Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ: Giảm thiểu tối đa thiệt hại do thông tin sai lệch gây ra trên mạng xã hội trực tuyến

LỜI CAM ĐOAN<br /> Tôi xin cam đoan, những kiến thức trình bày trong luận văn là do tôi tìm<br /> hiểu, nghiên cứu và trình bày dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Hoàng Xuân<br /> Huấn. Trong quá trình làm luận văn, tôi đã tham khảo các tài liệu có liên quan<br /> và đều trích dẫn nguồn đầy đủ, rõ ràng. Những kết quả mới trong luận văn là<br /> của riêng tôi, không sao chép từ bất kỳ một công trình nào khác. Nếu có điều gì<br /> không trung thực, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm.<br /> Học viên<br /> <br /> Vũ Minh Mạnh<br /> <br /> LỜI CẢM ƠN<br /> Trước hết, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến PGS.TS Hoàng Xuân Huấn,<br /> người thầy đã giành nhiều thời gian để hướng dẫn, góp ý giúp tôi hoàn thành<br /> luận văn này. Thầy luôn truyền cho tôi cảm hứng, nhiệt huyết nghiên cứu khoa<br /> học, động viên và cho tôi nhiều lời khuyên quý báu.<br /> Tôi cũng xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới các thầy, cô giáo đã giảng dạy<br /> tôi trong suốt 2 năm học tại Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà<br /> Nội. Mỗi thầy cô đều cho tôi những bài giảng thật hay và bổ ích.<br /> Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn tới Ban giám đốc Học viện An ninh nhân dân,<br /> Lãnh đạo Khoa Công nghệ và An ninh thông tin cùng các anh chị đồng nghiệp<br /> đã tạo mọi điều kiện thuận lợi giúp tôi tham gia và hoàn thành khóa học.<br /> Cuối cùng, tôi xin gửi lời biết ơn đến bố mẹ, anh chị trong gia đình, bạn bè,<br /> người thân đã luôn ủng hộ, động viên tôi vượt qua những khó khăn trong cuộc<br /> sống, để tôi có thể theo đuổi ước mơ và hoài bão của mình.<br /> Học viên<br /> <br /> Vũ Minh Mạnh<br /> <br /> Mục lục<br /> <br /> MỞ ĐẦU<br /> <br /> 1<br /> <br /> 1 GIỚI THIỆU VỀ MẠNG XÃ HỘI<br /> <br /> 5<br /> <br /> 1.1<br /> <br /> 1.2<br /> <br /> 1.3<br /> <br /> Giới thiệu chung về mạng xã hội . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 5<br /> <br /> 1.1.1<br /> <br /> Lịch sử phát triển của mạng xã hội . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 5<br /> <br /> 1.1.2<br /> <br /> Những tính năng của mạng xã hội . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 5<br /> <br /> Các đặc trưng cơ bản của mạng xã hội . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 5<br /> <br /> 1.2.1<br /> <br /> Đặc trưng thế giới nhỏ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 5<br /> <br /> 1.2.2<br /> <br /> Đặc trưng tập nhân . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 6<br /> <br /> 1.2.3<br /> <br /> Phân bố luật lũy thừa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 6<br /> <br /> 1.2.4<br /> <br /> Đặc trưng cấu trúc cộng đồng . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 6<br /> <br /> 1.2.5<br /> <br /> Các đặc trưng khác của mạng xã hội . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 6<br /> <br /> Một số chủ đề được nghiên cứu trên mạng xã hội . . . . . . . . . .<br /> <br /> 7<br /> <br /> 1.3.1<br /> <br /> Phát hiện cấu trúc cộng đồng trên mạng xã hội . . . . . .<br /> <br /> 7<br /> <br /> 1.3.2<br /> <br /> Dự đoán liên kết trên mạng xã hội . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 7<br /> <br /> 1.3.3<br /> <br /> Tính riêng tư trên mạng xã hội . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 7<br /> <br /> 1.3.4<br /> <br /> Tiến hóa động trên mạng xã hội . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 7<br /> <br /> 1.3.5<br /> <br /> Khai phá dữ liệu trên mạng xã hội . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 7<br /> <br /> 1.3.6<br /> <br /> Tối đa hóa ảnh hưởng trên mạng xã hội . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 7<br /> <br /> 1.3.7<br /> <br /> Phát hiện, giám sát và ngăn ngừa thông tin sai lệch trên<br /> mạng xã hội . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 7<br /> <br /> 2 THÔNG TIN SAI LỆCH VÀ CÁC MÔ HÌNH LAN TRUYỀN<br /> THÔNG TIN SAI LỆCH<br /> <br /> 8<br /> <br /> 2.1<br /> <br /> Định nghĩa thông tin sai lệch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 8<br /> <br /> 2.2<br /> <br /> Mô hình lan truyền thông tin sai lệch . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 8<br /> <br /> 2.2.1<br /> <br /> Mô hình tầng độc lập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 9<br /> <br /> 2.2.2<br /> <br /> Mô hình ngưỡng tuyến tính . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 9<br /> <br /> 2.3<br /> <br /> Một số hướng nghiên cứu liên quan đến bài toán hạn chế lan<br /> truyền thông tin sai lệch trên mạng xã hội trực tuyến . . . . . . .<br /> <br /> 10<br /> <br /> 3 GIẢI PHÁP GIẢM THIỂU TỐI ĐA THIỆT HẠI DO THÔNG<br /> TIN SAI LỆCH GÂY RA TRÊN MẠNG XÃ HỘI TRỰC TUYẾN 12<br /> 3.1<br /> <br /> Phát biểu bài toán . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 12<br /> <br /> 3.2<br /> <br /> Độ khó của bài toán . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 14<br /> <br /> 3.3<br /> <br /> Các thuật toán đề xuất giải quyết bài toán MDM . . . . . . . . .<br /> <br /> 14<br /> <br /> 3.3.1<br /> <br /> Thuật toán tham lam dựa trên hàm f (I) . . . . . . . . . .<br /> <br /> 15<br /> <br /> 3.3.2<br /> <br /> Thuật toán tham lam dựa trên hàm α(v) . . . . . . . . . .<br /> <br /> 16<br /> <br /> 4 THỰC NGHIỆM<br /> <br /> 18<br /> <br /> 4.1<br /> <br /> Mục đích thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 18<br /> <br /> 4.2<br /> <br /> Dữ liệu tiến hành thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 18<br /> <br /> 4.3<br /> <br /> Cài đặt thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 19<br /> <br /> 4.4<br /> <br /> Kết quả thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 19<br /> <br /> 4.5<br /> <br /> Kết luận và nhận xét . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br /> <br /> 23<br /> <br /> KẾT LUẬN<br /> <br /> 24<br /> <br /> DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ<br /> <br /> 25<br /> <br /> PHỤ LỤC<br /> <br /> 33<br /> <br /> 1<br /> <br /> MỞ ĐẦU<br /> Ngày nay, các mạng xã hội trực tuyến đã trở thành một phần không thể thiếu<br /> trong cuộc sống của con người, cho phép mỗi chúng ta có thể tạo, chia sẻ và trao<br /> đổi thông tin, ý tưởng một cách nhanh chóng và dễ dàng hơn bao giờ hết. Đối<br /> với nhiều người dùng, các trang mạng xã hội trực tuyến như Facebook, Twitter,<br /> Google+ được coi là những kênh tin tức chính. Trong nhiều trường hợp, các trang<br /> mạng xã hội này còn đưa những tin tức quan trọng trước cả một số phương tiện<br /> truyền thông đại chúng khác như phát thanh, truyền hình vv.. Ví dụ, tin tức về<br /> trùm khủng bố Bin Laden bị tiêu diệt lan truyền trên Twitter trước khi Tổng<br /> thống Mỹ chính thức thông báo trên các phương tiện truyền thông công cộng [52]<br /> hoặc câu chuyện về cái chết của ca sĩ Whitney Houston lan rộng trên Twitter,<br /> trước 27 phút so với hãng tin AP (Associated Press) [53]. Có thể nói rằng, các<br /> trang mạng xã hội ngày nay là một trong những nguồn cung cấp thông tin phong<br /> phú, đa chiều và là "nơi khám phá tin tức" của nhiều độc giả, đặc biệt là những<br /> độc giả trẻ và phụ nữ, chiếm số đông nhất trong nhóm chọn mạng xã hội để cập<br /> nhật tin tức.<br /> Bên cạnh những thông tin tin cậy, chính xác thì những thông tin sai lệch cũng<br /> lan truyền rộng rãi trên mạng xã hội một cách dễ dàng. Một nhóm nghiên cứu<br /> đến từ Đại học Columbia (New York, Mỹ) [23] đã chỉ ra rằng tốc độ lan truyền<br /> của thông tin sai lệch ngang bằng so với những tin tức chính thống. Chính những<br /> điều này đã gây ra những thiệt hại to lớn cho các cá nhân, tổ chức không những<br /> về kinh tế, chính trị mà còn tác động đến tâm lý, cuộc sống con người. Gần<br /> đây, diễn đàn Kinh tế thế giới (World Economic Forum, 2014) đã coi sự gia tăng<br /> nhanh chóng của thông tin sai lệch trên các phương tiện xã hội trực tuyến là<br /> một trong mười xu hướng hàng đầu mà thế giới phải đối mặt.<br /> Trước những thách thức nêu trên, làm thể nào để có thể hạn chế sự lan truyền<br /> của thông tin sai lệch trên mạng xã hội một cách kịp thời và hiệu quả? là một<br /> câu hỏi đang nhận được sự quan tâm nghiên cứu của nhiều nhà khoa học trong<br /> thời gian gần đây.<br /> Một số nghiên cứu tập trung vào việc nhận dạng thông tin sai lệch và tin đồn<br /> (Rumor) như nghiên cứu của Qazvinian, 2011, [6] và Kwwon, 2013, [7].<br /> Một số khác, nghiên cứu vấn đề xác định tập đỉnh là nguồn phát thông tin sai<br /> <br />