論文の概要: Temporal Dynamics of Coordinated Online Behavior: Stability, Archetypes,
and Influence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06774v1
- Date: Tue, 17 Jan 2023 09:52:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-18 14:38:44.999653
- Title: Temporal Dynamics of Coordinated Online Behavior: Stability, Archetypes,
and Influence
- Title（参考訳）: 協調オンライン行動の時間的ダイナミクス:安定性、アーチタイプおよび影響
- Authors: Serena Tardelli, Leonardo Nizzoli, Maurizio Tesconi, Mauro Conti,
Preslav Nakov, Giovanni Da San Martino, Stefano Cresci
- Abstract要約: 大規模なオンラインキャンペーンは、悪意のあるものであれ、その他のものであれ、参加者間でかなりの調整が必要である。
ここでは,協調行動の最初の動的解析を行う。
新たなアプローチにより, (i) コーディネートされたコミュニティは, 時間的不安定度の変動を特徴とし, (ii) 静的解析の結果は不安定なコミュニティをほとんど信頼できない, ほとんど代表できないことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.5458435709844
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large-scale online campaigns, malicious or otherwise, require a significant
degree of coordination among participants, which sparked interest in the study
of coordinated online behavior. State-of-the-art methods for detecting
coordinated behavior perform static analyses, disregarding the temporal
dynamics of coordination. Here, we carry out the first dynamic analysis of
coordinated behavior. To reach our goal we build a multiplex temporal network
and we perform dynamic community detection to identify groups of users that
exhibited coordinated behaviors in time. Thanks to our novel approach we find
that: (i) coordinated communities feature variable degrees of temporal
instability; (ii) dynamic analyses are needed to account for such instability,
and results of static analyses can be unreliable and scarcely representative of
unstable communities; (iii) some users exhibit distinct archetypal behaviors
that have important practical implications; (iv) content and network
characteristics contribute to explaining why users leave and join coordinated
communities. Our results demonstrate the advantages of dynamic analyses and
open up new directions of research on the unfolding of online debates, on the
strategies of coordinated communities, and on the patterns of online influence.
- Abstract（参考訳）: 悪質であろうとなかろうが、大規模なオンラインキャンペーンには参加者間のかなりの調整が必要であり、オンライン行動の協調研究への興味が高まった。
協調行動検出のための最先端手法は、協調の時間的ダイナミクスを無視して静的解析を行う。
ここでは,協調行動の最初の動的解析を行う。
目標を達成するために,複数の時間的ネットワークを構築し,動的コミュニティ検出を行い,協調行動を示すユーザのグループを時間内に識別する。
私たちの斬新なアプローチのおかげで
(i)調整された共同体は、時間的不安定度の変動を特徴とする。
(II)このような不安定性を考慮するためには動的解析が必要であり、静的解析の結果は信頼性が低く不安定なコミュニティをほとんど代表していない。
(iii)一部の利用者は、重要な実用的意義を有する異なる旧型的行動を示す。
(iv)コンテンツとネットワークの特徴は、ユーザがなぜ退社し、連携したコミュニティに参加するのかを説明するのに寄与する。
本研究は,動的な分析の利点を示し,オンライン討論の展開,協調型コミュニティの戦略,オンライン影響力のパターンに関する研究の新たな方向性を明らかにした。
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