الكشف عن الدعاية النصية باستخدام تقنيات التعلم الآلي
الشريط الجانبي للمقالة
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
سيطرت الشبكات الاجتماعية على العالم بأسره من خلال توفير منصة لنشر المعلومات. عادة ما يشارك الناس المعلومات دون معرفة صدقها. في الوقت الحاضر ، تُستخدم الشبكات الاجتماعية لاكتساب النفوذ في العديد من المجالات مثل الانتخابات والإعلانات وما إلى ذلك ، وليس من المستغرب أن تصبح وسائل التواصل الاجتماعي سلاحًا للتلاعب بالمشاعر من خلال نشر معلومات مُضللة. الدعاية هي إحدى المحاولات المنهجية والمتعمدة التي تستخدم للتأثير على الناس لتحقيق مكاسب سياسية ودينية. في هذه الورقة البحثية ، تم بذل جهود لتصنيف النص الدعائي من النص غير الدعائي باستخدام خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف. تم جمع البيانات من مصادر الأخبار في الفترة من يوليو 2018 إلى أغسطس 2018. بعد إضافة التعليقات التوضيحية على النص ، يتم تنفيذ هندسة الميزات باستخدام تقنيات مثل مصطلح تردد / تردد الوثيقة العكسي (TF / IDF) وحقيبة الكلمات (BOW). يتم توفير الميزات ذات الصلة لدعم المصنفات المتجهة (SVM) و Multinomial Naïve Bayesian (MNB). يتم إجراء ضبط دقيق لـ SVM عن طريق أخذ kernel Linear و Poly و RBF. أظهر SVM نتائج أفضل من MNB من خلال دقة 70٪ واسترجاع 76.5٪ ودرجة F1 69.5٪ ودقة كلية 69.2٪.
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
كيفية الاقتباس
المراجع
Tables in the manuscript areours. Besides, the Figures and images, which are not ours, have been given the permission for re-publication attached with the manuscript.
- Ethical Clearance: The project was approved by the local ethical committee in Baba Ghulam Shah Badshah University.
References:
Khanday AMUD, Amin A, Manzoor I, Bashir R. Face Recognition Techniques: A Critical Review. STM Journals [Internet]. 2018;5(2):24–30. Available from: https://www.researchgate.net/publication/330872439_Face_Recognition_Techniques_A_Critical_Review
O'Neil C, Schutt R. Doing data science: Straight talk from the frontline. " O'Reilly Media, Inc."; 2013 Oct 9.
J Han J, Kambel M. Data Mining: Concepts and Techniques, Mor Third. ELSEVIER; 2012. 14–15 p.
Ravindran D. Fog computing resource optimization: a review on current scenarios and resource management. Baghdad Sci J. 2019;16(2):419–27.
Kietzmann JH, Hermkens K, McCarthy IP, Silvestre BS. Social media? Get serious! Understanding the functional building blocks of social media. Bus Horiz. 2011;54(3):241–51.
AL-Jumaili AS. A Hybrid Method of Linguistic and Statistical Features for Arabic Sentiment Analysis. Baghdad Sci J. 2020;17(1(Suppl.)):0385.
Verma P, Khanday AMUD, Rabani ST, Mir MH, Jamwal S. Twitter sentiment analysis on Indian government project using R. Int J Recent Technol Eng. 2019;8(3):8338–41.
World Economic Forum. The Global Risks Report 2017 12th Edition. Glob Compet Risks Team [Internet]. 2017;103. Available from: http://www3.weforum.org/docs/GRR/WEF_GRR16.pdf
Gupta A, Lamba H, Kumaraguru P. $1.00 per rt# bostonmarathon# prayforboston: Analyzing fake content on twitter. In2013 APWG eCrime researchers summit 2013 Sep 17 (pp. 1-12). IEEE.
