論文の概要: Leveraging Large Language Models to Detect Influence Campaigns in Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07816v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 00:25:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 15:55:02.863568
• Title: Leveraging Large Language Models to Detect Influence Campaigns in Social Media
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの活用によるソーシャルメディアへの影響評価
• Authors: Luca Luceri, Eric Boniardi, Emilio Ferrara
• Abstract要約: ソーシャルメディアの影響は、大衆の言論や民主主義に重大な課題をもたらしている。 従来の検出方法は、ソーシャルメディアの複雑さとダイナミックな性質のために不足している。 本稿では,ユーザメタデータとネットワーク構造の両方を組み込んだLarge Language Models (LLM) を用いた新しい検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.58546889761175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media influence campaigns pose significant challenges to public discourse and democracy. Traditional detection methods fall short due to the complexity and dynamic nature of social media. Addressing this, we propose a novel detection method using Large Language Models (LLMs) that incorporates both user metadata and network structures. By converting these elements into a text format, our approach effectively processes multilingual content and adapts to the shifting tactics of malicious campaign actors. We validate our model through rigorous testing on multiple datasets, showcasing its superior performance in identifying influence efforts. This research not only offers a powerful tool for detecting campaigns, but also sets the stage for future enhancements to keep up with the fast-paced evolution of social media-based influence tactics.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの影響は、大衆の言論や民主主義に重大な課題をもたらす。 従来の検出方法は、ソーシャルメディアの複雑さとダイナミックな性質のために不足している。 そこで我々は,ユーザメタデータとネットワーク構造の両方を組み込んだLarge Language Models (LLM) を用いた新しい検出手法を提案する。 これらの要素をテキスト形式に変換することにより,多言語コンテンツを効果的に処理し,悪意のあるキャンペーンアクタの戦術に適応する。 複数のデータセットで厳密なテストを行い、影響の特定において優れたパフォーマンスを示すことによって、モデルを検証する。 この研究は、キャンペーンを検出する強力なツールを提供するだけでなく、ソーシャルメディアベースの影響力戦略の急激な進化に対応するための将来の強化のステージも設定している。

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