論文の概要: SOK: Seeing and Believing: Evaluating the Trustworthiness of Twitter Users

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08027v1
• Date: Fri, 16 Jul 2021 17:39:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-19 15:50:39.652620
• Title: SOK: Seeing and Believing: Evaluating the Trustworthiness of Twitter Users
• Title（参考訳）: SOK:Twitterユーザーの信頼度を評価する
• Authors: Tanveer Khan, Antonis Michalas
• Abstract要約: 現在、どのニュースやユーザーが信頼できるか、どれがそうでないかを自動で判断する方法はない。 本研究では、Twitter上で5万人の政治家の行動を分析するモデルを作成しました。 政治Twitterのユーザを、ランダムな森林、多層パーセプトロン、サポートベクターマシンを使って、信頼あるいは信頼できないと分類した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.609388510200741
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social networking and micro-blogging services, such as Twitter, play an important role in sharing digital information. Despite the popularity and usefulness of social media, there have been many instances where corrupted users found ways to abuse it, as for instance, through raising or lowering user's credibility. As a result, while social media facilitates an unprecedented ease of access to information, it also introduces a new challenge - that of ascertaining the credibility of shared information. Currently, there is no automated way of determining which news or users are credible and which are not. Hence, establishing a system that can measure the social media user's credibility has become an issue of great importance. Assigning a credibility score to a user has piqued the interest of not only the research community but also most of the big players on both sides - such as Facebook, on the side of industry, and political parties on the societal one. In this work, we created a model which, we hope, will ultimately facilitate and support the increase of trust in the social network communities. Our model collected data and analysed the behaviour of~50,000 politicians on Twitter. Influence score, based on several chosen features, was assigned to each evaluated user. Further, we classified the political Twitter users as either trusted or untrusted using random forest, multilayer perceptron, and support vector machine. An active learning model was used to classify any unlabelled ambiguous records from our dataset. Finally, to measure the performance of the proposed model, we used precision, recall, F1 score, and accuracy as the main evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: Twitterのようなソーシャルネットワークやマイクロブログサービスは、デジタル情報の共有において重要な役割を果たす。 ソーシャルメディアの人気と有用性にもかかわらず、腐敗したユーザーが、例えばユーザーの信頼性を高めたり下げたりすることで、それを悪用する方法を見つけた例は数多くある。 その結果、ソーシャルメディアは情報へのアクセスを前例のない容易さで促進する一方で、共有情報の信頼性を確認するという新たな課題ももたらした。 現時点では、どのニュースやユーザが信頼できるか、そうでないかを判断する自動化方法がない。 そのため、ソーシャルメディア利用者の信頼度を計測できるシステムを確立することが重要な課題となっている。 信頼度スコアをユーザーに割り当てることによって、研究コミュニティだけでなく、業界側ではFacebook、社会党側では政党など、双方の大手プレイヤーの関心を喚起している。 この研究で我々は、最終的にソーシャルネットワークコミュニティにおける信頼の高まりを促進、支援するモデルを作成しました。 我々のモデルはデータを集め、twitter上の約5万人の政治家の行動を分析した。 評価された各ユーザに対して,いくつかの特徴に基づいて影響スコアを割り当てた。 さらに,政治Twitterユーザを,ランダムな森林,多層パーセプトロン,サポートベクターマシンを用いて信頼あるいは信頼されていないと分類した。 アクティブな学習モデルを用いて,データセットから不明瞭な記録を分類した。 最後に,提案モデルの性能を評価するために,主評価指標として精度,リコール,F1スコア,精度を用いた。

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