Multimodal Misinformation Detection in a South African Social Media Environment

📄 arXiv: 2312.04052v1 📥 PDF

作者: Amica De Jager, Vukosi Marivate, Abioudun Modupe

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-07

备注: Artificial Intelligence Research. SACAIR 2023

DOI: 10.1007/978-3-031-49002-6_19

💡 一句话要点

提出一种南非社交媒体环境下的多模态错误信息检测模型，并构建了相应的南非数据集。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 错误信息检测 南非社交媒体 BERT ResNet

📋 核心要点

  1. 现有错误信息检测模型未充分利用多模态信息，且缺乏针对特定文化环境（如南非）的数据集。
  2. 提出一种多模态错误信息检测模型，融合文本（BERT）和视觉（ResNet）特征，并构建南非数据集。
  3. 实验表明，在南非数据集上训练能提升模型在南非环境下的性能，且多模态模型优于单模态模型。

📝 摘要（中文）

社交媒体上错误信息的持续传播，促使人们不断评估数字内容的真实性。这激发了大量关于错误信息检测（MD）模型的研究。然而，许多模型没有充分利用所有可用信息，并且缺乏相关的训练数据集，尤其是在南非社交媒体环境中。本文旨在研究MD模型在不同上下文环境之间的知识迁移能力。本研究贡献了一个能够在南非社交媒体环境中运行的多模态MD模型，并引入了一个南非错误信息数据集。该模型利用文本和视觉元素进行错误信息检测，使用BERT作为文本编码器，ResNet作为视觉编码器。该模型在Fakeddit数据集和一个南非错误信息数据集上进行训练和评估。结果表明，在模型训练中加入南非样本可以提高模型在南非环境中的性能，并且多模态模型比文本和视觉单模态模型保留了更多的知识。我们的研究表明，错误信息检测模型的性能受到其运行环境的文化细微差别的显著影响，多模态模型有助于不同上下文环境之间的知识迁移。因此，应将本地数据纳入错误信息检测模型的训练过程中，以优化模型性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决南非社交媒体环境中错误信息检测的问题。现有方法主要痛点在于缺乏针对南非文化背景的数据集，且很多模型没有充分利用文本和图像等多模态信息，导致模型泛化能力不足，难以适应南非的特定语境和视觉风格。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多模态的错误信息检测模型，并利用南非本地数据集进行训练，从而提高模型在南非社交媒体环境中的性能。通过融合文本和图像信息，模型可以更全面地理解信息的语义和视觉特征，从而更准确地识别错误信息。

技术框架：该模型采用多模态融合的架构。首先，使用BERT模型对文本信息进行编码，提取文本特征；然后，使用ResNet模型对图像信息进行编码，提取视觉特征。接着，将文本特征和视觉特征进行融合，得到多模态特征表示。最后，使用分类器对多模态特征进行分类，判断信息是否为错误信息。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了南非社交媒体环境下的错误信息数据集，并将其用于模型的训练。此外，该模型采用了多模态融合的方法，可以更全面地利用文本和图像信息，从而提高错误信息检测的准确率。与现有方法相比，该模型更具有针对性和适应性，能够更好地应对南非社交媒体环境中的错误信息传播问题。

关键设计：文本编码器采用预训练的BERT模型，并针对南非语料进行微调。视觉编码器采用预训练的ResNet模型。文本和视觉特征的融合方式未知，分类器类型未知。损失函数未知，但推测是交叉熵损失函数。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用南非数据集进行训练可以显著提高模型在南非环境下的性能。多模态模型相比于单模态模型，能够保留更多的知识，具有更好的泛化能力。具体性能提升数据未知，但强调了本地数据和多模态融合的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于南非社交媒体平台的错误信息治理，帮助平台自动检测和过滤虚假信息，提升信息质量，维护社会稳定。该模型也可推广至其他具有类似文化背景和数据稀缺性的地区，为全球范围内的错误信息治理提供技术支持。未来，该研究可进一步探索更有效的多模态融合方法和更具鲁棒性的模型架构。

📄 摘要（原文）

With the constant spread of misinformation on social media networks, a need has arisen to continuously assess the veracity of digital content. This need has inspired numerous research efforts on the development of misinformation detection (MD) models. However, many models do not use all information available to them and existing research contains a lack of relevant datasets to train the models, specifically within the South African social media environment. The aim of this paper is to investigate the transferability of knowledge of a MD model between different contextual environments. This research contributes a multimodal MD model capable of functioning in the South African social media environment, as well as introduces a South African misinformation dataset. The model makes use of multiple sources of information for misinformation detection, namely: textual and visual elements. It uses bidirectional encoder representations from transformers (BERT) as the textual encoder and a residual network (ResNet) as the visual encoder. The model is trained and evaluated on the Fakeddit dataset and a South African misinformation dataset. Results show that using South African samples in the training of the model increases model performance, in a South African contextual environment, and that a multimodal model retains significantly more knowledge than both the textual and visual unimodal models. Our study suggests that the performance of a misinformation detection model is influenced by the cultural nuances of its operating environment and multimodal models assist in the transferability of knowledge between different contextual environments. Therefore, local data should be incorporated into the training process of a misinformation detection model in order to optimize model performance.