論文の概要: The Impact of Disinformation on a Controversial Debate on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15968v1
• Date: Wed, 30 Jun 2021 10:29:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 08:11:49.709090
• Title: The Impact of Disinformation on a Controversial Debate on Social Media
• Title（参考訳）: ソーシャルメディア上での議論における偽情報の影響
• Authors: Salvatore Vilella, Alfonso Semeraro, Daniela Paolotti, Giancarlo Ruffo
• Abstract要約: われわれは、移民に関するイタリアの議論において、Twitter上での偽情報の存在がいかに広まっているかを研究する。 TwitterユーザーをtextitUntrustworthinessスコアで特徴付けることで、このような悪い情報消費習慣がユーザー間で均等に分散されていないことが分かる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.299941371793082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work we study how pervasive is the presence of disinformation in the Italian debate around immigration on Twitter and the role of automated accounts in the diffusion of such content. By characterising the Twitter users with an \textit{Untrustworthiness} score, that tells us how frequently they engage with disinformation content, we are able to see that such bad information consumption habits are not equally distributed across the users; adopting a network analysis approach, we can identify communities characterised by a very high presence of users that frequently share content from unreliable news sources. Within this context, social bots tend to inject in the network more malicious content, that often remains confined in a limited number of clusters; instead, they target reliable content in order to diversify their reach. The evidence we gather suggests that, at least in this particular case study, there is a strong interplay between social bots and users engaging with unreliable content, influencing the diffusion of the latter across the network.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,イタリアにおけるtwitterへの移民に関する議論における偽情報の存在と,その拡散における自動アカウントの役割について検討する。 偽情報コンテンツの頻度を示す \textit{untrustworthiness}スコアでtwitterユーザーを特徴づけることで、このような悪い情報消費習慣がユーザー間で均等に分散していないことが分かる。ネットワーク分析アプローチを採用することで、信頼できないニュースソースからコンテンツを頻繁に共有するユーザーの非常に高い存在によって特徴づけられたコミュニティを識別することができる。 この文脈では、ソーシャルボットはネットワークにもっと悪意のあるコンテンツを注入しがちで、それらは限られた数のクラスタに限定されることが多い。 私たちが収集した証拠は、少なくともこのケーススタディでは、ソーシャルボットと信頼できないコンテンツに関わるユーザーの間に強い相互作用があり、後者がネットワーク全体に拡散することを示している。

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