Darius Plikynas · Ieva Rizgelienė · Gražina Korvel · IEEE Access · 2025年1月

近年来，假新闻、宣传和虚假信息FNPD在在线社交网络上全球爆发。在信息战和生成式AI能力背景下，FNPD激增，成为影响人们社会认同、态度、观点甚至行为的强大有效工具。恶意社交媒体账户和有组织的网络水军和机器人针对国家、社会、社会群体、政治活动和个人。导致阴谋论、回声室、过滤气泡等碎片化和边缘化过程使社会在连贯政治、治理和信任合作社交网络方面极化、激进化和分裂。本系统综述旨在探索使用机器和深度学习有效检测OSN中FNPD的进展。呈现PRISMA综述结果涵盖三个分析领域：传播者、文本内容、社会影响。...

解读: 该假新闻检测技术对阳光电源品牌声誉管理具有应用价值。阳光作为全球领先的新能源企业，在社交媒体和行业论坛面临虚假信息和恶意攻击风险。该研究的机器学习检测方法可集成到阳光企业传播监控系统，实时识别和追踪针对公司的虚假信息。结合阳光iSolarCloud平台的大数据分析能力，该技术可构建舆情监控体系，自动...