論文の概要: A General Method to Find Highly Coordinating Communities in Social Media through Inferred Interaction Links

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03409v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 00:48:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-09 00:18:08.921934
• Title: A General Method to Find Highly Coordinating Communities in Social Media through Inferred Interaction Links
• Title（参考訳）: 推論インタラクションリンクによるソーシャルメディアにおける高次コーディネートコミュニティの探索法
• Authors: Derek Weber and Frank Neumann
• Abstract要約: 政治的誤報、占い、組織化されたトロリングは、オンラインの悪意ある行動であり、現実世界に重大な影響を及ぼす。 本稿では,アカウントのインタラクションとメタデータのみに依存する新しい時間的ウィンドウ手法を提案する。 さまざまな行動に関わるアカウントのグループを検出し、それを協調して、異なる目標ベースの戦略を実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.264683014487376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Political misinformation, astroturfing and organised trolling are online malicious behaviours with significant real-world effects. Many previous approaches examining these phenomena have focused on broad campaigns rather than the small groups responsible for instigating or sustaining them. To reveal latent (i.e., hidden) networks of cooperating accounts, we propose a novel temporal window approach that relies on account interactions and metadata alone. It detects groups of accounts engaging in various behaviours that, in concert, come to execute different goal-based strategies, a number of which we describe. The approach relies upon a pipeline that extracts relevant elements from social media posts, infers connections between accounts based on criteria matching the coordination strategies to build an undirected weighted network of accounts, which is then mined for communities exhibiting high levels of evidence of coordination using a novel community extraction method. We address the temporal aspect of the data by using a windowing mechanism, which may be suitable for near real-time application. We further highlight consistent coordination with a sliding frame across multiple windows and application of a decay factor. Our approach is compared with other recent similar processing approaches and community detection methods and is validated against two relevant datasets with ground truth data, using content, temporal, and network analyses, as well as with the design, training and application of three one-class classifiers built using the ground truth; its utility is furthermore demonstrated in two case studies of contentious online discussions.
• Abstract（参考訳）: 政治的誤報、占い、組織化されたトロリングは、オンラインの悪意ある行動であり、現実世界に重大な影響を及ぼす。 これらの現象を調査する以前の多くのアプローチは、それらを扇動または維持する小さなグループよりも、幅広いキャンペーンに焦点を合わせてきた。 協調するアカウントの潜在(隠れ)ネットワークを明らかにするために,アカウントのインタラクションとメタデータのみに依存する新しい時間的ウィンドウアプローチを提案する。 さまざまな行動に携わるアカウントのグループを検出し、それと並行して、私たちが記述したさまざまな目標ベースの戦略を実行します。 このアプローチは、ソーシャルメディア投稿から関連要素を抽出するパイプラインに依存しており、新しいコミュニティ抽出手法を用いて、非指向的な重み付きアカウントネットワークを構築するための調整戦略に適合する基準に基づいて、アカウント間の接続を推測する。 我々は,リアルタイムに近いアプリケーションに適したウィンドウ機構を用いて,データの時間的側面に対処する。 さらに,複数の窓にまたがるスライディングフレームとの整合調整と減衰係数の適用についても強調する。 本手法は,最近の類似処理手法やコミュニティ検出手法と比較し,コンテンツ,時間的,ネットワーク的分析を含む2つの関連するデータセットと,基底的真理を用いて構築された3つの1クラス分類器の設計,訓練,応用について検証する。

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