งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ดังนี้ (1) เพื่อศึกษาประสิทธิภาพของเทคนิคโครงข่ายประสาทเทียมแบบ ความจำระยะสั้น–ยาว (Long Short-Term Memory: LSTM) ในการตรวจจับข่าวปลอม และ (2) เพื่อ เปรียบเทียบประสิทธิภาพของโครงข่ายประสาทเทียมแบบความจำระยะสั้น–ยาวกับเทคนิคพื้นฐานในการ ตรวจจับข่าวปลอม การดำเนินการวิจัยใช้ข้อมูลข่าวจากสถานการณ์จริงทั่วโลก จำนวนทั้งสิ้น 20,800 ข่าว ประกอบด้วยข่าวปลอมจำนวน 10,413 ข่าว และข่าวจริงจำนวน 10,387 ข่าว แบ่งข้อมูลออกเป็นชุดข้อมูล ฝึกสอนร้อยละ 80 และชุดข้อมูลทดสอบร้อยละ 20 การวิเคราะห์ข้อมูลดำเนินการด้วยการจำแนกประเภท ข่าวโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบความจำระยะสั้น–ยาว ผลการวิจัยพบว่า (1) โครงข่ายประสาทเทียม แบบความจำระยะสั้น–ยาว มีประสิทธิภาพในการตรวจจับข่าวปลอม โดยมีค่าความถูกต้อง (accuracy) เท่ากับร้อยละ 97.78 และ (2) เมื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับเทคนิคพื้นฐาน ได้แก่ เทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ และเทคนิคป่าต้นไม้สุ่ม พบว่าโครงข่ายประสาทเทียมแบบความจำระยะสั้น–ยาว มีประสิทธิภาพสูงกว่า ทั้งนี้ เนื่องจากโครงข่ายประสาทเทียมแบบความจำระยะสั้น–ยาว มีความสามารถในการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ ลำดับข้อมูลเชิงเวลา ซึ่งเหมาะสมกับข้อมูลข้อความข่าว

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) ศึกษาประสิทธิภาพของโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Gated Recurrent Unit (GRU) ในการตรวจจับข่าวปลอม และ (2) เปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดล GRU กับ เทคนิคพื้นฐานในการจำแนกข่าวจริงและข่าวปลอม โดยใช้ชุดข้อมูลข่าวจากแหล่งข้อมูลสาธารณะเป็น กรณีศึกษา คือ ชุดข้อมูลข่าวปลอม (Fake News Dataset) ประกอบด้วยข่าวจริงและข่าวปลอมอย่าง ละ 10,400 รายการ รวมทั้งหมด 20,800 รายการ กระบวนการวิจัยประกอบด้วยการเตรียมและทำความ สะอาดข้อมูลข้อความ ได้แก่ การตัดคำ การลบคำหยุด และการปรับรูปแบบข้อความ จากนั้นแปลงข้อมูล ข้อความให้อยู่ในรูปแบบเวกเตอร์ด้วยเทคนิค การฝังคำ เพื่อนำไปใช้ในการฝึกสอนและทดสอบโมเดล GRU และโมเดลพื้นฐาน โดยทำการแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นชุดฝึกสอน (Training Set) ร้อยละ 80 และชุดทดสอบ (Testing Set) ร้อยละ 20 ของข้อมูลทั้งหมด โดยชุดฝึกสอนประกอบด้วยข้อมูลจำนวน 16,640 รายการ ใช้สำหรับการเรียนรู้และปรับค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลอง ขณะที่ชุดทดสอบประกอบด้วยข้อมูลจำนวน 4,160 รายการ ใช้สำหรับประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองหลังจากกระบวนการฝึกสอนเสร็จสิ้น การประเมินประสิทธิภาพของโมเดลดำเนินการโดยใช้ตัวชี้วัด ได้แก่ ความแม่นยำ ความเที่ยงตรง ความ ครอบคลุม ค่าคะแนนเอฟหนึ่ง และ ตารางคอนฟิวชัน ผลการวิจัยพบว่า (1) โมเดล GRU สามารถจำแนกข่าว จริงและข่าวปลอมได้อย่างมีประสิทธิภาพในระดับสูง และ (2) โมเดล GRU มีค่าความแม่นยำเท่ากับร้อยละ 97.19 ซึ่งสูงกว่าเทคนิคพื้นฐานที่นำมาเปรียบเทียบ แสดงให้เห็นว่าโครงข่ายประสาทเทียมแบบ GRU มีศักยภาพในการคัดกรองข่าว เพื่อช่วยลดผลกระทบจากการเผยแพร่ข่าวปลอมในสังคมดิจิทัล