論文の概要: You are a Bot! -- Studying the Development of Bot Accusations on Twitter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00546v2
• Date: Tue, 20 Jun 2023 15:55:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 03:59:25.899390
• Title: You are a Bot! -- Studying the Development of Bot Accusations on Twitter
• Title（参考訳）: お前はボットだ! --Twitterにおけるボット非難の展開に関する研究
• Authors: Dennis Assenmacher, Leon Fr\"ohling, Claudia Wagner
• Abstract要約: 地上の真実データがないと、研究者たちは群衆の知恵を取り入れたいかもしれない。 本研究は,Twitter上でのボットの告発に関する大規模な研究である。 この言葉は、ソーシャルメディアの会話において、ボットという用語が非人間化の道具になったことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30079490585515345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The characterization and detection of bots with their presumed ability to manipulate society on social media platforms have been subject to many research endeavors over the last decade. In the absence of ground truth data (i.e., accounts that are labeled as bots by experts or self-declare their automated nature), researchers interested in the characterization and detection of bots may want to tap into the wisdom of the crowd. But how many people need to accuse another user as a bot before we can assume that the account is most likely automated? And more importantly, are bot accusations on social media at all a valid signal for the detection of bots? Our research presents the first large-scale study of bot accusations on Twitter and shows how the term bot became an instrument of dehumanization in social media conversations since it is predominantly used to deny the humanness of conversation partners. Consequently, bot accusations on social media should not be naively used as a signal to train or test bot detection models.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォーム上で社会を操作できると推定されるボットの特性と検出は、過去10年間に多くの研究課題に直面してきた。 地上の真実データ(専門家によってボットとしてラベル付けされたり、自動化された性質を自己定義するアカウント)が存在しない場合、ボットの特徴付けと検出に関心のある研究者は、群衆の知恵を活用したいかもしれない。 しかし、アカウントが自動化されていると仮定する前に、ボットとして他のユーザーを非難する必要がある人はどのくらいいるだろうか? さらに重要なのは、ソーシャルメディア上でのボットの告発は、ボットの検出に有効なシグナルなのか? 今回の研究は、twitter上でボットの告発に関する最初の大規模研究であり、会話パートナーの人間性を否定しているため、ソーシャルメディアでの会話においてボットという用語が非人間化の手段となったことを示すものである。 したがって、ソーシャルメディアに対するボットの告発は、ボット検出モデルを訓練またはテストするための信号として、否定的に使用するべきではない。

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