Falsche Nachrichten in kurzen Videos erkennen

In der heutigen Welt sind Kurzvideo-Plattformen wie TikTok beliebte Orte für Leute geworden, um ihre Nachrichten zu bekommen. Allerdings hat dieser Anstieg in der Beliebtheit auch zu einem Anstieg von Fake-News-Videos geführt. Es wird immer wichtiger, diese Fake-News-Videos zu erkennen, da sie schnell Schaden anrichten und Fehlinformationen verbreiten können.

#Die Herausforderung von Fake News in kurzen Videos

Fake News in Videos unterscheidet sich von Fake News in Text oder Bildern. Videos können verschiedene Arten von Informationen enthalten, wie Sound, Bilder und Text. Das macht sie komplex und manchmal schwer zu analysieren. Viele Methoden zur Erkennung von Fake News konzentrieren sich darauf, was im Video präsentiert wird, ohne zu berücksichtigen, wie das Video gemacht wurde. Dieses Papier untersucht einen neuen Ansatz, der den kreativen Prozess hinter der Erstellung von Fake-News-Videos betrachtet.

#Kreativer Prozess in der Videoproduktion

Wenn jemand ein Video erstellt, durchläuft er bestimmte Schritte. Diese Schritte beinhalten die Auswahl von Materialien und deren Bearbeitung. Bei Fake-News-Videos beginnen die Ersteller oft mit einem Nachrichtenthema und wählen dann Materialien aus, die zu ihrer Geschichte passen, selbst wenn diese Materialien nicht echt sind. Sie nutzen möglicherweise alte Clips, Bilder und Musik, um eine überzeugende Erzählung zu erstellen, die die Zuschauer in die Irre führt.

Wenn jemand zum Beispiel ein Fake-News-Video über ein bestimmtes Ereignis erstellen möchte, sucht er nach ansprechenden Bildern und emotionaler Musik, um seine Geschichte überzeugender zu machen. Dieser Prozess unterscheidet sich oft davon, wie echte Nachrichten produziert werden, da echte Nachrichten in der Regel auf genauen und hochwertigen Materialien basieren.

#Die Unterschiede verstehen

Unser Ansatz betrachtet, wie Fake-News-Ersteller arbeiten, um einzigartige Merkmale in ihren Videos zu finden. Das hilft, Fake News effektiv zu identifizieren. Durch die Analyse von realen Datensätzen haben wir signifikante Unterschiede zwischen echten und Fake-News-Videos in ihren Produktionsmethoden festgestellt. Beispielsweise verwenden Fake-News-Videos oft emotional aufgeladene Musik, eine schmalere Farbauswahl und einfachere Textpräsentation im Vergleich zu echten Nachrichten.

#Das vorgeschlagene Modell: FakingRecipe

Um das Problem der Erkennung von Fake-News-Videos anzugehen, haben wir ein Modell namens FakingRecipe entwickelt. Dieses Modell konzentriert sich darauf, die Schlüsselphasen des kreativen Prozesses zu verstehen. Es verwendet zwei Hauptkomponenten: Material Selection-Aware Modeling und Material Editing-Aware Modeling.

1. Material Selection-Aware Modeling (MSAM): Dieser Teil des Modells untersucht, wie Ersteller Materialien basierend auf Sentiment und Bedeutung auswählen. Es betrachtet den Audio- und Textinhalt, um Muster zu finden, die auf Fake News hinweisen.

2. Material Editing-Aware Modeling (MEAM): Dieser Teil analysiert, wie Ersteller ihre Videos bearbeiten. Er konzentriert sich auf räumliche (wie die Materialien angeordnet sind) und temporale (wie lange jedes Segment angezeigt wird) Faktoren.

Beide Komponenten arbeiten separat und kombinieren dann ihre Ergebnisse, um eine endgültige Vorhersage darüber abzugeben, ob ein Video echt oder fake ist.

#Datensatz Erstellung: FakeTT

Um unser Modell zu trainieren, haben wir einen neuen Datensatz namens FakeTT erstellt, der aus Videos von TikTok besteht. Dieser Datensatz umfasst sowohl fake als auch echte Nachrichtenvideos, die von Prüfern annotiert wurden, um Genauigkeit sicherzustellen. Wir haben diesen neuen Datensatz mit einem bestehenden aus China, bekannt als FakeSV, kombiniert, um unser Modell in verschiedenen Kontexten zu testen.

#Experimentelle Ergebnisse

Wir haben die Leistung von FakingRecipe im Vergleich zu mehreren bestehenden Methoden bewertet. Unsere Ergebnisse zeigen, dass FakingRecipe andere Modelle bei der Erkennung von Fake News in beiden Datensätzen übertrifft und damit seine Wirksamkeit unter Beweis stellt.

Die Analyse zeigte eine klare Lücke zwischen der Produktion echter und fake Nachrichtenvideos. Zum Beispiel verwendet Fake News oft Musik, die starke Gefühle hervorruft, während echte Nachrichten dazu neigen, eine vielfältigere Auswahl an Klängen und Farbschemata zu verwenden. Dieser Unterschied ist entscheidend für die Vorhersagen unseres Modells.

