これは、アリゾナ州立大学（ASU）における偽ニュース研究のための進行中のデータ収集プロジェクトのリポジトリです。我々は、「Fake News Detection on Social Media: A Data Mining Perspective」において、FakeNewsNetを他の既存のデータセットと比較して説明しています。また、「Exploiting Tri-Relationship for Fake News Detection」において、FakeNewsNetデータセットの詳細な分析を行い、このデータセットを用いて偽ニュース検出モデルを構築しています。

このデータセットのJSONバージョンは、ここのGitHubで入手できます。
FakeNewNetで説明されているこのデータセットの新しいバージョンは近日公開されます。または、詳細情報については著者にメールで問い合わせることができます。

ニュース内容

これには、以下のようなニュース内容属性を持つすべての偽ニュース記事が含まれています。

1. 出所：ニュース記事の著者または発行者を示します。

2. 見出し：読者の注意を引くことを目的とし、ニューストピックの主要部分に関連する短いテキストを指します。

3. 本文：ニュースの詳細を説明します。通常、発行者の視点を形成する主要な主張があり、それが特に強調され、詳述されます。

4. 画像・動画：ニュース記事の本文の重要な部分であり、物語を構成する視覚的手がかりを提供します。

社会的文脈

これには、Twitterからの偽ニュース記事の社会的関与が含まれています。我々は、すべての関連ユーザーのプロフィール、投稿、およびソーシャルネットワーク情報を抽出しています。

1. ユーザープロフィール：ユーザーの基本情報を記述する一連のプロフィールフィールドが含まれています。

2. ユーザー投稿内容：ユーザーのTwitterでの最近の投稿を収集します。

3. ユーザーのフォロワー：関連ユーザーのフォロワーリストが含まれています。

4. ユーザーのフォロー先：関連ユーザーがフォローしているユーザーのリストが含まれています。

参考文献

このデータセットを使用する場合は、以下の論文を引用してください。

@article{shu2017fake,  title={Fake News Detection on Social Media: A Data Mining Perspective},  author={Shu, Kai and Sliva, Amy and Wang, Suhang and Tang, Jiliang and Liu, Huan},  journal={ACM SIGKDD Explorations Newsletter},  volume={19},  number={1},  pages={22--36},  year={2017},  publisher={ACM} }

@article{shu2017exploiting,  title={Exploiting Tri-Relationship for Fake News Detection},  author={Shu, Kai and Wang, Suhang and Liu, Huan},  journal={arXiv preprint arXiv:1712.07709},  year={2017} }

@article{shu2018fakenewsnet,  title={FakeNewsNet: A Data Repository with News Content, Social Context and Dynamic Information for Studying Fake News on Social Media},  author={Shu, Kai and  Mahudeswaran, Deepak and Wang, Suhang and Lee, Dongwon and Liu, Huan},  journal={arXiv preprint arXiv:1809.01286},  year={2018} }