論文の概要: Online User Profiling to Detect Social Bots on Twitter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05966v1
- Date: Wed, 9 Mar 2022 22:42:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-14 12:25:55.133628
- Title: Online User Profiling to Detect Social Bots on Twitter
- Title（参考訳）: Twitterでソーシャルボットを検知するオンラインユーザープロファイリング
- Authors: Maryam Heidari, James H Jr Jones, Ozlem Uzuner
- Abstract要約: 社会ボットは、社会や世論に深刻なサイバー脅威をもたらす。
本研究の目的は、ツイートのテキストから抽出されたユーザのプロファイルに基づいて、ボットを検出する機械学習モデルを開発することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17188280334580194
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Social media platforms can expose influential trends in many aspects of
everyday life. However, the movements they represent can be contaminated by
disinformation. Social bots are one of the significant sources of
disinformation in social media. Social bots can pose serious cyber threats to
society and public opinion. This research aims to develop machine learning
models to detect bots based on the extracted user's profile from a Tweet's
text. Online users' profile shows the user's personal information, such as age,
gender, education, and personality. In this work, the user's profile is
constructed based on the user's online posts. This work's main contribution is
three-fold: First, we aim to improve bot detection through machine learning
models based on the user's personal information generated by the user's online
comments. When comparing two online posts, the similarity of personal
information makes it difficult to differentiate a bot from a human user.
However, this research turns personal information similarity among two online
posts into an advantage for the new bot detection model. The new proposed model
for bot detection creates user profiles based on personal information such as
age, personality, gender, education from users' online posts and introduces a
machine learning model to detect social bots with high prediction accuracy
based on personal information. Second, create a new public data set that shows
the user's profile for more than 6900 Twitter accounts in the Cresci 2017 data
set.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、日常生活の多くの面で影響力のあるトレンドを露呈することができる。
しかし、それらの動きは偽情報によって汚染されることがある。
ソーシャルボットはソーシャルメディアの重要な偽情報源の1つだ。
ソーシャルボットは社会や世論に深刻なサイバー脅威をもたらす可能性がある。
本研究の目的は、ツイートのテキストから抽出されたユーザのプロファイルに基づいてボットを検出する機械学習モデルを開発することである。
オンラインユーザーのプロフィールには、年齢、性別、教育、パーソナリティなどのユーザーの個人情報が表示される。
本研究では,ユーザのオンライン投稿に基づいてユーザのプロフィールを構築する。
まず、ユーザのオンラインコメントによって生成されるユーザの個人情報に基づいて、マシンラーニングモデルによるボット検出を改善することを目的としています。
2つのオンライン投稿を比較すると、個人情報の類似性はボットと人間の区別を困難にする。
しかし、この研究は2つのオンライン投稿間の個人情報の類似性を、新しいボット検出モデルに有利にする。
提案したボット検出モデルは,年齢,性格,性別,ユーザのオンライン投稿からの教育などの個人情報に基づくユーザプロファイルを生成し,個人情報に基づく予測精度の高いソーシャルボットの検出を行う機械学習モデルを提案する。
第2に、Cresci 2017データセットに6900以上のTwitterアカウントのユーザプロファイルを表示する、新しい公開データセットを作成する。
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