Fake News in Social Networks
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摘要
本文提出基于多智能体深度强化学习的假新闻传播模型，刻画社交网络中信息聚合与假新闻攻击的机制与演化。实证发现：攻击高连接度节点和信号较弱节点效果更佳，分散攻击优于集中攻击，平衡网络较聚类网络更抗攻击。通过大规模人类实验验证模型预测的合理性，提示提升网络平衡性、隐匿连接信息及提醒用户假新闻存在等对策有助于抵御假新闻扩散 [page::0][page::1][page::5][page::18][page::26][page::28]。
