論文の概要: Russo-Ukrainian War: Prediction and explanation of Twitter suspension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03502v2
• Date: Wed, 27 Dec 2023 11:51:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 23:03:04.805747
• Title: Russo-Ukrainian War: Prediction and explanation of Twitter suspension
• Title（参考訳）: ロシア・ウクライナ戦争:twitter停止の予測と説明
• Authors: Alexander Shevtsov, Despoina Antonakaki, Ioannis Lamprou, Ioannis Kontogiorgakis, Polyvios Pratikakis, Sotiris Ioannidis
• Abstract要約: 本研究は、Twitterのサスペンション機構と、これにつながる可能性のあるユーザアカウントの共有コンテンツと機能の分析に焦点を当てる。 Twitter APIを使って、980万人のユーザーから生まれた107.7万のツイートを含むデータセットを入手しました。 この結果から、Bitcoin詐欺、スパム、広告キャンペーンに対するロシアとウクライナの紛争に関するトレンドを生かした詐欺キャンペーンが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.61306219245444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: On 24 February 2022, Russia invaded Ukraine, starting what is now known as the Russo-Ukrainian War, initiating an online discourse on social media. Twitter as one of the most popular SNs, with an open and democratic character, enables a transparent discussion among its large user base. Unfortunately, this often leads to Twitter's policy violations, propaganda, abusive actions, civil integrity violation, and consequently to user accounts' suspension and deletion. This study focuses on the Twitter suspension mechanism and the analysis of shared content and features of the user accounts that may lead to this. Toward this goal, we have obtained a dataset containing 107.7M tweets, originating from 9.8 million users, using Twitter API. We extract the categories of shared content of the suspended accounts and explain their characteristics, through the extraction of text embeddings in junction with cosine similarity clustering. Our results reveal scam campaigns taking advantage of trending topics regarding the Russia-Ukrainian conflict for Bitcoin and Ethereum fraud, spam, and advertisement campaigns. Additionally, we apply a machine learning methodology including a SHapley Additive explainability model to understand and explain how user accounts get suspended.
• Abstract（参考訳）: 2022年2月24日、ロシアはウクライナに侵攻し、現在ロシア・ウクライナ戦争と呼ばれる戦争が始まった。 Twitterは、オープンで民主的な性格を持つ最も人気のあるSNの1つであり、大きなユーザー層の間で透明な議論を可能にしている。 残念ながら、これはTwitterのポリシー違反、プロパガンダ、虐待行為、公民権侵害、結果としてユーザーアカウントの停止と削除につながることが多い。 本研究は,twitterのサスペンション機構と,これにつながる可能性のあるユーザアカウントの共有コンテンツと機能の解析に焦点を当てている。 この目標に向けて、Twitter APIを使用して、980万人のユーザーから生まれた107.7万のツイートを含むデータセットを得た。 懸濁アカウントの共有コンテンツのカテゴリを抽出し,コサイン類似度クラスタリングと結合したテキスト埋め込みの抽出を通じてその特徴を説明する。 当社の調査結果は、ロシアとウクライナのbitcoin紛争やethereum詐欺、スパム、広告キャンペーンに関するトレンドを生かした詐欺キャンペーンが明らかになった。 さらに、ユーザアカウントの停止方法を理解し説明するために、SHapley Additive説明可能性モデルを含む機械学習手法を適用した。

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