論文の概要: Out of the Shadows: Analyzing Anonymous' Twitter Resurgence during the 2020 Black Lives Matter Protests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10554v1
• Date: Thu, 22 Jul 2021 10:18:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-23 16:34:26.193207
• Title: Out of the Shadows: Analyzing Anonymous' Twitter Resurgence during the 2020 Black Lives Matter Protests
• Title（参考訳）: 影の外:アノニマスが2020年のブラック・ライフ・マターの抗議活動でtwitterの復活を分析
• Authors: Keenan Jones, Jason R. C. Nurse, Shujun Li
• Abstract要約: 最近、かつて著名なハクティビスト集団であるアノニマス (Anonymous) からの顕著な活動はほとんどなかった。 主要企業や政府に対する活動家によるサイバー攻撃を担当した同団体は、2013年に主要メンバーが逮捕された後、分断したようだ。 しかし、ブラック・ライブス・マターの大規模な抗議に反応して、グループは復帰したと報告された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.510061176722249
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, there had been little notable activity from the once prominent hacktivist group, Anonymous. The group, responsible for activist-based cyber attacks on major businesses and governments, appeared to have fragmented after key members were arrested in 2013. In response to the major Black Lives Matter (BLM) protests that occurred after the killing of George Floyd, however, reports indicated that the group was back. To examine this apparent resurgence, we conduct a large-scale study of Anonymous affiliates on Twitter. To this end, we first use machine learning to identify a significant network of more than 33,000 Anonymous accounts. Through topic modelling of tweets collected from these accounts, we find evidence of sustained interest in topics related to BLM. We then use sentiment analysis on tweets focused on these topics, finding evidence of a united approach amongst the group, with positive tweets typically being used to express support towards BLM, and negative tweets typically being used to criticize police actions. Finally, we examine the presence of automation in the network, identifying indications of bot-like behavior across the majority of Anonymous accounts. These findings show that whilst the group has seen a resurgence during the protests, bot activity may be responsible for exaggerating the extent of this resurgence.
• Abstract（参考訳）: 最近、かつて著名なハックティビスト集団であるAnonymousからの注目すべき活動はほとんどなかった。 主要企業や政府に対する活動家によるサイバー攻撃を担当した同団体は、2013年に主要メンバーが逮捕された後、分断したようだ。 しかし、ジョージ・フロイド殺害後に起こった大規模なブラック・ライブス・マター(BLM)の抗議に反応して、グループは復帰したと報告された。 本研究は,Twitter上でアノニマス・アフィリエートを大規模に調査するものである。 この目的のために、まず機械学習を使用して、33,000以上の匿名アカウントの重要なネットワークを識別します。 これらのアカウントから収集されたつぶやきのトピックモデリングを通じて、BLMに関連するトピックに対する継続的な関心の証拠を見出す。 次に、これらのトピックに焦点を当てたツイートに対する感情分析を使い、グループ間の統一的なアプローチの証拠を見つけ、ポジティブなツイートは一般的にblmへの支持を表明するために使われ、ネガティブなツイートは警察の行動を批判するために使われる。 最後に,ネットワークにおける自動化の存在を調べ,匿名アカウントの多数にまたがるボット的行動の兆候を同定する。 これらの結果は、このグループは抗議活動中に復活を見たが、ボットの活動は、この復活の程度を誇張する責任があることを示している。

関連論文リスト

• Russo-Ukrainian War: Prediction and explanation of Twitter suspension [47.61306219245444]
  本研究は、Twitterのサスペンション機構と、これにつながる可能性のあるユーザアカウントの共有コンテンツと機能の分析に焦点を当てる。 Twitter APIを使って、980万人のユーザーから生まれた107.7万のツイートを含むデータセットを入手しました。 この結果から、Bitcoin詐欺、スパム、広告キャンペーンに対するロシアとウクライナの紛争に関するトレンドを生かした詐欺キャンペーンが明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T08:41:02Z)
• #EndSARS Protest: Discourse and Mobilisation on Twitter [0.0]
  ナイジェリア政府は@NGRPresidentのTwitterハンドルを使って、即時効果のある特別反ロビー・スクワッド(SARS)の禁止を特別に指示した。 この部隊は全国の人権侵害の波で非難されている。 抗議者は#EndSARSハッシュタグを使ってメッセージを増幅し、Twitter上の広いコミュニティにリーチした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-15T20:11:25Z)
