动态生命周期诱导的真实性分析方法在多模态假新闻检测中的应用

《Expert Systems with Applications》：Dynamic Lifecycle Induced Authenticity Analysis for Multi-modal Fake News Detection

本文提出动态生命周期诱导多模态假新闻检测模型（DLIM-FND），通过多模态注意力机制捕捉跨模态关联，结合时间编码模块提取隐含语义和时序特征，并引入新闻生命周期构建模块训练下一转推时间预测任务。实验表明，DLIM-FND在三个基准数据集上显著优于现有模型，验证了融合多模态内容特征与动态生命周期表示的有效性。

　　在当前信息传播迅速、内容形式日益多元的背景下，社交媒体平台已经成为人们获取新闻和表达观点的重要渠道。然而，这种便捷性也带来了信息真实性的问题，尤其是在虚假新闻（fake news）的传播过程中，其可能对公众认知和社会稳定造成严重影响。因此，如何有效地识别和检测虚假新闻，已成为学术界和工业界共同关注的热点问题。现有的研究主要集中在内容分析和传播模式识别两个方面，但往往忽略了新闻传播过程中动态变化的生命周期特征。本文提出了一种新的方法，即动态生命周期诱导的多模态虚假新闻检测模型（DLIM-FND），旨在通过融合多模态新闻内容与传播序列信息，更全面地理解和检测虚假新闻。

随着社交媒体的迅速发展，用户在获取和分享新闻时的行为模式也发生了显著变化。新闻传播不再局限于单一文本形式，而是越来越多地结合图像、视频等多媒体内容，形成多模态的新闻呈现方式。这种变化使得传统的基于文本的虚假新闻检测方法面临新的挑战，因为虚假新闻可能通过视觉元素来增强其吸引力，从而误导用户。因此，近年来的研究逐渐转向多模态新闻内容的分析，试图从文本、图像等多个维度提取特征，以提高虚假新闻检测的准确性。然而，尽管多模态方法在一定程度上提升了检测效果，但仍然存在一些不足之处，尤其是在捕捉新闻生命周期动态变化方面。

新闻生命周期是指新闻在传播过程中所经历的活跃程度的变化。它通常包括一个初始阶段，新闻刚刚发布时的传播活动较为有限；随后进入一个增长阶段，传播活动逐渐扩大，形成一定的关注度；最后进入衰减阶段，传播活动逐渐减少，新闻的影响力也随之下降。在这一过程中，真实新闻和虚假新闻的表现形式往往存在显著差异。例如，虚假新闻可能在传播初期表现出异常的高活跃度，随后迅速衰减，或者在衰减阶段出现不正常的“爆发”现象。这些特征为虚假新闻的识别提供了重要的线索。

研究发现，虚假新闻在传播过程中往往表现出更快的扩散速度和更短的生命周期。与真实新闻相比，虚假新闻更容易引发用户的关注和转发，但其生命周期通常较短，这可能与其内容的低可信度和缺乏长期价值有关。然而，也有研究指出，某些类型的虚假新闻（如阴谋论类）在传播过程中可能表现出更长的生命周期，甚至在某些情况下，其传播速度较慢，但能够维持较高的关注度。这种现象表明，新闻生命周期的特征并不完全适用于所有类型的虚假新闻，因此在模型设计中需要考虑不同的传播模式和生命周期特征。

在实际应用中，虚假新闻的检测通常依赖于对新闻内容的分析，包括文本的语言风格、事实准确性、情感倾向等。然而，这些方法往往难以应对虚假新闻的复杂性和多样性。此外，传播过程中的时间因素也被认为是影响新闻可信度的重要因素。例如，虚假新闻可能在短时间内迅速扩散，而真实新闻则需要更长的时间才能获得广泛的关注。因此，研究者们开始尝试将时间序列信息纳入虚假新闻检测模型中，以捕捉新闻传播过程中的动态变化。

为了更好地捕捉新闻生命周期的动态特征，本文提出了一种基于多模态数据和传播序列的检测模型——DLIM-FND。该模型通过引入多头注意力机制，能够有效提取不同模态之间的相关性信息，并通过模态对齐任务确保各模态特征的一致性。此外，模型还设计了一个时间编码模块，用于提取隐含的语义信息和时间特征。最后，通过构建一个新闻生命周期模块，模型能够更准确地识别新闻在传播过程中的生命周期变化，并结合这些特征进行虚假新闻的判断。

