互联网的发展是一把双刃剑，一方面让加速了“信息时代”的到来，人们可以以“零”成本的方式获取、创造和分享信息，另一方面也滋生了假信息泛滥，造成严重的后果。近年来，由于它的爆炸性增长，特别是在社会媒体上，虚假信息包括假新闻，已经成为一个全球现象，因此如何缓解虚假信息所带来的负面信息引起了整个研究界的关注。

假新闻的广泛传播会对个人乃至社会造成严重的负面影响。尽管最近虚假新闻检测方面取得了一些科研进展，但仍然是一个极具挑战性的问题，因为它的复杂性、广泛性、多模态，和事实核查的高昂代价。例如，假新闻是有意为之来误导大众的，使得仅依赖于文本来检测变得非常困难。另外，假新闻的内容和风格具有多样化，而且动态变化。所以引入额外信息，例如知识图谱和社会媒体，对于提高假新闻检测效果变得非常重要。但是社会媒体上的信息往往是大量的、不完整的、非结构化的和带有噪音的。

10月10日上午10点，智东西公开课邀请到伊利诺伊理工大学计算机学院讲席助理教授舒凯博士参与「机器学习前沿讲座」第9讲，带来主题为《机器学习在社交媒体虚假信息检测中的研究》的直播讲解。舒凯老师将深入解析虚假新闻检测的最新的代表性方法：1）如何利用社交媒体信息辅助虚假新闻检测；2）可解释性的虚假新闻检测；3）基于元学习的虚假新闻检测；4）跨领域的虚假新闻检测方法；最后也将展望一些有意义的研究方向，例如如何理解和挖掘虚假信息，如何构建可解释性和弱监督的机器学习系统，和交叉学科的研究等。

舒凯博士是伊利诺伊理工大学（Illinois Institute of Technology）计算机学院的讲席助理教授。他的研究兴趣集中于机器学习、数据挖掘、社会计算以及他们在虚假信息、教育、医疗等领域的应用。他出版了专著《Detecting Fake News on Social Media》，编辑了《Disinformation, Misinformation, and Fake News in Social Media》。他于2020年8月在亚利桑那州立大学（Arizona State University）获得计算机博士学位，并且多次获得博士奖学金，2018年SBP虚假信息挑战赛第一名，并多次被邀请在顶级会议上，比如ACM KDD 和WSDM，讲授前沿科研成果。他在国际顶级期刊和会议发表40多篇文章包括ACM KDD, SIGIR, WSDM, WWW, CIKM, IEEE ICDM, IJCAI, 和 AAAI。舒凯曾实习于微软研究院总部，雅虎研究院和惠普中国研究院。更多信息详见主页：http://www.cs.iit.edu/~kshu/