أخبار وهمية تسبب أضرارا كبيرة في المجتمع.للتعامل مع هذه الأخبار المزيفة، تم إجراء العديد من الدراسات حول نماذج كشف البناء وترتيب مجموعات البيانات.معظم مجموعات بيانات الأخبار المزيفة تعتمد على فترة زمنية محددة.وبالتالي، فإن نماذج الكشف المدربة على مثل
هذه البيانات لديها صعوبة في اكتشاف الأخبار الرواية المزيفة الناتجة عن التغييرات السياسية والتغيرات الاجتماعية؛قد ينتج عنهم إخراج متحيز من المدخلات، بما في ذلك أسماء شخص معين وأسماء تنظيمية.نشير إلى هذه المشكلة كتحيز DIACHRONIC لأنه سبب تاريخ إنشاء الأخبار في كل مجموعة بيانات.في هذه الدراسة، نؤكد التحيز، وخاصة الأسماء المناسبة بما في ذلك أسماء الشخص، من انحراف مظاهر العبارة في كل مجموعة بيانات.بناء على هذه النتائج، نقترح طرق الاخفاء باستخدام Wikidata للتخفيف من تأثير أسماء الشخص والتحقق من صحة ما إذا كانوا يقومون بإجراء نماذج الكشف عن الأخبار وهمية قوية من خلال التجارب مع بيانات داخل المجال والخروج.
