論文の概要: Exploiting the Right: Inferring Ideological Alignment in Online Influence Campaigns Using Shared Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06453v1
• Date: Wed, 13 Apr 2022 15:22:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 16:16:12.689432
• Title: Exploiting the Right: Inferring Ideological Alignment in Online Influence Campaigns Using Shared Images
• Title（参考訳）: 右の爆発:共有画像を用いたオンライン効果キャンペーンにおけるイデオロギー的アライメントの推測
• Authors: Amogh Joshi and Cody Buntain
• Abstract要約: この研究は、偽情報キャンペーンのエージェントが共有するビジュアルメディアの調査を進め、こうしたキャンペーンの一環としてTwitterが特定したアカウントが共有する画像を特徴付ける。 米国政治家のTwitterアカウントが共有する画像をベースラインとトレーニングセットとして使用し、共有する画像を使用してアカウントのイデオロギー的な表示を推測するモデルを構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work advances investigations into the visual media shared by agents in disinformation campaigns by characterizing the images shared by accounts identified by Twitter as being part of such campaigns. Using images shared by US politicians' Twitter accounts as a baseline and training set, we build models for inferring the ideological presentation of accounts using the images they share. Results show that, while our models recover the expected bimodal ideological distribution of US politicians, we find that, on average, four separate influence campaigns -- attributed to Iran, Russia, China, and Venezuela -- all present conservative ideological presentations in the images they share. Given that prior work has shown Twitter accounts used by Russian disinformation agents are ideologically diverse in the text and news they share, these image-oriented findings provide new insights into potential axes of coordination and suggest these accounts may not present consistent ideological positions across modalities.
• Abstract（参考訳）: この研究は、偽情報キャンペーンのエージェントが共有するビジュアルメディアの調査を進め、Twitterによって特定されたアカウントが共有する画像をそのようなキャンペーンの一部であると特徴付ける。 米国政治家のTwitterアカウントが共有する画像をベースラインとトレーニングセットとして使用し、共有する画像を使用してアカウントのイデオロギー的な表示を推測するモデルを構築します。 結果は、我々のモデルが米国の政治家の予想されるバイモーダルなイデオロギー分布を回復する一方で、平均してイラン、ロシア、中国、ベネズエラの4つの異なる影響キャンペーンが、彼らが共有するイメージに保守的なイデオロギーのプレゼンテーションを提示していることを示している。 以前の研究では、ロシアの偽情報エージェントが使用しているTwitterアカウントが、共有するテキストやニュースにおいてイデオロギー的に多様性があることが示されていることから、これらの画像指向の発見は、調整の潜在的な軸に関する新たな洞察を与え、これらのアカウントがモダリティ全体にわたって一貫性のあるイデオロギー的な位置を示さないことを示唆している。

関連論文リスト

• Uncovering Coordinated Cross-Platform Information Operations Threatening the Integrity of the 2024 U.S. Presidential Election Online Discussion [8.557128766155229]
  情報操作は民主的プロセスの完全性に重大な脅威をもたらす。 2024年のアメリカ合衆国大統領選挙を期待して、調整されたIOのデジタルトレースを$mathbbX$(元Twitter)で発見することを目的とした研究を発表した。 オンラインコーディネーションを検出するための機械学習フレームワークを用いて,2024年5月からの選挙関連会話を含むデータセットをmathbbX$で分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T17:36:14Z)
• Unraveling the Web of Disinformation: Exploring the Larger Context of State-Sponsored Influence Campaigns on Twitter [16.64763746842362]
  我々は、様々な国を起源とする19の国が支援する偽情報キャンペーンをTwitterで調査した。 私たちは機械学習ベースの分類器を構築し、目に見えないキャンペーンから最大94%のアカウントを正しく識別できる。 また、当社のシステムを野放しにして、州が支援するオペレーションに属する可能性のあるアカウントを増やしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T15:03:33Z)
• Engaging Politically Diverse Audiences on Social Media [11.786863362728868]
  メディアがコンテンツをオンラインで宣伝するために利用するソーシャルメディア投稿に、政治的分極がどのように反映されているかを研究する。 われわれは、われわれのモデルを統合し、ジャーナリストたちが政治的に多様なオーディエンスを惹きつけるツイートを作るのを助けるツールを構築している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-04T05:58:49Z)
• Examining Similar and Ideologically Correlated Imagery in Online Political Communication [0.0]
  本稿は、米国の政治家がTwitter上で共有するビジュアルメディアについて検討する。 これは、政治家の様々なイメージタイプが、その政治的地位を反映していることを示している。 また、この文脈における画像特徴付けの標準手法を用いた場合の危険を識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T04:45:10Z)
• The Spread of Propaganda by Coordinated Communities on Social Media [43.2770127582382]
  我々は、2019年イギリス総選挙に関する大規模なTwitterデータセット上で、プロパガンダの拡散とその協調行動との相互作用を分析する。 プロパガンダの利用と協調行動を組み合わせることで、異なるコミュニティの真正性と有害性を明らかにすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-27T13:39:10Z)
• News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
  我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。 以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。 Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T19:26:32Z)
• Cross-Domain Learning for Classifying Propaganda in Online Contents [67.10699378370752]
  本稿では,ラベル付き文書や,ニュースやつぶやきからの文をベースとしたクロスドメイン学習の手法を提案する。 本実験は,本手法の有効性を実証し,移動過程におけるソースやターゲットの様々な構成における困難さと限界を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-13T10:19:13Z)
• Country Image in COVID-19 Pandemic: A Case Study of China [79.17323278601869]
  国像は国際関係と経済発展に大きな影響を与えている。 新型コロナウイルス(COVID-19)の世界的な流行で、各国と国民は異なる反応を見せている。 本研究では,中国を具体的かつ典型的な事例として捉え,大規模Twitterデータセットのアスペクトベース感情分析を用いてそのイメージを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-12T15:54:51Z)
• Understanding Adversarial Examples from the Mutual Influence of Images and Perturbations [83.60161052867534]
  クリーンな画像と敵の摂動を遠ざけることで敵の例を分析し,その相互への影響を分析した。 以上の結果から,画像と普遍摂動の関係に対する新たな視点が示唆された。 我々は、オリジナルトレーニングデータを活用することなく、目標とするユニバーサルアタックの挑戦的なタスクを最初に達成した人物です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T05:00:09Z)
• Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
  本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。 議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。 我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z)

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。