• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
• /
• 제11권4호
• /
• pp.35-51
• /
• 2021

This study measured the effects of fake news and propaganda on managing information on COVID-19 among the Nigerian citizenry. This study examined sources of information on COVID-19 available to the people, evaluated reasons behind spreading fake news, examined how fake news has affected the spread of COVID-19 pandemic in Nigeria, established the consequences of fake news on managing COVID-19 pandemic and as well identified ways to contain fake news at a time like this in Nigeria.It is a survey with a sample size of 375 participants selected using simple random technique. Instrument of data gathering was questionnaire widely distributed in the six geo-political zones of Nigeria using Survey monkey. Data was analysed using frequencies, counts and percentages, tables and charts. Findings revealed that people rely more on radio, television, and social media for information on COVID-19. Fake news is spread by people mostly for political reasons and intention to cause panic. In Nigeria, fake news has led to disbelief of the existence of the virus thereby leading to violation of precautionary measures among the citizenry and lack of trust in the government. Concerted effort on the part of the government is required to give public enlightenment on the danger of fake news. Also, directorate of anti-fake news should be established to censor and reprimand sources of fake news. People should always check source of information to confirm its credibility and be weary of sharing unconfirmed information especially on the social media.

• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.197-216
• /
• 2022

인터넷 및 모바일 기술의 발달과 소셜미디어의 확산으로 인해 다량의 정보들이 온라인 상에서 생성, 유통되고 있다. 이중에는 대중에게 도움이 되는 유익한 정보들도 있지만, 역기능을 하는 이른바 가짜뉴스들도 함께 유통되고 있다. 지난 2020년 코로나19의 전세계적인 확산 이후, 온라인 상에는 이와 관련한 수많은 가짜뉴스들이 유통되었다. 다른 가짜뉴스들과 달리 코로나19와 관련된 가짜뉴스는 사람들의 건강, 나아가 생명까지 위협할 수 있다는 점에서 그 심각성이 매우 크다고 할 수 있다. 때문에 코로나19와 관련한 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고, 이를 예방하는 지능형 기술은 사회적 건강도를 제고하는데 매우 의미 있는 연구주제라 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 코로나19 관련 가짜뉴스 탐지를 효과적으로 수행하기 위해 그래프 임베딩 방법 중 하나인 Graph2vec을 활용한 방법을 제안한다. 가짜뉴스 탐지에 대한 주류 방법은 뉴스 콘텐츠 기반 즉, 텍스트에 대한 특징 분석으로 진행되었으나 본 연구에서는 사회적 참여 네트워크 내에서의 정보 전달 관계를 추가로 활용함으로써 보다 효과적으로 코로나19와 관련된 가짜뉴스를 탐지할 수 있었으며 성능 측면에서 정확도 향상을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권2호
• /
• pp.267-283
• /
• 2023

2019년 12월부터 현재까지 지속되고 있는 코로나19 팬데믹으로 인해 대중들은 감염병 대응을 위한 정보를 필요로 하게 되었다. 하지만 소셜미디어에서 유포되는 코로나19 관련 가짜뉴스로 인해 대중들의 건강이 심각하게 위협받고 있다. 특히 코로나19와 관련된 가짜뉴스가 유사한 내용으로 대량 유포될 경우 사실인지 거짓인지 진위를 가리기 위한 검증에 소요되는 시간이 길어지게 되어 우리 사회의 전반에 심각한 위협이 될 수 있다. 이에 학계에서는 신속하게 코로나19 관련 가짜뉴스를 탐지할 수 있는 지능형 모델에 대한 연구를 활발하게 수행해 오고 있으나, 대부분의 기존 연구에 사용된 데이터는 영문으로 구성되어 있어 한국어 가짜뉴스 탐지에 대한 연구는 매우 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 미디어 상에서 유포되는 한국어로 작성된 코로나19 관련 가짜뉴스 데이터를 직접 수집하고, 이를 기반으로 한 지능형 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다. 본 연구의 제안모델은 언어학적 특성 중 하나인 품사별 빈도 정보를 추가적으로 활용하여, 기존 연구에서 주로 사용되어 온 문서 임베딩 기법인 Doc2Vec 기반 가짜뉴스 탐지 모델의 예측 성능을 제고하고자 하였다. 실증분석 결과, 제안 모델이 비교 모델에 비해 Recall 및 F1 점수가 높아져 코로나19 관련 한국어 가짜뉴스를 보다 정확하게 판별함을 확인하였다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제32권4호
• /
• pp.945-963
• /
• 2022

