نقوم بتطبيق تحليل الوساطة السببية لشرح عملية صنع القرار في النماذج العصبية للكشف عن الشائعات على تويتر. التدخلات على مستوى المدخلات ومستوى الشبكة كشفت عن الآثار السببية للتغريدات والكلمات في مخرجات النموذج. نجد أن منهجيتنا CMA-R -- تحليل الوساطة السببية لاكتشاف الشائعات -- تحدد التغريدات البارزة التي تفسر توقعات النموذج وتظهر اتفاقًا قويًا مع أحكام البشر فيما يتعلق بالتغريدات الحرجة التي تحكم صحة القصص. يمكن لـ CMA-R أيضًا تسليط الضوء على الكلمات ذات الأثر السببي في التغريدات البارزة، مما يوفر طبقة إضافية من القابلية للتحليل والشفافية في هذه الأنظمة السوداء للكشف عن الشائعات. الرمز متاح على: https://github.com/ltian678/cma-r.