論文の概要: Detecting Coordinated Inauthentic Behavior in Likes on Social Media: Proof of Concept

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07350v1
• Date: Fri, 12 May 2023 09:59:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 13:28:41.283345
• Title: Detecting Coordinated Inauthentic Behavior in Likes on Social Media: Proof of Concept
• Title（参考訳）: ソーシャルメディア上での協調的不正確な行動の検出--概念の証明
• Authors: Laura Jahn, Rasmus K. Rendsvig, Jacob St{\ae}rk-{\O}stergaard
• Abstract要約: 協調的非正当性行動は、組織的なエンゲージメントを用いてトピックを上昇または抑制することによって、世論を形成するためのソーシャルメディアのツールとして使用される。 占いの知恵を回復するためには、賢者から非正統なエージェントを分離し、投稿の関連性に基づいて投票用*判断用*として、後者のみを使用することが望ましい。 審査員選択手順をエージェントベースモデルを用いて評価し,GMMがより多くの不正なエージェントを検出することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Coordinated inauthentic behavior is used as a tool on social media to shape public opinion by elevating or suppressing topics using systematic engagements -- e.g. through *likes* or similar reactions. In an honest world, reactions may be informative to users when selecting on what to spend their attention: through the wisdom of crowds, summed reactions may help identifying relevant and high-quality content. This is nullified by coordinated inauthentic liking. To restore wisdom-of-crowds effects, it is therefore desirable to separate the inauthentic agents from the wise crowd, and use only the latter as a voting *jury* on the relevance of a post. To this end, we design two *jury selection procedures* (JSPs) that discard agents classified as inauthentic. Using machine learning techniques, both cluster on binary vote data -- one using a Gaussian Mixture Model (GMM JSP), one the k-means algorithm (KM JSP) -- and label agents by logistic regression. We evaluate the jury selection procedures with an agent-based model, and show that the GMM JSP detects more inauthentic agents, but both JSPs select juries with vastly increased correctness of vote by majority. This proof of concept provides an argument for the release of reactions data from social media platforms through a direct use-case in the fight against online misinformation.
• Abstract（参考訳）: 協調的不正確な行動は、例えば*likes*または同様の反応を通じて、体系的なエンゲージメントを用いてトピックを上昇または抑制することによって、世論を形作るソーシャルメディアのツールとして使用される。 正直な世界では、何に注意を向けるかを選択するとき、リアクションはユーザに情報を提供するかもしれない: 群衆の知恵を通じて、要約リアクションは、関連性の高い高品質なコンテンツを特定するのに役立つかもしれない。 これは、調整された慣性好きによって無効化される。 したがって、知恵を回復するためには、知恵的なエージェントを賢者の集団から切り離して、ポストの関連性に基づいて投票用*判断用*として使うことが望ましい。 この目的のために、エージェントを不正に分類する2つの*判断手順*(JSPs)を設計する。 マシンラーニングのテクニックを使用すると、どちらもバイナリ投票データ(Gaussian Mixture Model(GMM JSP)とk-meansアルゴリズム(KM JSP)、ロジスティック回帰によるラベルエージェントを使用する)をクラスタ化する。 我々はエージェントベースモデルを用いて陪審選考手続きを評価し,GMM JSPがより多くの不正なエージェントを検知することを示した。 この概念実証は、オンライン誤報との戦いにおける直接のユースケースを通じて、ソーシャルメディアプラットフォームから反応データを公開するための議論を提供する。

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