論文の概要: How "troll" are you? Measuring and detecting troll behavior in online social networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08786v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 07:01:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 21:51:13.644637
• Title: How "troll" are you? Measuring and detecting troll behavior in online social networks
• Title（参考訳）: あなたはどのように「トロール」していますか。 オンラインソーシャルネットワークにおけるトロール行動の測定と検出
• Authors: Fatima Ezzeddine and Luca Luceri and Omran Ayoub and Ihab Sbeity and Gianluca Nogara and Emilio Ferrara and Silvia Giordano
• Abstract要約: 本稿では,トロルアカウント検出のための新しい手法を提案する。 最初のステップは、トロールアカウントまたはオーガニックユーザアカウントに属するアカウントのオンラインアクティビティの軌跡を分類することを目的としている。 第2のステップでは、分類された軌跡を利用してメトリック、すなわち「トロールスコア」を計算し、アカウントがトロルのように振る舞う程度を定量化します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.683848612847142
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The detection of state-sponsored trolls acting in misinformation operations is an unsolved and critical challenge for the research community, with repercussions that go beyond the online realm. In this paper, we propose a novel approach for the detection of troll accounts, which consists of two steps. The first step aims at classifying trajectories of accounts' online activities as belonging to either a troll account or to an organic user account. In the second step, we exploit the classified trajectories to compute a metric, namely "troll score", which allows us to quantify the extent to which an account behaves like a troll. Experimental results show that our approach identifies accounts' trajectories with an AUC close to 99% and, accordingly, classify trolls and organic users with an AUC of 97%. Finally, we evaluate whether the proposed solution can be generalized to different contexts (e.g., discussions about Covid-19) and generic misbehaving users, showing promising results that will be further expanded in our future endeavors.
• Abstract（参考訳）: 偽情報操作で国家が支援するトロルが検出されることは、研究コミュニティにとって未解決かつ重要な課題であり、オンラインの領域を超えている。 本稿では,2つのステップからなるトロルアカウントの検出手法を提案する。 最初のステップは、トロールアカウントまたはオーガニックユーザアカウントに属するアカウントのオンラインアクティビティの軌跡を分類することを目的としている。 第2のステップでは、分類された軌跡を利用してメトリック、すなわち「トロールスコア」を計算し、アカウントがトロルのように振る舞う程度を定量化します。 実験の結果,本手法は,aucの99%近くでアカウントの軌跡を識別し,aucの97%でトロルとオーガニックユーザを分類した。 最後に、提案手法がさまざまな状況(例えば、Covid-19に関する議論)と一般的な誤動作ユーザに一般化できるかどうかを評価し、今後の取り組みでさらに拡張されるであろう有望な結果を示す。

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