Как слухи распространяются: новый подход к анализу и предотвращению дезинформации

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали инновационную систему, позволяющую не только выявлять ложные сообщения, но и понимать механизмы их распространения в социальных сетях.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Система CausalMamba объединяет кодировщики Mamba и GCN для обработки входных цепочек распространения, формируя единое представление, которое затем используется для совместной классификации слухов и обнаружения причинно-следственных связей посредством многозадачной оптимизации.

Предложен фреймворк CausalMamba, объединяющий модели последовательностей, графовое обучение и дифференцируемое обнаружение причинно-следственных связей для анализа распространения слухов.

Обнаружение слухов в социальных сетях остается сложной задачей из-за динамики распространения и недостаточной интерпретируемости существующих моделей. В данной работе представлена новая структура ‘CausalMamba: Interpretable State Space Modeling for Temporal Rumor Causality’, объединяющая последовательное моделирование, графовые нейронные сети и дифференцируемое обнаружение причинно-следственных связей. Предложенный подход не только позволяет классифицировать слухи, но и выявлять ключевые узлы распространения, раскрывая скрытые механизмы влияния. Сможет ли CausalMamba стать основой для создания более прозрачных и эффективных систем борьбы с дезинформацией?

Проблема масштабируемости в обнаружении ложных слухов

Традиционные методы выявления ложных слухов, такие как BiLSTM-CNN и Transformer-модели, сталкиваются со значительными трудностями при анализе сложных графов распространения информации. Эти архитектуры, хоть и эффективны в обработке последовательностей, испытывают проблемы с улавливанием зависимостей между удаленными узлами в графе, что особенно критично при анализе длинных цепочек распространения слухов. В частности, сложность заключается в том, что информация, релевантная для определения правдивости слуха, может находиться на значительном расстоянии от текущего узла в графе, и стандартные рекуррентные или трансформаторные сети испытывают трудности с удержанием этой информации в долгосрочной памяти. Это приводит к снижению точности выявления ложных слухов в сложных сетевых структурах, где важна не только локальная, но и глобальная информация о распространении.

Неуклонный рост объема и скорости распространения информации в сети представляет собой серьезную проблему для существующих систем обнаружения ложных слухов. Современные алгоритмы, несмотря на свою эффективность в обработке отдельных фрагментов данных, испытывают трудности при анализе огромных потоков информации, генерируемых социальными сетями и новостными платформами. Это приводит к задержкам в обнаружении дезинформации и снижает общую эффективность систем мониторинга. Поэтому, разработка более производительных и масштабируемых подходов, способных обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени, становится критически важной задачей для обеспечения достоверности информации в цифровой среде. Требуются инновационные решения, позволяющие эффективно фильтровать и анализировать потоки данных, выявляя признаки ложной информации до того, как она получит широкое распространение.

Существующие методы обнаружения ложных известий зачастую рассматривают цепочки распространения информации как простые последовательности событий, игнорируя сложную сетевую структуру, определяющую процесс распространения. Такой подход упускает из виду важные взаимосвязи между пользователями и источниками, а также влияние различных факторов, таких как доверие и социальные связи, на скорость и охват распространения слухов. В реальности, информация не распространяется линейно, а формирует сложные графы, где каждый узел представляет собой пользователя или источник, а связи отражают отношения между ними. Не учитывая эту нюансированную структуру, существующие методы оказываются неспособными эффективно выявлять и блокировать распространение ложных известий, особенно в динамично меняющихся социальных сетях.

Использование структуры графа с селективными моделями пространства состояний

Обучение представлений графов (Graph Representation Learning) позволяет кодировать структуру распространения слухов в виде векторных представлений. В контексте анализа каскадов распространения слухов, каждый узел графа представляет собой пользователя, а ребра — отношения взаимодействия между ними. Алгоритмы обучения представлений графов, такие как Node2Vec или GraphSAGE, анализируют структуру графа — связи между пользователями и последовательность распространения информации — и генерируют векторные представления для каждого узла. Эти векторы содержат информацию о роли узла в графе, его связях с другими узлами и его влиянии на распространение информации. Полученные векторные представления служат входными данными для моделей машинного обучения, позволяя им эффективно анализировать и прогнозировать распространение слухов, учитывая как содержание сообщения, так и социальную структуру, в которой оно распространяется.