在数据层面，本文采用了三个广泛使用的公开数据集：Weibo、PHEME和GossipCop。这些数据集涵盖了来自不同社交媒体平台的新闻内容，包括文本、图像和传播序列等信息。通过对这些数据集的实验分析，本文验证了DLIM-FND模型在虚假新闻检测任务中的有效性。实验结果表明，与现有的检测模型相比，DLIM-FND在准确率、召回率和F1值等指标上均表现出显著的优势，说明该模型能够更全面地捕捉新闻的多模态特征和生命周期动态。

在方法设计上，DLIM-FND模型主要包括以下几个关键模块。首先，特征提取模块负责从新闻文本、图像和时间序列中提取特征表示。这一模块能够有效处理多模态数据，并为后续的特征融合提供基础。其次，多模态特征融合模块将不同模态的特征进行整合，以捕捉新闻内容的整体特征。该模块的设计考虑了各模态之间的相互作用，使得模型能够更全面地理解新闻的语义信息。第三，生命周期特征构建模块利用新闻文本、转发内容和时间信息，建模新闻的生命周期变化。这一模块通过引入下一个转发时间的预测任务，能够更准确地捕捉新闻在传播过程中的动态特征。

DLIM-FND模型的核心思想在于，通过同时学习新闻内容的多模态特征和其生命周期的变化，从而提高虚假新闻检测的准确性。传统的虚假新闻检测方法往往只关注新闻内容本身，而忽视了传播过程中的动态特征。相比之下，DLIM-FND模型不仅关注新闻内容，还通过分析传播序列中的时间信息，捕捉新闻在传播过程中的生命周期变化。这种综合性的方法使得模型能够更全面地理解新闻的传播行为，并据此判断其真实性。

在模型训练过程中，DLIM-FND通过引入下一个转发时间的预测任务，优化新闻生命周期的表示。这一任务能够帮助模型更好地理解新闻在传播过程中的时间演化规律，从而提高其对虚假新闻的识别能力。此外，模型还采用了周期递归注意力机制，通过递归整合新闻、转发内容和时间表示，更细致地建模新闻的生命周期特征。这种方法不仅能够捕捉新闻在传播过程中的动态变化，还能够处理不同时间尺度下的传播行为。

为了验证模型的有效性，本文在三个公开数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明，DLIM-FND在多个指标上均优于现有的检测模型，尤其是在准确率和召回率方面表现出显著的提升。这说明，将新闻生命周期的动态特征纳入虚假新闻检测模型中，能够有效提高检测的准确性。此外，实验还表明，多模态特征的融合对于虚假新闻检测具有重要的作用，能够弥补单一模态方法在识别虚假新闻方面的不足。

本文的研究成果对于社交媒体平台上的虚假新闻治理具有重要的现实意义。通过构建一个能够同时捕捉新闻内容和传播动态的检测模型，可以更有效地识别虚假新闻，并在传播初期采取干预措施，防止其进一步扩散。此外，该模型还能够为新闻的传播分析提供新的视角，帮助研究人员更深入地理解新闻传播的规律和机制。在实际应用中，DLIM-FND模型可以作为社交媒体平台的辅助工具，用于实时监测和识别虚假新闻，提高信息传播的透明度和可信度。

然而，尽管DLIM-FND模型在虚假新闻检测任务中表现出色，但仍然存在一些局限性。例如，该模型主要依赖于新闻文本、图像和转发序列等静态数据，而未能充分考虑实时数据和用户行为的变化。此外，模型在处理大规模数据时可能面临计算资源和时间效率的挑战。因此，未来的研究可以进一步优化模型的计算效率，并探索如何结合实时数据和用户行为信息，以提高检测的实时性和准确性。

总的来说，本文提出的DLIM-FND模型为虚假新闻检测提供了一种新的思路，即通过融合多模态新闻内容和传播序列信息，更全面地理解和识别虚假新闻。该模型不仅能够提高检测的准确性，还能够为新闻传播分析提供有价值的参考。随着社交媒体的不断发展，虚假新闻的传播形式和手段也在不断变化，因此，持续改进和优化虚假新闻检测模型，对于维护信息环境的健康和稳定具有重要意义。