Entwicklung eines Multi-Plattform-Ensemble-Bots zur Erkennung sozialer Bots mit Anwendungen auf die US-Wahlen 2020

Core Concepts

Wir entwickeln eine Ensemble-Methode zur Bot-Erkennung, die eine Multi-Plattform-Bot-Erkennungsarchitektur entwirft, um mehrere Probleme entlang der Bot-Erkennungspipeline zu bewältigen: unvollständige Dateneingabe, minimale Merkmalsextraktion, optimierte Klassifikatoren für jedes Datenfeld und Eliminierung der Notwendigkeit eines Schwellenwerts für die Klassifizierungsbestimmung.

Abstract

In dieser Arbeit entwickeln wir BotBuster For Everyone, einen Multi-Plattform-Bot-Detektor für soziale Medien. Dieses Modell identifiziert Bot-Konten von drei Hauptplattformen: Twitter, Reddit und Instagram.
Das Highlight unseres Bot-Erkennungsmodells ist seine Fähigkeit, Daten zu verarbeiten, bei denen nicht alle Felder vorhanden sind. Unsere Experimente zeigen, dass es zwar etwas genauer ist, wenn das Modell Datensätze mit vollständigen Datenfeldern verarbeitet, aber es ist es wert, etwas Genauigkeit zu opfern, um eine breitere Nutzung des Bot-Erkennungsalgorithmus zu ermöglichen.
Unser Bot-Erkennungsmodell kann Bots von mehreren sozialen Medienplattformen identifizieren, was die Notwendigkeit, mehrere Bot-Erkennungsmodelle für plattformübergreifende Studien zu beschaffen und auszuführen, reduziert und Zeit spart. Durch die Aggregation von Trainingsdaten aus verschiedenen Bot-Erkennungsrepositorys für Twitter, Reddit und Instagram lernt das Modell Bot/Mensch-Merkmale aus verschiedenen Zeiträumen und Verhaltensmustern, was es robuster und generalisierbarer macht.
Das Ensemble-basierte Bot-Erkennungsframework, das spezialisierte Klassifikatoren für jede Datenklasse fein abstimmt, bevor es die Wahrscheinlichkeiten aggregiert, ermöglicht es, Fälle mit unvollständigen Daten zu behandeln. Wenn Daten fehlen, können die übrigen spezialisierten Klassifikatoren immer noch eine Vorhersage treffen, da sie separat trainiert wurden und verschiedene Datenfelder analysieren.
Schließlich eliminiert unser Rahmenwerk die Notwendigkeit der Auswahl eines Schwellenwerts für die Bot/Mensch-Klassifizierung, indem es sowohl die Wahrscheinlichkeit eines Bots als auch eines Menschen als Ausgabe liefert. Dies beseitigt die Mehrdeutigkeit der Schwellenwertauswahl und erhöht die Konsistenz der Bot-Erkennung.

Stats

Die Entropie von Benutzernamen und die Anzahl der Interaktionen (Retweets/Shares) sind wichtige Faktoren bei der Bot-Bestimmung.

Quotes

"Bots haben sich in den Fokus vieler Studien zu sozialen Medien gestellt, da beobachtet wurde, dass sie an der Manipulation von Informationen und Meinungen in sozialen Medien beteiligt sind."
"Bots, die in koordinierter Weise zusammenarbeiten, sind auch bekannt dafür, dass sie anderen Nutzern sozialen Druck ausüben, was dazu führen kann, dass sie ihre Meinung zu wichtigen Themen ändern."

Key Insights Distilled From

Assembling a Multi-Platform Ensemble Social Bot Detector with Applications to US 2020 Elections

by Lynnette Hui... at arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.14607.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Bot-Erkennungsmodelle weiter verbessert werden, um die sich ständig weiterentwickelnden Merkmale von Bot-/Menschenkonten in sozialen Medien zu erfassen?

Um Bot-Erkennungsmodelle weiter zu verbessern und die sich ständig weiterentwickelnden Merkmale von Bot-/Menschenkonten in sozialen Medien zu erfassen, können verschiedene Ansätze verfolgt werden:

Integration von KI und Machine Learning: Durch die Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können Bot-Erkennungsmodelle kontinuierlich trainiert und verbessert werden, um sich an neue Bot-Verhaltensweisen anzupassen.

Feature Engineering: Kontinuierliche Anpassung und Erweiterung der Merkmale, die zur Erkennung von Bots verwendet werden, um neue Trends und Muster in Bot-Aktivitäten zu erfassen.