Модель Mamba, относящаяся к классу селективных моделей пространства состояний (SSM), представляет собой эффективный подход к моделированию последовательностей, преодолевающий ограничения традиционных рекуррентных нейронных сетей (RNN) и трансформеров при обработке длинных последовательностей. В отличие от RNN, Mamba использует механизм селективного сканирования, позволяющий динамически выбирать, какую часть входной последовательности обрабатывать на каждом шаге, что снижает вычислительную сложность. В сравнении с трансформерами, Mamba имеет линейную сложность по длине последовательности $O(N)$, в то время как трансформеры имеют квадратичную сложность $O(N^2)$, что делает Mamba более масштабируемой для обработки очень длинных последовательностей данных. Этот подход позволяет модели эффективно улавливать долгосрочные зависимости в данных, избегая проблем затухания или взрыва градиентов, характерных для RNN, и снижая вычислительные затраты, связанные с механизмом внимания в трансформерах.

Комбинирование графовых эмбеддингов с моделью Mamba позволяет учитывать как последовательную, так и структурную информацию в каскадах распространения слухов. Графовые эмбеддинги кодируют структуру каскада, в то время как Mamba эффективно обрабатывает последовательности данных, преодолевая ограничения рекуррентных нейронных сетей (RNN) и трансформеров при работе с длинными последовательностями. В результате данного подхода, точность ($Accuracy$) и F1-мера увеличиваются на 7% по сравнению с использованием архитектуры BiLSTM-CNN, что свидетельствует о преимуществах одновременного учета как структурных, так и временных характеристик распространения слухов.

CausalMamba: выявление причин распространения слухов

CausalMamba использует дифференцируемое обнаружение причинно-следственных связей на основе алгоритма NOTEARS для построения ориентированного ациклического графа (DAG), отражающего причинно-следственные отношения между твитами в цепочке распространения слуха. Алгоритм NOTEARS позволяет выучить структуру DAG непосредственно из данных, минимизируя цикличность в графе и обеспечивая возможность вычисления градиентов для оптимизации. В контексте распространения слухов, DAG представляет, какие твиты послужили причиной появления других, что позволяет моделировать динамику распространения и выявлять ключевые узлы, оказывающие наибольшее влияние на каскад. Такой подход позволяет отличать корреляции от причинно-следственных связей, что критически важно для точного моделирования и прогнозирования распространения информации.

CausalMamba использует полученный направленный ациклический граф (DAG), представляющий причинно-следственные связи между твитами, в сочетании с графовыми сверточными сетями (GCN) и архитектурой Mamba для эффективного моделирования динамики распространения слухов. GCN позволяют агрегировать и преобразовывать признаки соседних узлов в графе, что улучшает представление каждого твита в контексте распространения информации. Архитектура Mamba, в свою очередь, обеспечивает эффективную обработку последовательностей данных, что позволяет моделировать временную зависимость между твитами и предсказывать дальнейшее распространение слухов. Комбинация этих компонентов позволяет CausalMamba не только моделировать процесс распространения, но и выявлять наиболее влиятельные узлы в сети, определяя ключевые факторы, способствующие распространению информации.

В ходе экспериментов на наборе данных Twitter15 модель CausalMamba продемонстрировала точность в 92% и Macro-F1-меру в 92%, что сопоставимо с результатами существующих методов анализа распространения слухов. Применение графовых сверточных сетей (GCN) в сочетании с архитектурой Mamba позволило добиться прироста точности и F1-меры на 5% по сравнению с использованием только Mamba, что подтверждает эффективность предложенного подхода к моделированию динамики распространения информации в социальных сетях.

