一、概要
本篇文章的主要贡献是收集了一个多模态的新闻数据集(FakeSV)并基于该数据集训练了一个新的真假新闻检测的模型(SV-FEND)，并以该模型的效果作为该数据集的基线。
二、FakeSV介绍
在之前的新闻检测数据集中，存在数据量少、特征模态不够多、新闻涉及面单一等问题。在FakeSV数据集中，首次将用户（发布视频的人）信息也归为一种模态。最后该数据集的情况如下展示：
首先注意到该数据集来源是抖音和快手，所以处理的语言就是中文。然后数据集所包含的领域是全领域的，并不像之前只关注健康或者疫情新闻。
1.数据获取流程
首先先从一些官方的网站爬取一些官方核实的新闻文章（2019.1-2022.1）。将没有“视频”一词的文章忽略，然后用启发式的正则表达式来提取文章的关键句子，再使用Bert编码这些句子，用K-mean方法去除重复的新闻事件。最后得到854个新闻事件。
有了具体事件后再去抖音和快手两个网站上爬取相关的视频，对于爬取到的视频，需要收集：视频、封面、题目、发布时间；元数据（即点赞数、转发数）、前100条评论；发布者信息（自我简介、IP地址、粉丝数、前100个发布视频封面等）共三大类信息。下图展示其爬取的信息：
对于分类标签标注，研究者团队通过手工标注，得到了1827条假新闻、1827条真新闻、1884条被揭穿的（debunked）新闻、738条无关新闻。下左图展示整体的爬取流程，下右图展示三类新闻所涉及的新闻事件数和发布时间分布：
三、数据分析
为了鉴别某个模态是否能作为特征去区别真假新闻，研究者分析了数据集中各个模态在真假新闻视频中的差异。首先文字、视频、音频是肯定有效果的，首先文字上，研究者分析真假新闻的词云图是有差异的（figure 4），视频的质量有稍微的差距（figure 5左图，真新闻质量更高），音频所表露的情感也有差异。（figure 5右图，真新闻的情感偏中性、理性）
除此之外，发布新闻者和观众的反馈也是可用了判定新闻真假的信息。假新闻发布者中，没核实身份的人多，而真实新闻大多来源于为已正式的组织（figure 6左图）；真实新闻发布者有更多的视频、粉丝和赞，假新闻发布者的订阅多（figure 6右图）：
在传播学上，研究者们还分析了真假新闻在发布时间上和视频重复度上的不同。对于热点事件，假新闻会频繁出现在被揭穿视频之后（figure 8左图）；假新闻会有大量的重复视频发布在短视频网站中（figure 8右图）。
四、模型架构
文章提出模型架构并没有什么创新点，只是将多个模态信组合到一起传入transformer中进行训练：
五、实验结果
在主实验中，由于是一个二分类任务，研究者将多个模型和方法进行四维标准（正确率、F1值、精确度和召回率）的比较。
然后做了各个模态的消融实验，证明了各个模态都有作用：
此外，为了验证该模型是否存在预测能力。即我们都是用以前的数据来训练模型，会不会让模型对一些新视频作出较差的分类。于是研究者设计了时间分割的实验：将数据集按时间排序，分割成0.7：0.15：0.15的数据。用前0.7的数据来训练，来判断后面两段0.15的数据是否正确。得到的结果如下：
六、不足分析
在对将假新闻识别成真新闻的那些数据中，研究者分析得到原因是视频是个人拍摄的，其存在着片面性，干扰了模型识别。于是研究团队的下一步是拓展模型的能力，提供足够的外部的事实的信息，提高模型的健壮性。