#Einblicke aus dem kreativen Prozess

FakingRecipe hat gezeigt, dass wir durch die Analyse, wie Ersteller Materialien auswählen und bearbeiten, wertvolle Hinweise zur Erkennung von Fake News gewinnen können. Die empirische Analyse der Videoproduktionsprozesse hat Muster hervorgehoben, die einzigartig für Fake News-Inhalte sind.

#Materialauswahl-Phase

In dieser Phase wählen Fake-News-Ersteller oft Musik aus, die Emotionen weckt. Die Verwendung von emotional getriebenem Audio ist ein häufiges Merkmal in Fake-Videos, da es hilft, Zuschauer anzuziehen und das Teilen zu fördern. Darüber hinaus weisen die in Fake News gewählten visuellen Elemente oft Inkonsistenzen mit dem Text auf, was ein Zeichen für Fehlinformationen sein kann.

#Materialbearbeitungs-Phase

In der Bearbeitungsphase präsentieren Fake-News-Videos Bilder und Text in einer weniger dynamischen Art und Weise als echte Nachrichten. Der Text in Fake News verwendet oft weniger Farben und einfachere Designs, was auf die Unfähigkeit des Erstellers hindeuten könnte, hochqualitative Inhalte zu produzieren.

#Modellkomponenten erklärt

FakingRecipe kombiniert Einblicke aus sowohl der Materialauswahl- als auch der Bearbeitungsperspektive, um eine robuste Methode zur Erkennung von Fake-News-Videos zu schaffen.

1. Materialauswahl:

   • Es verwendet Audio und Text zur Analyse emotionaler Hinweise.
   • Das Modell identifiziert, ob die visuellen Elemente zur beabsichtigten Botschaft des Textes passen.

2. Materialbearbeitung:

   • Es untersucht, wie Text präsentiert wird, einschliesslich Farbwahl und Textdynamik.
   • Die Analyse umfasst, wie Materialien zeitlich abgestimmt und angeordnet sind.

Indem es sich auf diese Elemente konzentriert, kann FakingRecipe Diskrepanzen zwischen echten und fake Nachrichten erkennen, die während des Produktionsprozesses entstehen.

#Ergebnisse und Bewertung

Die Wirksamkeit des Modells wird durch rigoroses Testen gegen bestehende Erkennungsmethoden validiert. Wir haben die Ergebnisse über beide Datensätze hinweg verglichen. FakingRecipe hat seine Wettbewerber in Bezug auf Genauigkeit und Präzision deutlich übertroffen.

#Leistungszusammenfassung

• FakingRecipe brachte Verbesserungen in der Genauigkeit und den makro F1-Werten.
• Konsistente Muster waren in verschiedenen kulturellen Kontexten erkennbar, was die Vielseitigkeit des Modells zeigt.

#Einzelne Beiträge jeder Komponente

Wir haben eine Ablationsstudie durchgeführt, um die spezifischen Beiträge von MSAM und MEAM zu bewerten. Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass beide Modelle wesentliche Einblicke bieten. Während MSAM insgesamt effektiver war, lieferte MEAM einen Kontext, der die Leistung verbesserte.

Wir entdeckten auch, dass die sentimental und semantischen Aspekte von MSAM besonders vorteilhaft in der Analyse waren, was bestätigt, dass die Kombination dieser Perspektiven die Erkennungsgenauigkeit verbessert.

#Implikationen für die reale Welt

FakingRecipe bietet eine neue Richtung zur Erkennung von Fake-News-Videos, indem es die kreativen Prozesse von Inhaltserstellern analysiert. Dieser neuartige Ansatz kann sowohl Plattformen als auch Nutzern helfen, Fehlinformationen schnell zu identifizieren. Indem wir verstehen, wie Fake News erstellt werden, können wir bessere Methoden entwickeln, um ihnen entgegenzuwirken.

#Zukünftige Richtungen

Obwohl FakingRecipe vielversprechend ist, ist es wichtig, es weiter zu perfektionieren. Zukünftige Bemühungen könnten Folgendes umfassen:

• Integration von Erkenntnissen aus der Journalismus- und Kommunikationswissenschaft zur Verbesserung des Modells.
• Erforschung von Möglichkeiten, grosse Sprachmodelle in unsere Erkennungsmethoden zu integrieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Indem wir mit der sich entwickelnden Landschaft von Fehlinformationen Schritt halten, kann FakingRecipe sich anpassen und verbessern und so einen nachhaltigen Einfluss im Kampf gegen Fake News ausüben.

#Fazit

Die Erkennung von Fake News in kurzen Videos ist ein drängendes Problem in einer Zeit, in der Fehlinformationen schnell verbreitet werden. Das Modell FakingRecipe präsentiert einen bahnbrechenden Ansatz, indem es in den kreativen Prozess hinter der Videoproduktion eintaucht. Durch das Verständnis und die Analyse, wie Fake News gemacht werden, können wir uns besser rüsten, um Fehlinformationen in unserem digitalen Zeitalter zu identifizieren und herauszufordern.