With the widespread use of social media, online social platforms like Twitter have become a place of rapid dissemination of information-both accurate and inaccurate. After the COVID-19 outbreak, the overabundance of fake information and rumours on online social platforms about the COVID-19 pandemic has spread over society as quickly as the virus itself. As a result, fake news poses a significant threat to effective virus response by negatively affecting people's willingness to follow the proper public health guidelines and protocols, which makes it important to identify fake information from online platforms for the public interest. In this research, we introduce an approach to detect fake news using deep learning techniques, which outperform traditional machine learning techniques with a 93.1% accuracy. We then investigate the content differences between real and fake news by applying topic modeling and linguistic analysis. Our results show that topics on Politics and Government services are most common in fake news. In addition, we found that fake news has lower analytic and authenticity scores than real news. With the findings, we discuss important academic and practical implications of the study.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
• /
• 제10권4호
• /
• pp.65-82
• /
• 2020

This study examined information sharing and evaluation as determinants of the spread of fake news among Nigerian youths on social media using experience from COVID-19 pandemic. A descriptive survey design was adopted for the study and a Web-based questionnaire (Google Forms) was used to collect data for the study. The total responses of 278 were collected from the participants, which represents the unit of analysis. The finding of the study revealed that most Nigerian youths used Facebook, Twitter, WhatsApp and Instagram to share information on COVID-19. However, only a few Nigerians used Linkedln and other types of social media to share information on COVID-19. It was also found that building a relationship with social media communities, enjoyment and risk taking, and political inclination influence the sharing behavior of Nigerian youths during the COVID-19 pandemic. Results show that social media handle/page found sharing of fake news on COVID-19 especially on the treatment, vaccines numbers of cases and symptoms. The study concludes that there is a positive relationship between information evaluation and the spreading of fake news on COVID-19 among Nigerians. Information sharing and evaluation should be done with the utmost level of objectivity and sincerity.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권4호
• /
• pp.149-156
• /
• 2022

최근 전 세계적으로 COVID-19이 유행하는 상황 속에서 이와 관련된 가짜뉴스가 심각한 사회적 혼란을 야기하고 있다. 이러한 배경에서 가짜뉴스를 정확하게 탐지하기 위해, 뉴스가 소셜 미디어를 통해 파급되는 과정과 같은 소셜 컨텍스트 정보를 활용하는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들이 널리 사용되고 있다. 그러나 대부분의 기 구축된 가짜뉴스 탐지를 위한 데이터들은 뉴스 자체의 내용 정보 위주로 구성되어, 소셜 컨텍스트 정보를 거의 포함하지 않는다. 즉, 이 데이터들에는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법을 적용할 수 없으며, 이러한 데이터의 한계는 가짜뉴스 탐지 연구 분야의 발전을 저해하는 방해 요소이다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해, 기존의 저명한 가짜뉴스 데이터인 CoAID 데이터를 기반으로, 소셜 컨텍스트 정보를 추가적으로 수집하여, CoAID 데이터의 뉴스 내용 정보와 해당 뉴스들의 소셜 컨텍스트 정보를 모두 포함하는 CoAID⁺ 데이터를 구축한다. 본 논문에서 구축한 CoAID⁺ 데이터는 기존의 대부분의 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 적용될 수 있으며, 향후 새로운 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 대한 연구도 더욱 활성화시킬 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로, 본 논문은 다양한 관점에서 CoAID⁺ 데이터를 분석하여 진짜뉴스와 가짜뉴스의 파급 패턴 및 키워드에 따른 파급 패턴도 파악하여 소개한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
• /
• pp.411-412
• /
• 2022

