多様なプラットフォームにわたる社会ボット検出器の構築と2020年米国大統領選への応用

Основні поняття

本研究では、Twitter、Reddit、Instagramの3つのソーシャルメディアプラットフォームにわたって社会ボットを検出する多様なプラットフォームにわたる検出器を提案する。不完全なデータ入力、最小限の特徴量抽出、各データフィールドに最適化された分類器、分類判定のしきい値設定の必要性の排除などの設計上の工夫により、複数のプラットフォームにわたって汎用的に適用できる検出器を実現している。また、ユーザー名のエントロピーや相互作用数(リツイート/共有)が社会ボットの判別に重要な要因であることを明らかにした。最後に、この検出器を2020年の米国大統領選の分析に適用し、プラットフォームの違いによる社会ボットの振る舞いの差異を示した。

Анотація

本研究では、Twitter、Reddit、Instagramの3つのソーシャルメディアプラットフォームにわたって社会ボットを検出する多様なプラットフォームにわたる検出器を提案している。

まず、不完全なデータ入力、最小限の特徴量抽出、各データフィールドに最適化された分類器、分類判定のしきい値設定の必要性の排除などの設計上の工夫により、複数のプラットフォームにわたって汎用的に適用できる検出器を実現している。

次に、特徴量重要度分析を行い、ユーザー名のエントロピーや相互作用数(リツイート/共有)が社会ボットの判別に重要な要因であることを明らかにした。

最後に、この検出器を2020年の米国大統領選の分析に適用し、プラットフォームの違いによる社会ボットの振る舞いの差異を示した。Redditでは、メール投票に関する虚偽情報の拡散が目立ち、Twitterでは不正選挙への抗議の呼びかけが多かった。

Статистика

ユーザー名のエントロピーが高いほど、そのアカウントがボットである可能性が高い。
投稿の共有(リツイート)数が多いほど、そのアカウントがボットである可能性が高い。
自己アイデンティティを表す言葉(ライター、ママ、ホスト、著者、レポーター、編集者など)が多く含まれる説明文は、そのアカウントがヒューマンユーザーである可能性が高い。

Цитати

なし

Ключові висновки, отримані з

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

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

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

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ボットの特徴が変化する可能性

ボットの特徴は時間とともに変化する可能性があります。これは、ボットの開発者が新しいテクノロジーや手法を使用して進化させることができるためです。例えば、自然言語処理の進歩や機械学習アルゴリズムの改善により、ボットがより洗練されたコンテンツを生成できるようになるかもしれません。また、ソーシャルメディアプラットフォームがアルゴリズムやポリシーを変更することで、ボットの振る舞いも変化する可能性があります。したがって、将来的にはボットの特徴を定期的に分析し、最新のトレンドや変化を把握することが重要です。

ボットの活動のオフラインへの影響

ボットの活動がオンラインの議論に与える影響は大きいですが、その影響がオフラインの行動にどのように影響するかを検討することも重要です。例えば、ボットが特定の政治的立場を支持するために使用される場合、オンラインでの情報操作が現実世界での政治的な動きや選挙結果に影響を与える可能性があります。また、ボットが特定の製品やサービスを宣伝するために使用される場合、消費者の購買行動に影響を与えることが考えられます。したがって、ボットの活動がオフラインの行動にどのように影響するかを理解し、適切な対策を講じることが重要です。

ボットの活動を抑制する効果的な対策

ボットの活動を抑制するための効果的な対策を検討することは、社会的な影響を最小限に抑えるために重要です。いくつかの効果的な対策には、次のようなものがあります。

アルゴリズムの改善: ソーシャルメディアプラットフォームは、ボットの活動を検出し、排除するためのアルゴリズムを改善することが重要です。
ユーザー教育: ユーザーに対して、ボットの特徴や活動について教育することで、ボットに騙されるリスクを減らすことができます。
法的規制: ボットの使用を制限する法律や規制を導入することで、ボットの悪用を防ぐことができます。
透明性の向上: ボットが使用されている場合には、その情報が明確に表示されるようにすることで、ユーザーがボットと人間を区別しやすくなります。
これらの対策を組み合わせることで、ボットの活動を抑制し、オンライン空間の信頼性と透明性を向上させることができます。