FineFake ist ein Datensatz, der speziell für die detaillierte, domänenübergreifende Erkennung von Falschnachrichten entwickelt wurde und gemeinsam von der Universität für Luft- und Raumfahrt Peking und der Universität für Post und Telekommunikation Peking erstellt wurde. Der Datensatz umfasst 16.909 Datenbeispiele, die sechs semantische Themenbereiche und acht verschiedene Plattformen abdecken. Jedes Nachrichtenbeispiel enthält verschiedene Inhaltsformen, darunter Text, Bilder und potenzielle soziale Kontextinformationen, und wird einer halbmanuellen Überprüfung unterzogen, um den allgemeinen Wissensstand zu bestätigen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen binären Kennzeichnungen für wahre und falsche Nachrichten bietet der FineFake-Datensatz eine differenziertere Klassifizierung und trägt so dazu bei, die Strategien hinter Falschnachrichten genauer aufzudecken. FineFake zielt darauf ab, das Problem der Domänenanpassungsfähigkeit bei der Erkennung von Falschnachrichten zu lösen, indem es themen- und plattformübergreifende Daten bereitstellt. Dies ermöglicht es Forschern, Erkennungsmodelle zu entwickeln, die verschiedene Nachrichtenbereiche präzise identifizieren und sich an diese anpassen können.