DỰ ĐOÁN BỐI CẢNH GỐC CỦA THÔNG TIN SAI LỆCH DƯỚI DẠNG HÌNH ẢNH

Abstract

Trong bối cảnh thông tin sai lệch ngày càng tinh vi và lan truyền nhanh chóng trên không gian mạng, đặc biệt thông qua hình ảnh, việc xác minh và truy vết nguồn gốc của hình ảnh trở thành một nhiệm vụ thiết yếu trong lĩnh vực kiểm chứng thông tin. Các hệ thống hiện tại chủ yếu tập trung vào việc đánh giá độ xác thực của hình ảnh hoặc phát hiện sự không đồng bộ giữa hình ảnh và chú thích đi kèm, nhưng lại bỏ qua yếu tố nền tảng – đó là ngữ cảnh gốc của hình ảnh. Luận văn này đề xuất một hướng tiếp cận mới: tự động truy xuất ngữ cảnh gốc của hình ảnh bị sử dụng sai lệch, dựa trên khung lý thuyết "5 Pillars" – bao gồm: tính xuất xứ, nguồn gốc, thời gian, địa điểm và động cơ. Sử dụng bộ dữ liệu 5Pillars với hơn 1.600 hình ảnh đã được gán nhãn đầy đủ theo từng trụ cột, luận văn xây dựng một pipeline tự động kết hợp các công cụ truy xuất hình ảnh (Google Reverse Image Search), sàng lọc dữ liệu văn bản từ web mở, và sinh câu trả lời với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Kết quả thực nghiệm cho thấy hướng tiếp cận này mang lại hiệu quả đáng khích lệ trong việc tái hiện ngữ cảnh hình ảnh, đặc biệt đối với các trụ cột như Địa điểm và Động cơ. Tuy nhiên, cũng đồng thời bộc lộ những giới hạn của các hệ thống hiện tại trong việc truy xuất thông tin chính xác và lý giải sâu, từ đó đặt nền tảng cho các nghiên cứu mở rộng trong tương lai về kiểm chứng thông tin hình ảnh theo hướng dựa trên ngữ cảnh.