การตรวจสอบข่าวปลอมด้วยวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่อง

Abstract

วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอวิธีการตรวจจับข่าวปลอมบนเครือข่ายสังคมออนไลน์ทวิตเตอร์ด้วยวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่อง โดยใช้การเรียนรู้ด้วยเครื่องสามวิธี ได้แก่ Naïve Bayes, Neural Network และ Support Vector Machine โดยเก็บข้อมูลจากหัวข้อข่าวที่เป็นภาษาไทย ในระหว่างเดือนตุลาคมถึงพฤศจิกายน พ.ศ. 2560 ผลการวิจัยพบว่าทั้งสามวิธีสามารถตรวจจับข่าวปลอมในชุดข้อมูลได้อย่างถูกต้อง ร้อยละความถูกต้องของวิธี Naïve Bayes คือ 96.08 เปอร์เซ็นต์ Neural Network 99.89 เปอร์เซ็นต์ และ Support Vector Machine 99.89 เปอร์เซ็นต์ นอกจากนี้ได้ทำการวิเคราะห์ข้อมูลข่าวปลอมและชี้ให้เห็นลักษณะของข่าวปลอมที่พบในชุดข้อมูล