Multimodal Misinformation Detection Using Early Fusion of Linguistic, Visual, and Social Features

📄 arXiv: 2507.01984v1 📥 PDF

作者: Gautam Kishore Shahi

分类: cs.LG, cs.CL, cs.SI

发布日期: 2025-06-26

💡 一句话要点

提出多模态特征早期融合方法以检测虚假信息

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

关键词: 虚假信息检测 多模态融合 社交媒体分析 机器学习 特征提取

📋 核心要点

  1. 现有的虚假信息检测方法主要集中在单一模态，如文本或图像，缺乏对多模态特征的有效利用。
  2. 本研究提出了一种早期融合的方法，将文本、图像和社交特征结合，以提高虚假信息的分类准确性。
  3. 实验结果显示，采用多模态特征的模型在分类性能上比单模态提升了15%，比双模态提升了5%。

📝 摘要（中文）

在社交媒体上，尤其是在选举和危机期间，虚假信息泛滥的问题日益严重。尽管已有大量研究集中于文本或图像的虚假信息检测，但对多模态特征组合的研究仍然较少。本研究探讨了文本、图像和社交特征的早期融合方法在虚假信息分类模型中的有效性。通过分析1529条包含文本和图像的推文，并应用数据增强技术提取社交和视觉特征，结果表明，结合无监督和监督的机器学习模型相比单模态模型提升了15%的分类性能，且比双模态模型提升了5%。此外，研究还分析了虚假信息传播的模式及其特征。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有虚假信息检测方法对多模态特征利用不足的问题，尤其是在社交媒体环境中。现有方法往往只依赖于文本或图像，导致信息检测的准确性和全面性不足。

核心思路：本研究的核心思路是通过早期融合文本、图像和社交特征，构建一个综合的分类模型，以提高虚假信息的检测能力。这种方法能够充分利用不同模态的信息互补性，从而增强模型的表现。

技术框架：整体架构包括数据收集、特征提取和分类模型训练三个主要阶段。首先，从Twitter收集包含文本和图像的推文；其次，应用对象检测和光学字符识别（OCR）技术提取视觉特征和社交特征；最后，使用无监督和监督学习模型进行分类。

关键创新：本研究的主要创新在于将多模态特征的早期融合应用于虚假信息检测中，显著提升了分类性能。这与传统的单模态或简单双模态方法形成鲜明对比，展示了多模态特征的潜力。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化分类效果，并结合了多种机器学习算法进行模型训练。关键参数设置经过调优，以确保模型在不同数据集上的泛化能力。具体的网络结构细节和参数配置在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，采用多模态特征的分类模型在虚假信息检测中表现优异，分类性能比单模态模型提升了15%，比双模态模型提升了5%。这一显著提升验证了多模态融合在信息检测中的重要性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体监控、新闻验证和在线内容审核等。通过提高虚假信息检测的准确性，可以有效减少虚假信息对公众舆论的影响，促进信息传播的健康发展。未来，该方法还可以扩展到其他多模态数据分析的场景，如视频内容的真实性检测等。

📄 摘要（原文）

Amid a tidal wave of misinformation flooding social media during elections and crises, extensive research has been conducted on misinformation detection, primarily focusing on text-based or image-based approaches. However, only a few studies have explored multimodal feature combinations, such as integrating text and images for building a classification model to detect misinformation. This study investigates the effectiveness of different multimodal feature combinations, incorporating text, images, and social features using an early fusion approach for the classification model. This study analyzed 1,529 tweets containing both text and images during the COVID-19 pandemic and election periods collected from Twitter (now X). A data enrichment process was applied to extract additional social features, as well as visual features, through techniques such as object detection and optical character recognition (OCR). The results show that combining unsupervised and supervised machine learning models improves classification performance by 15% compared to unimodal models and by 5% compared to bimodal models. Additionally, the study analyzes the propagation patterns of misinformation based on the characteristics of misinformation tweets and the users who disseminate them.