論文の概要: Measuring the impact of spammers on e-mail and Twitter networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10256v1
- Date: Fri, 21 May 2021 10:13:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-25 03:15:41.548531
- Title: Measuring the impact of spammers on e-mail and Twitter networks
- Title（参考訳）: スパマーが電子メールとTwitterネットワークに与える影響の測定
- Authors: A. Fronzetti Colladon and P. A. Gloor
- Abstract要約: 本稿では,大量の無関係情報や非孤立情報(一般に「スパマー」と呼ばれる)の送信者が,ソーシャルネットワークのネットワーク構造を歪めているかどうかを検討する。
大手通信企業に関するTwitterの談話から最初に抽出された2つの大きなソーシャルネットワークと、大規模多国籍企業で働く200人のマネージャによる3年間の電子メールコミュニケーションから得られた2つが分析されている。
その結果,スパマーは社会指標の大部分において,情報搬送ネットワークの構造を著しく変えていないことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper investigates the research question if senders of large amounts of
irrelevant or unsolicited information - commonly called "spammers" - distort
the network structure of social networks. Two large social networks are
analyzed, the first extracted from the Twitter discourse about a big
telecommunication company, and the second obtained from three years of email
communication of 200 managers working for a large multinational company. This
work compares network robustness and the stability of centrality and
interaction metrics, as well as the use of language, after removing spammers
and the most and least connected nodes. The results show that spammers do not
significantly alter the structure of the information-carrying network, for most
of the social indicators. The authors additionally investigate the correlation
between e-mail subject line and content by tracking language sentiment,
emotionality, and complexity, addressing the cases where collecting email
bodies is not permitted for privacy reasons. The findings extend the research
about robustness and stability of social networks metrics, after the
application of graph simplification strategies. The results have practical
implication for network analysts and for those company managers who rely on
network analytics (applied to company emails and social media data) to support
their decision-making processes.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大量の無関係情報や非孤立情報(一般に「スパマー」と呼ばれる)の送信者が,ソーシャルネットワークのネットワーク構造を歪めているかどうかについて検討する。
大手通信企業に関するTwitterの談話から最初に抽出された2つの大きなソーシャルネットワークと、大規模多国籍企業で働く200人のマネージャによる3年間の電子メールコミュニケーションから得られた2つが分析されている。
この研究は、スパマーと最も接続の少ないノードを除去した後、ネットワークの堅牢性と中央値と相互作用メトリクスの安定性、および言語の使用を比較する。
その結果,スパマーは社会指標の大部分に対して,情報搬送ネットワークの構造を著しく変えていないことがわかった。
筆者らはさらに,プライバシの理由でメール本体の収集が許可されていない場合に対処し,言語感情や感情,複雑さを追跡することで,電子メールの主題ラインとコンテンツの相関性についても検討した。
この結果は、グラフ単純化戦略の適用後、ソーシャルネットワークメトリクスの堅牢性と安定性に関する研究を拡張した。
結果は、ネットワークアナリストや、ネットワーク分析(企業メールやソーシャルメディアデータに適用される)に頼って意思決定プロセスをサポートする企業マネージャにとって、現実的な意味を持つ。
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