2020년 미국 대선 기간 동안의 다중 플랫폼 소셜 봇 탐지기 구축

Khái niệm cốt lõi

소셜 미디어 봇 탐지 모델을 구축하여 2020년 미국 대선 기간 동안의 온라인 담론에서 봇 활동을 분석하였다.

Tóm tắt

이 연구에서는 다중 플랫폼 소셜 봇 탐지기 "BotBuster For Everyone"을 구축하였다. 이 모델은 트위터, 레딧, 인스타그램 등 3개의 주요 플랫폼에서 봇 계정을 식별할 수 있다.

모델 구축 과정은 다음과 같다:

1. 데이터 입력 단계: 각 플랫폼의 데이터 필드를 통일하는 과정
2. 특징 추출 단계: 사용자명, 프로필 설명, 게시물 메타데이터 등 6개 데이터 필드에서 특징을 추출
3. 개별 모델 분류 단계: 각 데이터 필드별로 최적의 트리 기반 분류기를 선정하여 훈련
4. 결합 집계 단계: 개별 모델의 봇/인간 확률을 평균하여 최종 분류 결정

이 모델은 데이터 필드가 불완전한 경우에도 예측이 가능하며, 플랫폼 간 일반화가 가능하다는 장점이 있다. 또한 분류 임계값 설정이 필요 없어 분류 결과의 모호성을 해결하였다.

이 모델을 2020년 미국 대선 기간 동안의 트위터와 레딧 데이터에 적용한 결과, 레딧에서 더 높은 비율의 봇 활동이 관찰되었다. 봇 계정과 인간 계정이 생성한 게시물의 주제 분석을 통해 봇 계정이 우편투표 부정 등의 허위 정보를 확산시키고, 인간 계정은 이에 대한 대응을 주장하는 것으로 나타났다.

Thống kê

레딧 데이터에서 봇 계정이 35.04%를 차지하는 반면, 트위터에서는 29.45%를 차지한다.
봇 계정은 우편투표 부정 등의 허위 정보를 확산시키는 경향이 있다.
인간 계정은 선거 부정에 대한 대응을 주장하는 경향이 있다.

Trích dẫn

없음

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

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

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

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

Yêu cầu sâu hơn

봇 계정과 인간 계정의 상호작용 패턴은 어떻게 다른가?

봇 계정과 인간 계정의 상호작용 패턴은 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 먼저, 봇 계정은 자동화된 소프트웨어에 의해 운영되기 때문에 일정한 패턴과 빈도로 활동합니다. 이는 봇 계정이 대량의 게시물을 빠르게 생성하거나 특정 키워드를 반복적으로 사용하는 경향이 있음을 의미합니다. 반면에 인간 계정은 더 다양한 상호작용 패턴을 보일 수 있으며 감정, 의견, 경험 등을 더 다양하게 표현할 수 있습니다.
또한, 봇 계정은 종종 특정 목적을 위해 프로그래밍되어 있기 때문에 특정 행동이나 메시지를 반복하거나 특정 그룹에 대한 영향력을 증가시키기 위해 협력할 수 있습니다. 반면 인간 계정은 보다 다양한 의견과 경험을 공유하며 보다 유연하게 상호작용할 수 있습니다.
이러한 차이로 인해 봇 계정과 인간 계정의 상호작용 패턴을 구별하고 인식하는 것이 중요합니다. 이를 통해 소셜 미디어 플랫폼의 건전성과 신뢰성을 유지하고 사용자를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

봇 계정의 활동이 실제 오프라인 행동에 어떤 영향을 미치는가?

봇 계정의 활동은 오프라인 행동에 다양한 영향을 미칠 수 있습니다. 먼저, 봇 계정은 대량의 정보를 빠르게 전파하고 특정 의견이나 정보를 강조하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 오프라인에서의 의사 결정에 영향을 미칠 수 있으며 특정 주제에 대한 인식을 형성할 수 있습니다.
봇 계정은 또한 정치적인 목적이나 사회적 이슈에 대한 온라인 논의를 조작하거나 조장하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 오프라인에서의 사회적 분위기나 정치적 결정에 영향을 미칠 수 있으며 혼란을 야기할 수 있습니다.
봇 계정의 활동이 오프라인 행동에 미치는 영향을 이해하고 인식하는 것은 중요합니다. 이를 통해 봇 계정의 악의적인 활동을 탐지하고 대응함으로써 오프라인에서의 건전한 의사 결정과 의견 형성을 보호할 수 있습니다.

소셜 미디어 플랫폼 간 봇 활동의 차이를 야기하는 구조적 요인은 무엇인가?

소셜 미디어 플랫폼 간 봇 활동의 차이를 야기하는 구조적 요인은 몇 가지가 있습니다. 첫째, 각 플랫폼의 기능과 특성에 따라 봇 활동이 다르게 나타날 수 있습니다. 예를 들어, 트위터는 짧은 텍스트 기반의 플랫폼이기 때문에 봇 계정이 빠르게 대량의 트윗을 생성하거나 홍보 메시지를 전파하기에 적합합니다. 반면에 인스타그램은 이미지 중심의 플랫폼이기 때문에 봇 계정이 시각적인 콘텐츠를 활용하여 홍보나 영향력을 행사할 수 있습니다.
둘째, 각 플랫폼의 사용자들의 특성과 행동 양식에 따라 봇 활동이 다르게 작용할 수 있습니다. 예를 들어, 레딧은 주제별 커뮤니티가 형성되어 있어 봇 계정이 특정 주제에 대한 논의를 조작하거나 영향을 미치기에 용이합니다. 반면에 트위터는 실시간 소셜 미디어 플랫폼으로 빠르게 확산되는 정보나 트렌드에 봇 계정이 미치는 영향이 큽니다.
이러한 구조적 요인들은 각 소셜 미디어 플랫폼에서 봇 활동의 특징과 양상을 형성하며, 이를 이해하고 분석함으로써 효과적인 봇 탐지 및 대응 전략을 수립할 수 있습니다.