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当前 YouTube 假新闻传播问题突出，现有检测多聚焦内容特征，忽视相关视频语境信号。研究人员提出混合检测框架 YouRV，融合原视频多模态特征与相关视频语境信息。实验表明其准确率较传统方法提升 0.1–9.7%，为平台假新闻治理提供新路径。
在信息爆炸的数字时代，短视频平台已成为人们获取资讯的重要渠道，但虚假信息也随之泛滥。作为全球最大的视频分享平台，YouTube 日均播放量高达数十亿次，其推荐算法在提升用户粘性的同时，也可能让虚假新闻（如深度伪造视频 Deepfake）形成 “信息茧房”—— 当用户观看某条假新闻时，算法会不断推送主题相似的内容，形成虚假信息集群。然而，现有检测方法大多仅分析视频本身的文本、图像等内容特征，忽略了相关视频中隐含的语境线索，例如同类假新闻常通过相似标题、视觉风格或用户互动模式形成传播网络，导致对 AI 生成内容（如 Deepfake）等复杂虚假信息的检测效能不足。
为突破这一局限，韩国研究人员开展了一项针对 YouTube 假新闻的混合检测研究。该团队提出名为 YouRV 的检测框架，通过整合原视频的多模态内容特征与相关视频的语境信号，构建更全面的虚假信息识别模型。研究成果发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》，为视频平台的虚假信息治理提供了跨语言、跨区域的通用解决方案。
研究采用的关键技术方法包括：①利用词嵌入技术（word embedding）分析视频文本内容，将自然语言转化为可计算的向量特征；②通过卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）提取视频图像和视觉元素的特征，识别潜在的视觉篡改痕迹；③挖掘 YouTube 推荐算法生成的相关视频网络，提取主题相似度、用户互动模式等语境特征。实验数据来自两个数据集：公开多语言数据集 Fake-Video-Corpus（FVC）和自建韩语数据集 Fake-YouTube-Korean-Entertainment-news（FYKE），后者聚焦韩国娱乐新闻领域的虚假信息，覆盖文本、图像和视频元数据。
实验结果与结论
1. 混合框架的检测效能
通过对比实验发现，YouRV 在 FVC 数据集上的检测准确率较传统纯内容检测方法提升 0.1–9.7%，尤其在识别依赖语境传播的虚假信息时优势显著。例如，在分析涉及 “犯罪”“丑闻” 等敏感主题的视频集群时，结合相关视频的语境特征可有效识别出内容相似但来源可疑的虚假信息链。
2. 跨语言与区域的泛化能力
在韩语数据集 FYKE 的测试中，YouRV 同样表现出良好的泛化性。尽管受限于 YouTube API 政策调整（2023 年 8 月后相关视频数据采集难度增加），基于历史数据的模型仍能准确捕捉韩语语境下的虚假信息模式，证明其适用于不同语言和文化背景的检测场景。
3. 推荐算法的逆向应用
研究首次将 YouTube 推荐算法的 “相似内容聚类” 特性转化为检测优势 —— 通过分析相关视频的主题一致性、发布时间间隔及用户互动异常（如高点赞但低完播率），构建虚假信息传播的 “语境指纹”。这一创新为利用平台固有机制对抗信息污染提供了新思路。
研究意义与展望
该研究揭示了相关视频语境信号在假新闻检测中的关键价值，证明混合方法可显著提升检测鲁棒性。YouRV 框架不仅为 YouTube 等平台提供了兼具效率与准确性的技术方案，也为应对 AI 生成内容（AIGC）的检测挑战奠定了基础。未来研究可进一步探索动态语境特征（如实时传播轨迹）与多模态数据的深度融合，以适应虚假信息快速演变的趋势。
这项工作不仅填补了相关视频语境在假新闻检测中的研究空白，更通过技术创新为全球视频平台的内容治理提供了 “算法对抗算法” 的可行路径，对遏制虚假信息的社会危害、维护数字生态健康具有重要实践意义。