본 논문에서는 코로나19 뉴스와 코로나19 가짜뉴스의 데이터셋을 활용하여 입력 받은 뉴스가 가짜뉴스일 확률을 예측한다. 가짜 뉴스 본문에는 코로나19, 대통령, 정부, 가짜, 언론 등의 키워드의 빈도가 높았다. 위의 키워드를 토대로 나이브 베이즈 모델링을 하여 이를 적용해 가짜 뉴스를 가려내는 웹페이지를 개발하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.179-191
• /
• 2021

코로나19 감염증의 출현과 확산으로 사회적 불안 상황이 지속되고 있다. 이러한 상황에서 코로나19 감염증과 관련된 허위사실이 SNS를 통해 가짜뉴스의 형태로 유통되며 국가적 위기 상황을 극복하는 데 걸림돌이 되고 있다. 이에 본 연구는 사회불안감이 가짜뉴스 수용태도에 미치는 영향을 SNS 이용정도를 중심으로 살펴봄으로써, SNS를 통해 유통되는 가짜뉴스의 규제 및 근절을 위한 정책수립에 이론적 근거를 제시하고자 했다. 이를 위해 수도권 소재의 대학생 380명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 이를 통해 수집된 336명의 데이터를 SPSS 25.0과 AMOS 23.0을 사용하여 분석했다. 분석 결과에 따르면, 사회불안감은 가짜뉴스 수용태도와 SNS 이용정도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, SNS 이용정도도 가짜뉴스 수용태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 외에도 사회불안감은 SNS 이용정도를 통해 가짜뉴스 수용태도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 사회불안감과 가짜뉴스 수용태도, 그리고 SNS 이용정도 간의 관계를 실증적으로 확인할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제24권7호
• /
• pp.195-201
• /
• 2024

With the Covid-19(Corona Virus) spread all around the world, people are using this propaganda and the desperate need of the citizens to know the news about this mysterious virus by spreading fake news. Some Countries arrested people who spread fake news about this, and others made them pay a fine. And since Social Media has become a significant source of news, .there is a profound need to detect these fake news. The main aim of this research is to develop a web-based model using a combination of machine learning algorithms to detect fake news. The proposed model includes an advanced framework to identify tweets with fake news using Context Analysis; We assumed that Natural Language Processing(NLP) wouldn't be enough alone to make context analysis as Tweets are usually short and do not follow even the most straightforward syntactic rules, so we used Tweets Features as several retweets, several likes and tweet-length we also added statistical credibility analysis for Twitter users. The proposed algorithms are tested on four different benchmark datasets. And Finally, to get the best accuracy, we combined two of the best algorithms used SVM ( which is widely accepted as baseline classifier, especially with binary classification problems ) and Naive Base.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.312-313
• /
• 2021

가짜뉴스가 사회연결망 상에서 빠르게 전파되면서 사회적 혼란을 야기하고 있어 가짜뉴스를 탐지하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 최근 가짜뉴스 탐지 연구에서 사회연결망의 전파 정보를 활용한 방법이 기존 뉴스 컨텐츠 기반 가짜뉴스 탐지 방법보다 효과적임을 보였다. 따라서 본 논문에서는 기존 CoAID 데이터셋을 기반으로 사회연결망상의 전파 데이터를 포함하는 COVID-19 Cascade 데이터셋을 소개한다. COVID-19 Cascade 를 활용하면 전파 기반 가짜뉴스 탐지 방법에도 적용이 가능하다. 이후 간단한 분석을 통해 진짜뉴스와 가짜뉴스의 차이를 확인한다.