中国计算机学会: “社会服务计算与突发公共事件舆情应对论坛”

主讲人 : Huan Liu教授，曹娟教授，周德宇教授，杨梦宁副教授

报告题目：Lessons Learned from Fake News Detection on Social Media

报告摘要：In recent years, fake news has become a global phenomenon, particularly so during the pandemic, COVID-19. The wide dissemination of fake news can have detrimental societal effects on individuals and the society. Despite the recent progress in detecting fake news, it remains a challenging task due to its complexity, diversity, multi-modality, speed, and costs of fact-checking or annotation. In this talk, we look at some lessons learned when exploring strategies of detecting fake news, and discuss challenges in fake news research and the need for interdisciplinary research. This talk is mainly  d on Kai Shu’s research at the DMML lab at ASU.

报告题目：重大社会事件中的虚假新闻治理与思考

报告摘要：2016年美国大选中的“Facebook假新闻”事件把互联网虚假新闻带入公众视野；2017年DeepFake等深度伪造技术的出现让各国政府意识到虚假伪造信息可能给社会带来的重大风险； 2017年底著名IT咨询公司Gartner进一步预测，到2020年由AI驱动而创造的虚假内容将超过AI的检测能力；2018年到2019年，顶级学术杂志《Science》上刊登四篇虚假新闻的论文，掀起了虚假新闻检测技术研究的热潮。该报告将给大家分享互联网虚假信息检测技术的发展历程、各国在重大社会事件中的虚假新闻治理现状、以及未来对该领域的技术发展方向和国家治理政策的思考。用AI技术提高多模态虚假信息识别能力，让世界更可信！

 

报告题目：面向网络文本的社会情感分析研究进展

报告摘要：根据主体的类型的不同，情感可分为个人情感、集体情感和社会情感。社会情感是指社会成员对事物所产生的合成情感。例如，针对新冠病毒，广大群众的情感如何？很显然，了解这些信息对于正确的舆情认知与有效的舆论引导很有帮助。报告针对互联网时代下海量的网络文本，围绕情感分析，介绍近些年我们在社会情感分析方面的研究进展。报告主要包括三个部分内容：1）基于情绪关系约束的社会情感检测；2）基于主题可解释的神经社会情感检测；3）基于层级状态的神经社会情感检测。

报告题目：从新冠疫情防控看社会综合治理

报告摘要：分享在街道开展新冠疫情防控技术支持工作的收获，从一线信息化诉求切入，分析网格化、运动式治理模式下现有社会综治解决方案的薄弱环节，探讨体现区域特色，强调多元协同的综合治理。

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主讲人简介：

Dr. Huan Liu is a professor of Computer Science and Engineering at Arizona State University. Before he joined ASU, he worked at Telecom Australia Research Labs and was on the faculty at National University of Singapore. He is a co-author of a text, Social Media Mining: An Introduction, Cambridge University Press and a recent monograph, Detecting Fake News on Social Media, Morgan & Claypool Publishers. He is a founding organizer of the International Conference Series on Social Computing, Behavioral-Cultural Modeling, and Prediction, and Field Chief Editor of Frontiers in Big Data and its Specialty Chief Editor of Data Mining and Management. He is a Fellow of ACM, AAAI, AAAS, and IEEE. More can be found at http://www.public.asu.edu/~huanliu.

曹娟，中科院计算技术研究所，研究员，博士生导师，跨媒体计算方向负责人。中国科学院大学岗位教授。入选中科院“青年促进会”首批成员。研究方向：多媒体内容分析，数字内容伪造与检测。该方向是计算所五个重点培育方向之一。近年来发表领域主流国际期刊和会议论文40余篇，研究成果Google Scholar累计引用1440余次，第一作者单篇最高引用273次。申请专利28项，第一发明人21项，10项已授权。举办2019年“互联网虚假新闻检测挑战赛”和“虚假新闻检测学术论坛”，以及2020年“科技战役-大数据公益挑战赛”系列中的“疫情期间虚假新闻检测”比赛，公布了目前业内最大规模的中文多模态虚假新闻数据集，鼓励研究人员探索基于多种模态的虚假新闻自动检测方法。作为项目负责人围绕多媒体内容安全方向承担十余项国家级重要课题，主持科研经费3200余万，其中科技部重点研发计划课题2项，基金委联合重点基金1项，北京市科委下一代人工智能储备课题1项，中央军委科技委创新项目2项。研发的虚假新闻检测系统和图片视频伪造检测系统在国家互联网应急中心、新华社、人民网、新华网等国家部委和重要企业中落地应用。

周德宇，东南大学计算机学院，教授，博导。2008年博士毕业于英国里丁大学计算机学院，2009年英国剑桥大学博士后回国就职东南大学。从事大数据分析、自然语言处理等相关研究。主要围绕如何利用统计模型来表示外界事物的不确定性，研究数据模型在社交媒体分析，生物文本理解等若干领域上的应用。发表论文40余篇。担任中国中文信息学会理事、中国中文信息学会社会媒体处理专委会委员、中国中文信息学会健康与生物信息处理专委会委员、中国计算机学会中文信息技术专委会委员、《Frontiers of Computer Science》青年编委。

杨梦宁，博士，副教授/硕士生导师。研究方向：大数据分析、深度学习、软件工程。

大数据与软件学院智能科学系主任。长期从事大数据分析、深度学习、软件工程的研究与应用。近年来，主持重庆市人工智能技术创新重大主题专项项目1项，主持重庆市科技人才培养计划项目1项，主研科技部国家重大专项项目1项，主研国家自然科学基金青年基金项目1项，完成企事业单位委托项目30余项；申请发明专利22项，获权12项，转化专利2项。指导学生学科竞赛、创业竞赛获得国家级奖十余次，多次获得国家留学基金委-IBM优秀教师奖教金。

详情见链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kBV7hw5gozfgOMRm1dQ3vg