Вмешательство и влияние: прогнозирование динамики каскадов

Система CausalMamba предоставляет уникальную возможность моделирования вмешательств в процессы распространения информации, позволяя оценить последствия удаления конкретных узлов из каскада, например, наиболее влиятельных распространителей слухов. Это дает возможность точно определить, насколько критичен данный узел для поддержания и масштабирования распространения информации. Исследование влияния удаления конкретных участников сети позволяет не только прогнозировать изменение динамики каскада, но и разрабатывать эффективные стратегии по прерыванию распространения дезинформации или вредоносных нарративов, направленные на минимизацию их воздействия. Результаты моделирования могут быть использованы для оптимизации действий по контролю над информационными потоками и повышения устойчивости сети к манипуляциям.

В рамках данной системы для выявления ключевых распространителей информации используется комбинация алгоритма PageRank и методов причинно-следственного анализа. PageRank, изначально разработанный для ранжирования веб-страниц, позволяет оценить авторитетность узла в сети, основываясь на количестве и качестве входящих ссылок. Однако, для более точного определения влияния узла на распространение информации, этот алгоритм дополняется причинно-следственным анализом, который учитывает не только структурные связи, но и фактическое влияние узла на динамику каскада. Сочетание этих подходов позволяет идентифицировать узлы, вмешательство в активность которых наиболее эффективно для контроля или изменения траектории распространения информации, что особенно актуально для борьбы с дезинформацией и вредоносными нарративами в онлайн-среде.

Возможность моделирования влияния на распространение информации имеет огромное значение для борьбы с дезинформацией и превентивного контроля над вредоносными нарративами в онлайн-пространстве. Исследования показывают, что выявление и нейтрализация ключевых распространителей ложных сведений может значительно замедлить или даже остановить каскад дезинформации. Использование таких инструментов, как CausalMamba, позволяет не только прогнозировать развитие подобных каскадов, но и тестировать различные стратегии вмешательства, определяя наиболее эффективные способы защиты общества от манипуляций и фейковых новостей. В перспективе это открывает возможности для создания автоматизированных систем, способных оперативно реагировать на возникающие угрозы и минимизировать негативное воздействие ложной информации на общественное мнение и социальную стабильность.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность понимания не только наличия распространяющегося слуха, но и причинно-следственных связей, определяющих его динамику. В этом контексте особенно актуальна мысль Эдсгера Дейкстры: «Дисциплина — это выбор между тем, что легко, и тем, что правильно». Подобно тому, как дисциплина требует осознанного выбора, CausalMamba предлагает осознанный подход к моделированию распространения слухов, стремясь к выявлению скрытых закономерностей и зависимостей. Определение границ ответственности за распространение информации, как и выявление ключевых узлов в графе, требует строгости и точности, что и демонстрирует предложенный фреймворк, особенно в части дифференцируемого обнаружения причинно-следственных связей.

Куда Далее?

Представленная работа, безусловно, представляет собой шаг вперёд в понимании динамики распространения слухов. Однако, следует признать, что любое усложнение системы, даже направленное на повышение её интерпретируемости, неизбежно порождает новые точки напряжения. Модель CausalMamba, стремясь к дифференцируемому обнаружению причинности, открывает возможности для вмешательства, но не гарантирует предсказуемости последствий. Архитектура, как проявление поведения системы во времени, всегда опережает схему на бумаге.

Будущие исследования должны быть сосредоточены не только на улучшении точности обнаружения, но и на более глубоком понимании контекста, в котором распространяются слухи. Необходимо учитывать влияние социальных сетей, психологических факторов и когнитивных искажений. Простое увеличение масштаба данных не решит проблему — требуется принципиально новый подход к моделированию человеческого поведения.

В конечном итоге, задача состоит не в том, чтобы создать совершенный детектор слухов, а в том, чтобы построить систему, способную адаптироваться к постоянно меняющемуся информационному ландшафту. Элегантность решения всегда кроется в простоте, но эта простота должна быть подкреплена глубоким пониманием лежащих в основе принципов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16191.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-23 21:21