현재, 기술과 소셜 네트워크의 중요한 발전으로 인해 사람들은 뉴스의 신뢰성에 집중하지 않고 신속하게 접할 수 있습니다. 그 결과, 허위 뉴스의 비율이 증가하였습니다. 허위 뉴스는 정치, 경제 및 사회를 포함한 많은 측면에 부정적인 영향을 미치기 때문에 오늘날 사회에 큰 문제로 작용합니다. 허위 뉴스는 현대 디지털 플랫폼을 통해 소셜 미디어에서 널리 퍼지고 있습니다. 본 논문에서는 기계 학습 및 심층 학습을 이용한 허위 뉴스 탐지에 대한 포괄적인 리뷰를 수행하는 데 초점을 맞추었습니다. 또한, 이 리뷰는 간략한 설문 조사와 평가를 제공하며, 격차에 대한 논의와 미래 전망을 탐구합니다. 이 연구를 통해 본 리뷰는 다양한 연구 질문을 다룹니다. 이 리뷰는 허위 뉴스 탐지에 있어 기계 학습과 심층 학습의 중요성에도 초점을 맞추며, 허위 뉴스 탐지에 사용되는 방법에 대한 비교 및 논의를 제공합니다. 2018년부터 2025년 사이에 발표된 리뷰 결과는 성능 측면에서 가장 효과적인 알고리즘을 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 따라서 알고리즘이나 성능을 보여주지 않은 논문들은 제외되었습니다.
Alshuwaier et al. (Tue,)는 이 질문을 연구했습니다.