Echtzeitüberwachung: Implementierung von Echtzeitüberwachungssystemen, um schnell auf neue Bot-Verhaltensweisen zu reagieren und die Modelle entsprechend anzupassen.

Ensemble-Methoden: Die Verwendung von Ensemble-Methoden, die mehrere Klassifikatoren kombinieren, um die Genauigkeit und Robustheit der Bot-Erkennung zu verbessern.

Berücksichtigung von Plattformunterschieden: Da sich Bot-Verhaltensweisen auf verschiedenen Plattformen unterscheiden können, ist es wichtig, Modelle zu entwickeln, die diese Unterschiede berücksichtigen und plattformübergreifend arbeiten können.

Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung und Anpassung von Bot-Erkennungsmodellen können Forscher und Analysten besser auf die sich verändernden Merkmale von Bot-/Menschenkonten in sozialen Medien reagieren und effektivere Erkennungssysteme entwickeln.

Welche Auswirkungen haben Bot-Aktivitäten auf die Meinungsbildung und das Verhalten von Menschen in sozialen Medien?

Bot-Aktivitäten können erhebliche Auswirkungen auf die Meinungsbildung und das Verhalten von Menschen in sozialen Medien haben. Einige der Auswirkungen sind:

Verzerrung der Informationen: Bots können falsche oder irreführende Informationen verbreiten, was zu einer Verzerrung der öffentlichen Meinung und Wahrnehmung führen kann.

Manipulation von Trends: Bots können dazu verwendet werden, künstlich Trends zu erzeugen oder zu verstärken, was das Verhalten von Menschen beeinflussen kann, indem sie bestimmte Themen oder Standpunkte in den Vordergrund rücken.

Verstärkung von Extremismus: Bots können extremistische Ansichten und Meinungen verbreiten und so die Polarisierung und Spaltung in der Gesellschaft verstärken.

Schaffung von Druck: Durch koordinierte Aktionen können Bots sozialen Druck auf Einzelpersonen ausüben, um ihr Verhalten oder ihre Meinungen zu ändern.

Desinformation und Desorientierung: Bots können Desinformation verbreiten und Menschen in die Irre führen, was zu einer Desorientierung und Verwirrung in der Online-Kommunikation führen kann.

Insgesamt können Bot-Aktivitäten die Meinungsbildung und das Verhalten von Menschen in sozialen Medien erheblich beeinflussen, indem sie die öffentliche Diskussion manipulieren, Trends setzen und die Wahrnehmung von Informationen verzerren.

Wie können Bot-Erkennungsmodelle eingesetzt werden, um koordinierte Bot-Netzwerke zu identifizieren und deren Einfluss auf Online-Diskurse zu verstehen?

Um koordinierte Bot-Netzwerke zu identifizieren und ihren Einfluss auf Online-Diskurse zu verstehen, können Bot-Erkennungsmodelle auf folgende Weise eingesetzt werden:

Netzwerkanalyse: Durch die Analyse von Verbindungen und Interaktionen zwischen verschiedenen Benutzerkonten können Bot-Erkennungsmodelle koordinierte Bot-Netzwerke identifizieren.

Verhaltensmuster: Bot-Erkennungsmodelle können Verhaltensmuster von Bots erkennen, die auf eine koordinierte Aktion hindeuten, wie z.B. das gleichzeitige Posten ähnlicher Inhalte oder das Retweeten von bestimmten Beiträgen.

Sentimentanalyse: Durch die Analyse des Sentiments und der Sprache in den Beiträgen können Bot-Erkennungsmodelle feststellen, ob die Bots eine bestimmte Agenda verfolgen oder koordiniert handeln.

Echtzeitüberwachung: Kontinuierliche Echtzeitüberwachung der Online-Diskurse ermöglicht es, schnell auf die Aktivitäten von Bot-Netzwerken zu reagieren und Gegenmaßnahmen zu ergreifen.

Kombination von Datenquellen: Durch die Kombination von Daten aus verschiedenen sozialen Medienplattformen können Bot-Erkennungsmodelle ein umfassendes Bild von koordinierten Bot-Netzwerken zeichnen und ihren Einfluss auf Online-Diskurse verstehen.

Durch den gezielten Einsatz von Bot-Erkennungsmodellen können Forscher und Analysten koordinierte Bot-Netzwerke identifizieren, ihr Verhalten verstehen und Maßnahmen ergreifen, um ihre Auswirkungen auf Online-Diskurse zu minimieren.