Arts THE, Policy C, Justice C, Security N, Safety P, Security H. Rand_Mg877 [Internet]. Available from: papers2://publication/uuid/EEFC2DA5-FA25-4EA1-A3F2-674BEC499C03
Cybenko G, Giani A, Thompson P. Cognitive hacking: A battle for the mind. Computer (Long Beach Calif). 2002;35(8):50–6.
Kumar KPK, Srivastava A, Geethakumari G. A psychometric analysis of information propagation in online social networks using latent trait theory. Computing. 2016;98(6):583–607.
Howard PN, Kollanyi B. Bots,# StrongerIn, and# Brexit: computational propaganda during the UK-EU referendum. Available at SSRN 2798311. 2016 Jun 20.
Varol O, Ferrara E, Menczer F, Flammini A. Early detection of promoted campaigns on social media. EPJ Data Sci [Internet]. 2017;6(1). Available from: http://dx.doi.org/10.1140/epjds/s13688-017-0111-y
Introduction C, Data M, Various CI, Spring A, Street OW, Presidential S, et al. First Monday , Volume 21 , Number 11 - 7 November 2016 Electronic copy available at : https://ssrn.com/abstract=2982233. 2017;21(11):1–14.
Badawy A, Ferrara E. The rise of jihadist propaganda on social networks. Journal of Computational Social Science. 2018 Sep 1;1(2):453-70.
Khanday AM, Rabani ST, Khan QR, Rouf N, Din MM. Machine learning based approaches for detecting COVID-19 using clinical text data. International Journal of Information Technology. 2020 Sep;12(3):731-9. Available from: https://doi.org/10.1007/s41870-020-00495-9
Gao H, Hu J, Zhao BY, Barbara S, Barbara UCS, Chen Y. Detecting and Characterizing Social Spam Campaigns Categories and Subject Descriptors. Proc Internet Meas Conf (IMC. 2010;
Ratkiewicz J, Conover MD, Meiss M, Gonçalves B, Flammini A, Menczer FM. Detecting and tracking political abuse in social media. InFifth international AAAI conference on weblogs and social media. 2011 Jul 5;297–304.
Halu A, Zhao K, Baronchelli A, Bianconi G. Connect and win: The role of social networks in political elections. Epl. 2013;102(1).
Ramakrishnan N, Tech V, Chen F, Arredondo J, Mares D, Summers K. Analyzing Civil Unrest through Social Media. Computer . 2013;80–4.
Liu JS, Ning KC, Chuang WC. Discovering and characterizing political elite cliques with evolutionary community detection. Soc Netw Anal Min. 2013;3(3):761–83.
Bhat SY, Abulaish M. Communities A gainst Deception in Online Social Networks 1 The Platform 2 The Mischef. IEEE. 2014;2014(2):8–16.
Wong FMF, Tan CW, Sen S, Chiang M. Quantifying political leaning from tweets, retweets, and retweeters. IEEE Trans Knowl Data Eng. 2016;28(8):2158–72.
Zarrinkalam F, Bagheri E. Event identification in social networks. Encycl with Semant Comput Robot Intell. 2017;01(01):1630002. [Internet]Available from: http://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S2425038416300020
Lightfoot S. Political Propaganda Spread Through Social Bots. Media, Culture, & Global Politics. 2018;(March):0–22.
Ashcroft M, Fisher A, Kaati L, Omer E, Prucha N. Detecting Jihadist Messages on Twitter. Proc - 2015 Eur Intell Secur Informatics Conf EISIC. 2015. 2016;161–4.
Kumar KK, Geethakumari G. Detecting misinformation in online social networks using cognitive psychology. Human-centric Comput Inf Sci. 2014;4(1):1–22.
Mazzoleni G, Bracciale R. Socially Mediated Populism: The Communicative Strategies of Political Leaders on Facebook. Ssrn [Internet]. 2018. Available from: http://dx.doi.org/10.1057/s41599-018-0104-x
Khanday AM, Khan QR, Rabani ST. Identifying propaganda from online social networks during COVID-19 using machine learning techniques. International Journal of Information Technology. 2020 Oct 29:1-8.