• What are People Talking about in #BlackLivesMatter and #StopAsianHate? Exploring and Categorizing Twitter Topics Emerging in Online Social Movements through the Latent Dirichlet Allocation Model [27.53788299995914]
  Black Lives Matter(BLM)とStop Asian Hate(SAH)は、Twitter上で拡散した2つのソーシャルムーブメントである。 本研究では、BLMとSAHのトピックを包括的に分析するために、混合メソッドアプローチを採用する。 われわれは#blacklivesmatterと#stopasianhateハッシュタグで100万以上のツイートを収集し、それらのトピックを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-29T17:29:40Z)
• Manipulating Twitter Through Deletions [64.33261764633504]
  Twitter上でのインフルエンスキャンペーンの研究は、公開APIを通じて得られたツイートから悪意のあるアクティビティを識別することに大きく依存している。 ここでは,1100万以上のアカウントによる10億以上の削除を含む,異常な削除パターンを網羅的かつ大規模に分析する。 少数のアカウントが毎日大量のツイートを削除していることがわかった。 まず、ツイートのボリューム制限が回避され、特定のアカウントが毎日2600万以上のツイートをネットワークに流すことができる。 第二に、調整されたアカウントのネットワークは、繰り返しのいいね!や、最終的に削除されるコンテンツとは違って、ランキングアルゴリズムを操作できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T20:07:08Z)
• Identification of Twitter Bots based on an Explainable ML Framework: the US 2020 Elections Case Study [72.61531092316092]
  本稿では,ラベル付きTwitterデータに基づくTwitterボット識別システムの設計に焦点をあてる。 Supervised Machine Learning (ML)フレームワークは、Extreme Gradient Boosting (XGBoost)アルゴリズムを用いて採用されている。 また、MLモデルの予測を説明するためにShapley Additive Explanations (SHAP)をデプロイした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T14:12:24Z)
• What Truly Matters? Using Linguistic Cues for Analyzing the #BlackLivesMatter Movement and its Counter Protests: 2013 to 2020 [31.670509436139735]
  米国では、警察の残虐行為と人種的に動機付けられた事件に対処するデジタルアクティビズムが著しく増加した。 ソーシャルメディアを権威的ツールとして用いて,これら3つのメディアにおける言語的手がかりと主題的関係を調べ,分析する。 以上の結果から,人種的関連性や偏見的ハッシュタグの過剰使用は,差別傾向を示す反抗運動に有効であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-20T18:34:30Z)
• TweetBLM: A Hate Speech Dataset and Analysis of Black Lives Matter-related Microblogs on Twitter [2.741266294612776]
  我々は,Black Lives Matter に関連するツイートヘイトスピーチデータセット TweetBLM を提案する。 私たちのデータセットは、Black Lives Matter運動をターゲットとする、手動で注釈付けされたツイート9165です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-27T22:47:02Z)
• Behind the Mask: A Computational Study of Anonymous' Presence on Twitter [2.2559617939136505]
  ハクティビストグループAnonymousは、公の場では珍しい存在だ。 他のサイバー犯罪組織とは異なり、AnonymousはTwitterというソーシャルメディアサイトで人気がある。 過去の小規模定性的研究で報告されたいくつかの重要な知見を再検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T10:26:12Z)
• Racism is a Virus: Anti-Asian Hate and Counterspeech in Social Media during the COVID-19 Crisis [51.39895377836919]
  新型コロナウイルスは、アジアのコミュニティをターゲットにしたソーシャルメディア上で人種差別や憎悪を引き起こしている。 我々は、Twitterのレンズを通して、反アジアヘイトスピーチの進化と普及について研究する。 私たちは、14ヶ月にわたる反アジア的憎悪と反音声のデータセットとして最大となるCOVID-HATEを作成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-25T21:58:09Z)
• Russian trolls speaking Russian: Regional Twitter operations and MH17 [68.8204255655161]
  2018年、Twitterはロシアのトロルとして特定されたアカウントのデータを公開した。 我々はこれらのトロルのロシア語操作を分析する。 MH17の事故に関するトロルズの情報キャンペーンは、ツイート数で最大のものだった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-13T19:48:12Z)
• Whose Tweets are Surveilled for the Police: An Audit of Social-Media Monitoring Tool via Log Files [69.02688684221265]
  我々はCorvallis (Oregon) Police DepartmentによるDigitalStakeoutというソーシャルメディア監視ソフトウェアの使用からログファイルを入手した。 これらのログファイルには、DigitalStakeoutによるプロプライエタリな検索の結果が含まれている。 ツイートがDigitalStakeoutによってフラグ付けされているユーザーの人口統計と、地域のTwitterユーザーの人口統計との差異を観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-23T19:35:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。