論文の概要: Unraveling the Web of Disinformation: Exploring the Larger Context of State-Sponsored Influence Campaigns on Twitter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18098v1
- Date: Thu, 25 Jul 2024 15:03:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 13:39:06.790215
- Title: Unraveling the Web of Disinformation: Exploring the Larger Context of State-Sponsored Influence Campaigns on Twitter
- Title（参考訳）: 偽情報のウェブ:Twitter上での国家支援による影響キャンペーンのより大きな文脈を探る
- Authors: Mohammad Hammas Saeed, Shiza Ali, Pujan Paudel, Jeremy Blackburn, Gianluca Stringhini,
- Abstract要約: 我々は、様々な国を起源とする19の国が支援する偽情報キャンペーンをTwitterで調査した。
私たちは機械学習ベースの分類器を構築し、目に見えないキャンペーンから最大94%のアカウントを正しく識別できる。
また、当社のシステムを野放しにして、州が支援するオペレーションに属する可能性のあるアカウントを増やしています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.64763746842362
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Social media platforms offer unprecedented opportunities for connectivity and exchange of ideas; however, they also serve as fertile grounds for the dissemination of disinformation. Over the years, there has been a rise in state-sponsored campaigns aiming to spread disinformation and sway public opinion on sensitive topics through designated accounts, known as troll accounts. Past works on detecting accounts belonging to state-backed operations focus on a single campaign. While campaign-specific detection techniques are easier to build, there is no work done on developing systems that are campaign-agnostic and offer generalized detection of troll accounts unaffected by the biases of the specific campaign they belong to. In this paper, we identify several strategies adopted across different state actors and present a system that leverages them to detect accounts from previously unseen campaigns. We study 19 state-sponsored disinformation campaigns that took place on Twitter, originating from various countries. The strategies include sending automated messages through popular scheduling services, retweeting and sharing selective content and using fake versions of verified applications for pushing content. By translating these traits into a feature set, we build a machine learning-based classifier that can correctly identify up to 94% of accounts from unseen campaigns. Additionally, we run our system in the wild and find more accounts that could potentially belong to state-backed operations. We also present case studies to highlight the similarity between the accounts found by our system and those identified by Twitter.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、インターネット接続やアイデア交換の先例のない機会を提供するが、情報の拡散の場としても機能する。
長年にわたり、偽情報を広め、トロルアカウントと呼ばれる指定されたアカウントを通じてセンシティブな話題に関する世論を揺るがそうとする国家支援キャンペーンが増えている。
州が支援するオペレーションに属するアカウントの検出に関する過去の作業は、1つのキャンペーンに重点を置いていた。
キャンペーン固有の検出技術は構築が容易だが、キャンペーン非依存で、特定のキャンペーンのバイアスの影響を受けないトロルアカウントの汎用的な検出を提供するシステムの開発は行われていない。
本稿では、異なる州アクターにまたがって採用されている複数の戦略を特定し、それを利用してこれまで見つからなかったキャンペーンからアカウントを検知するシステムを提案する。
我々は、様々な国を起源とする19の国が支援する偽情報キャンペーンをTwitterで調査した。
この戦略には、一般的なスケジューリングサービスによる自動メッセージの送信、選択されたコンテンツのリツイートと共有、コンテンツプッシュのための検証済みアプリケーションの偽バージョンの使用が含まれる。
これらの特徴を機能セットに翻訳することで、未知のキャンペーンから最大94%のアカウントを正しく識別できる機械学習ベースの分類器を構築する。
さらに、私たちはシステムを荒野で実行し、州が支援するオペレーションに属する可能性のあるアカウントをもっと見つけます。
また,本システムで発見されたアカウントとTwitterで発見されたアカウントの類似性を明らかにするケーススタディを提案する。
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