供有价值的线索，以区分真实和假声明。然而，现有的谣言检测方法限制为用户响应的严格关系或过度简化对话结构。在这项研究中，为了减轻不相关的帖子施加的负面影响，基本上加强了用户意见的相互作用，首先将谈话线作为无向相互作用图。然后，我们提出了一种用于谣言分类的主导分层图注意网络，其提高了考虑整个社会环境的响应帖子的表示学习，并参加可以在语义上推断目标索赔的帖子。三个Twitter数据集的广泛实验表明，我们的谣言检测方法比最先进的方法实现了更好的性能，并且展示了在早期阶段检测谣言的优异容量。

识别新闻媒体的政治观点已成为政治评论的快速增长和日益极化的政治意识形态的重要任务。以前的方法专注于文本内容，留出富裕的社会和政治背景，这在论证挖掘过程中至关重要。为了解决这一限制，我们提出了一种政治透视检测方法，包括外部域知识。具体而言，我们构建一个政治知识图形，以作为特定于域的外部知识。然后我们利用异质信息网络来代表新闻文件，共同模仿新闻文本和外部知识。最后，我们采用关系图神经网络，并作为图形级分类进行政治视角检测。广泛的实验表明，我们的方法始终如一地实现了两个现实世界的透视检测基准的最佳性能。消融研究进一步承担了外部知识的必要性以及我们基于图形的方法的有效性。

Recently, online social media has become a primary source for new information and misinformation or rumours. In the absence of an automatic rumour detection system the propagation of rumours has increased manifold leading to serious societal damages. In this work, we propose a novel method for building automatic rumour detection system by focusing on oversampling to alleviating the fundamental challenges of class imbalance in rumour detection task. Our oversampling method relies on contextualised data augmentation to generate synthetic samples for underrepresented classes in the dataset. The key idea exploits selection of tweets in a thread for augmentation which can be achieved by introducing a non-random selection criteria to focus the augmentation process on relevant tweets. Furthermore, we propose two graph neural networks(GNN) to model non-linear conversations on a thread. To enhance the tweet representations in our method we employed a custom feature selection technique based on state-of-the-art BERTweet model. Experiments of three publicly available datasets confirm that 1) our GNN models outperform the the current state-of-the-art classifiers by more than 20%(F1-score); 2) our oversampling technique increases the model performance by more than 9%;(F1-score) 3) focusing on relevant tweets for data augmentation via non-random selection criteria can further improve the results; and 4) our method has superior capabilities to detect rumours at very early stage.

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。

鉴于社交媒体消费的增加，估计社交媒体使用者的政治倾向是一个具有挑战性且越来越紧迫的问题。我们介绍了retweet-bert，这是一个简单且可扩展的模型，以估算Twitter用户的政治倾向。 retweet-bert利用转发网络结构和用户配置文件描述中使用的语言。我们的假设源于具有类似意识形态的人的网络和语言学的模式。 retweet-bert表现出对其他最先进的基线的竞争性能，在最近的两个Twitter数据集（COVID-19数据集和2020年美国总统选举数据集）中，达到96％-97％的宏观F1。我们还执行手动验证，以验证培训数据中不在培训数据中的用户的retweet-bert的性能。最后，在Covid-19的案例研究中，我们说明了Twitter上政治回声室的存在，并表明它主要存在于正确的倾斜用户中。我们的代码是开源的，我们的数据已公开可用。

The development of social media user stance detection and bot detection methods rely heavily on large-scale and high-quality benchmarks. However, in addition to low annotation quality, existing benchmarks generally have incomplete user relationships, suppressing graph-based account detection research. To address these issues, we propose a Multi-Relational Graph-Based Twitter Account Detection Benchmark (MGTAB), the first standardized graph-based benchmark for account detection. To our knowledge, MGTAB was built based on the largest original data in the field, with over 1.55 million users and 130 million tweets. MGTAB contains 10,199 expert-annotated users and 7 types of relationships, ensuring high-quality annotation and diversified relations. In MGTAB, we extracted the 20 user property features with the greatest information gain and user tweet features as the user features. In addition, we performed a thorough evaluation of MGTAB and other public datasets. Our experiments found that graph-based approaches are generally more effective than feature-based approaches and perform better when introducing multiple relations. By analyzing experiment results, we identify effective approaches for account detection and provide potential future research directions in this field. Our benchmark and standardized evaluation procedures are freely available at: https://github.com/GraphDetec/MGTAB.

过去，现实世界中社交网络的图表错过了两个重要元素：连接的多重性和表示时间。为此，在本文中，我们为社交网络提供了一个新的动态异质图表示，其中包括图形的每个组件中的时间，即节点和边缘，每种捕获异质性的不同类型。我们通过提出四个与时间有关的查询和深度学习问题来说明这种表示的力量，这些查询和深度学习问题无法轻易在常规的均匀图表中处理。作为概念的证明，我们介绍了新的社交媒体平台（Steemit）的详细表示，我们用它来说明动态查询功能以及使用图形神经网络（GNNS）的预测任务。结果说明了动态异质图表示对社交网络的模型的力量。鉴于这是一个相对研究的领域，我们还说明了在查询优化方面的未来工作以及异质图结构的新动态预测任务的机会。

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。

在社交媒体上的工作谣言验证利用了帖子，传播和所涉及的用户的信号。基于Wikipedia的信息或值得信赖的新闻文章而无需考虑社交媒体环境，其他工作目标是识别和核实事实检查的主张。但是，缺乏将社交媒体的信息与更广泛网络的外部证据相结合的工作。为了促进这个方向的研究，我们发布了一个新颖的数据集Phemeplus，Phemeplus是Pheme基准的扩展，该数据集包含社交媒体对话以及每个谣言的相关外部证据。我们证明了将这种证据纳入改进谣言验证模型的有效性。此外，作为证据收集的一部分，我们评估了各种查询公式的方法，以识别最有效的方法。

异质图卷积网络在解决异质网络数据的各种网络分析任务方面已广受欢迎，从链接预测到节点分类。但是，大多数现有作品都忽略了多型节点之间的多重网络的关系异质性，而在元路径中，元素嵌入中关系的重要性不同，这几乎无法捕获不同关系跨不同关系的异质结构信号。为了应对这一挑战，这项工作提出了用于异质网络嵌入的多重异质图卷积网络（MHGCN）。我们的MHGCN可以通过多层卷积聚合自动学习多重异质网络中不同长度的有用的异质元路径相互作用。此外，我们有效地将多相关结构信号和属性语义集成到学习的节点嵌入中，并具有无监督和精选的学习范式。在具有各种网络分析任务的五个现实世界数据集上进行的广泛实验表明，根据所有评估指标，MHGCN与最先进的嵌入基线的优势。