Abstract-Gived den enorma inverkan som Online Social Networks (OSN) hade på hur människor blir informerade och bilda sin åsikt, de blev en attraktiv lekplats för skadliga enheter som vill sprida desinformation, och utnyttja sin effekt. I själva verket sprids felaktig information lätt på OSN, och detta är ett enormt hot mot det moderna samhället, eventuellt också påverka resultatet av val, eller till och med riskera människors liv (t.ex. sprida "anti-vaccins" desinformation). Därför är det av största vikt att vårt samhälle har någon form av "validering" av information som sprids via OSN. Behovet av en bred validering skulle i hög grad gynnas av automatiska verktyg. I detta dokument visar vi att det är svårt att göra en automatisk klassificering av felaktig information med tanke på endast strukturella egenskaper hos innehållsförökningskaskader. Vi fokuserar på strukturella egenskaper, eftersom de i sig skulle vara svåra att manipulera, i syfte att kringgå klassificeringssystem. För att stödja vårt påstående genomför vi en omfattande utvärdering av Facebook-inlägg som tillhör konspirationsteorier (representative of desinformation) och vetenskapliga nyheter (representative of fact-checked content). Våra rön visar att konspirationsinnehållet genljuder på ett sätt som är svårt att skilja från vetenskapligt innehåll: för klassificeringsmekanismen som vi undersökte överstiger klassifikation F 1-poäng aldrig 0,7.
Tidigare arbete REF visade att det är svårt att utföra en automatisk klassificering av desinformation med hänsyn till endast strukturella egenskaper hos innehållsförökningskaskader.
It's always April fools' day!: On the difficulty of social network misinformation classification via propagation features
{'venue': '2017 IEEE Workshop on Information Forensics and Security (WIFS)', 'journal': '2017 IEEE Workshop on Information Forensics and Security (WIFS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}