Deconfounded Reasoning for Multimodal Fake News Detection via Causal Intervention

📄 arXiv: 2504.09163v1 📥 PDF

作者: Moyang Liu, Kaiying Yan, Yukun Liu, Ruibo Fu, Zhengqi Wen, Xuefei Liu, Chenxing Li

分类: cs.MM, cs.LG

发布日期: 2025-04-12

💡 一句话要点

提出CIMDD框架，通过因果干预解决多模态假新闻检测中的混淆因素问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态假新闻检测 因果推理 因果干预 结构因果模型 去混淆学习

📋 核心要点

  1. 现有方法忽略了多模态假新闻检测中跨模态交互产生的混淆因素，导致模型学习到虚假相关性。
  2. CIMDD框架通过结构因果模型建模三种混淆因素，并设计因果模块进行干预，实现表征的因果解耦。
  3. 实验结果表明，CIMDD在FakeSV和FVC数据集上显著提高了检测精度，并具有良好的泛化性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

社交媒体的快速发展导致了假新闻以多种内容形式（包括文本、图像、音频和视频）的广泛传播。传统的单模态检测方法在解决复杂的跨模态操纵方面存在不足；因此，多模态假新闻检测已成为一种更有效的解决方案。然而，现有的多模态方法，特别是在社交媒体上的假新闻检测中，通常忽略了复杂跨模态交互中隐藏的混淆因素，导致模型依赖于虚假的统计相关性，而不是真正的因果机制。在本文中，我们提出了基于因果干预的多模态去混淆检测（CIMDD）框架，该框架通过统一的结构因果模型（SCM）系统地建模了三种类型的混淆因素：（1）词汇语义混淆因素（LSC）；（2）潜在视觉混淆因素（LVC）；（3）动态跨模态耦合混淆因素（DCCC）。为了减轻这些混淆因素的影响，我们专门设计了三个基于后门调整、前门调整和跨模态联合干预的因果模块，以从不同角度阻止虚假相关性，并实现表征的因果解耦，从而进行去混淆推理。在FakeSV和FVC数据集上的实验结果表明，CIMDD显著提高了检测精度，分别优于最先进的方法4.27%和4.80%。此外，大量的实验结果表明，CIMDD在各种多模态场景中表现出强大的泛化性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：多模态假新闻检测旨在利用文本、图像等多种模态的信息来识别虚假新闻。现有方法的痛点在于，它们往往忽略了隐藏在复杂跨模态交互中的混淆因素，例如文本中的特定词汇可能与图像中的某些视觉特征存在虚假关联，导致模型误判。这些混淆因素使得模型依赖于虚假的统计相关性，而非真实的因果关系，从而降低了检测的准确性和泛化能力。

核心思路：CIMDD的核心思路是通过因果干预来消除混淆因素的影响，从而使模型能够学习到更可靠的因果关系。具体来说，该方法首先使用结构因果模型（SCM）来显式地建模三种类型的混淆因素：词汇语义混淆因素（LSC）、潜在视觉混淆因素（LVC）和动态跨模态耦合混淆因素（DCCC）。然后，针对每种混淆因素，设计相应的因果干预模块，以阻断虚假相关性，并实现表征的因果解耦。

技术框架：CIMDD框架包含以下几个主要模块：1) 多模态特征提取模块：用于提取文本和图像的特征表示。2) 结构因果模型（SCM）：用于建模三种类型的混淆因素。3) 因果干预模块：包括基于后门调整的模块（用于消除LSC的影响）、基于前门调整的模块（用于消除LVC的影响）和基于跨模态联合干预的模块（用于消除DCCC的影响）。4) 分类器：用于基于去混淆的表征进行假新闻检测。整体流程是，首先提取多模态特征，然后使用SCM建模混淆因素，接着通过因果干预模块消除混淆因素的影响，最后使用分类器进行预测。

关键创新：CIMDD最重要的技术创新点在于，它首次将因果推理引入到多模态假新闻检测中，并系统地建模和消除了三种类型的混淆因素。与现有方法相比，CIMDD能够学习到更可靠的因果关系，从而提高了检测的准确性和泛化能力。此外，针对不同的混淆因素，CIMDD设计了不同的因果干预策略，例如后门调整、前门调整和跨模态联合干预，这使得该方法能够更有效地消除混淆因素的影响。

关键设计：在因果干预模块中，后门调整模块通过控制词汇语义混淆因素（LSC）来实现因果效应的估计；前门调整模块通过引入中间变量来阻断潜在视觉混淆因素（LVC）的影响；跨模态联合干预模块通过同时干预文本和图像模态来消除动态跨模态耦合混淆因素（DCCC）。具体的网络结构和损失函数设计细节在论文中进行了详细描述，例如，可以使用对抗训练来学习去混淆的表征，并使用因果效应估计的损失函数来优化模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CIMDD在FakeSV和FVC数据集上取得了显著的性能提升，分别优于最先进的方法4.27%和4.80%。这些结果表明，CIMDD能够有效地消除混淆因素的影响，并学习到更可靠的因果关系。此外，大量的实验结果还表明，CIMDD在各种多模态场景中表现出强大的泛化性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体平台、新闻聚合网站等，用于自动检测和过滤虚假新闻，从而减少虚假信息的传播，维护网络空间的健康和安全。此外，该方法还可以推广到其他多模态信息处理任务中，例如多模态情感分析、多模态事件检测等。

📄 摘要（原文）

The rapid growth of social media has led to the widespread dissemination of fake news across multiple content forms, including text, images, audio, and video. Traditional unimodal detection methods fall short in addressing complex cross-modal manipulations; as a result, multimodal fake news detection has emerged as a more effective solution. However, existing multimodal approaches, especially in the context of fake news detection on social media, often overlook the confounders hidden within complex cross-modal interactions, leading models to rely on spurious statistical correlations rather than genuine causal mechanisms. In this paper, we propose the Causal Intervention-based Multimodal Deconfounded Detection (CIMDD) framework, which systematically models three types of confounders via a unified Structural Causal Model (SCM): (1) Lexical Semantic Confounder (LSC); (2) Latent Visual Confounder (LVC); (3) Dynamic Cross-Modal Coupling Confounder (DCCC). To mitigate the influence of these confounders, we specifically design three causal modules based on backdoor adjustment, frontdoor adjustment, and cross-modal joint intervention to block spurious correlations from different perspectives and achieve causal disentanglement of representations for deconfounded reasoning. Experimental results on the FakeSV and FVC datasets demonstrate that CIMDD significantly improves detection accuracy, outperforming state-of-the-art methods by 4.27% and 4.80%, respectively. Furthermore, extensive experimental results indicate that CIMDD exhibits strong generalization and robustness across diverse multimodal scenarios.