Towards modeling and mitigating misinformation propagation in online social networks
Çevrimiçi sosyal ağlarda yanlış bilgi yayılımının modellenmesi ve azaltılması üzerine
- Tez No: 781133
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 128
Özet
İnternet ve sosyal medyada yer alan yanlış bilgiler toplum üzerinde oluşturabileceği güvensizlik ve sağlık, enerji, politika, terörizm ve afetler gibi önemli alanlarda insan karar mekanizmalarında oluşturabileceği etki yüzünden ciddi bir endişe haline gelmiştir. Yanlış bilgilerin tespiti ve yayılımının önüne geçmek için hesaplamalı yöntemler devreye alınmaya başlamıştır. Bu yöntemler, sahte haberler ve trol hesapların algoritmik açıdan tespiti ve yanlış bilgilerin sosyal medyada yayılması üzerine geliştirilmektedir. Fakat, internette ve sosyal medyada yer alan yanlış bilgi problemi sürekli ilgi ve araştırma gerektiren karmaşık ve devam eden bir problemdir. Biz bu problemin çözümünde üç farklı açıdan katkı sağlamaktayız. İlk olarak, çeşitli sosyal ağ senaryolarında mo-delleme, simulasyon, görselleştirme ve analiz için kullanılabilecek Crowd isimli genişletilebilir bir sosyal ağ çatısı tasarlayıp geliştirdik. İkinci katkımız ise, yanlış bilgi yayılımının oyunlaştırılarak ağda yer alan düğümler arasında bir işbirlikçi oyun haline getirilmesi ve yayılımın farklı şartlarda nasıl gerçekleştiğinin anlaşılması üzerinedir. Sonrasında, düğümlerin ağ seviyesinde kontrol edildiği ağ seviyesinde bir oyun tasarladık. Bu oyunda, Multi Agent Deep Deterministic Policy Gradients yöntemini baz alarak geliştirdiğimiz derin pekiştirmeli öğrenme metodunun page-rank, centrality ve CELF gibi düğüm seçme algoritmalarından daha iyi performans verdiğini gösterdik. Son olarak, yanlış bilgi probleminde şeffaflık, değişmezlik ve doğruluk gibi kriterleri sağlayabilecek bir blokzincir ve derin öğrenme hibrit yöntemini kitle kaynak kullanımı ile önerdik. İtibar sistemleri üzerine iyi bilinen saldırılar altında detaylı simulasyonlar ile yöntemin performansı ölçülmüş ve Twitter üzerinde yer alan bir çalışmayla kıyas yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Misinformation on the internet and social media has become a pressing concern due to its potential impacts on society, undermining trust and impacting human decisions on global issues such as health, energy, politics, terrorism, and disasters. As a solution to the problem, computational methods have been employed to detect and mitigate the spread of false or misleading information. These efforts have included the development of algorithms to identify fake news and troll accounts, as well as research on the dissemination of misinformation on social media platforms. However, the problem of misinformation on the web and social networks remains a complex and ongoing challenge, requiring continued attention and research. We contribute to three different solution aspects of the problem. First, we design and implement an extensible social network simulation framework called Crowd that helps model, simulate, visualize and analyze social network scenarios. Second, we gamify misinformation propagation as a cooperative game between nodes and identify how misinformation spreads under various criteria. Then, we design a network-level game where the nodes are controlled from a higher perspective. In this game, we train and test a deep reinforcement learning method based on Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradients and show that our method outperforms well-known node-selection algorithms, such as page-rank, centrality, and CELF, over various social networks in defending against misinformation or participating in it. Finally, we promote and propose a blockchain and deep learning hybrid approach that utilizes crowdsourcing to target the misinformation problem while providing transparency, immutability, and validity of votes. We provide the results of extensive simulations under various combinations of well-known attacks on reputation systems and a case study that compares our results with a current study on Twitter.
Benzer Tezler
- İklim değişikliğinin sosyoekonomik etkilerinin modellenmesini geliştirmek için bir çerçeve
A framework to improve the modeling of the socioeconomic impacts of climate change
FADİME AKSOY
Doktora
Türkçe
2023
EkonometriBursa Uludağ ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURAN BAYRAM ARLI
- Utilizing remote sensing and GIS solar power sources
Uzaktan algılama ve CBS güneş enerjisi kaynaklarından faydalanma
SAIF AL ALLAQ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF GÜRCAN ŞAHİN
- Elektrikli araç şarj istasyonlarının alçak gerilim dağıtım şebekesine bağlantısı ve etkilerinin incelenmesi
Examination of the connection and impacts of electric vehicle charging station on the low voltage distribution network
EZGİ SOLAK ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- A decision making support model to determine appropriate credits for green building certification based on project delivery attributes
Yeşil bina sertifikasyonu için proje teslimi özelliklerine göre uygun kredilerin belirlenmesi için bir karar verme destek modeli
SENEM SEYİS
Doktora
İngilizce
2015
İnşaat MühendisliğiPolitecnico di MilanoYapı Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMILIO PIZZI
PROF. DR. ESİN ERGEN PEHLEVAN
- Assessment of the autonomous vehicles impacts on urban mobility and urban form
Sürücüsüz araçların kentsel hareketlilik ve kentsel yapısı üzerindeki etkilerinin değerlendirilmesi
MAZDAK SADEGHPOUR
Doktora
İngilizce
2024
Trafikİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. EDA BEYAZIT