本論文では、デジタル時代における新しい宣伝理論と自動化アカウント検出システムについて論じている。
まず、従来の宣伝理論では、宣伝とは「重要な象徴を操作することで集団の態度を管理すること」と定義されていた。しかし、インターネットやソーシャルメディアの台頭により、宣伝の形態と手段が大きく変化した。アルゴリズム、自動化、人的キュレーションを使って、ソーシャルメディア上で誤情報を意図的に拡散し、世論操作や政治的極端化を行うことが「コンピューター支援型宣伝」である。従来の宣伝理論では、このような新しい形態の宣伝を説明できないため、理論の見直しが必要とされている。
次に、コンピューター支援型宣伝の中核をなすのが自動化アカウント(ボット)である。ボットは大規模な世論操作キャンペーンに重要な役割を果たしている。そのため、ボットを検出し排除することが重要となっている。これまで、機械学習を使ったボット検出システムが提案されてきたが、単一アカウントの検出に留まり、ボットネットワークの検出には至っていない。また、ソーシャルメディアプラットフォームが提供するデータ構造に依存しているため、柔軟性に欠ける。さらに、画像関連の特徴を活用していないなど、改善の余地がある。
今後の課題としては、コンピューター支援型宣伝の影響の解明、他のソーシャルメディアプラットフォームでのボット検出、ボットネットワークの検出手法の開発などが挙げられる。
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