論文の概要: Keeping it Authentic: The Social Footprint of the Trolls Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07720v1
- Date: Thu, 12 Sep 2024 03:02:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-15 16:28:34.514854
- Title: Keeping it Authentic: The Social Footprint of the Trolls Network
- Title（参考訳）: Trolls Networkのソーシャル・フットプリント
- Authors: Ori Swed, Sachith Dassanayaka, Dimitri Volchenkov,
- Abstract要約: 2016年、ロシアの工作員によってアニメーション化されたソーシャルメディアアカウントのネットワークは、大統領選挙に関するアメリカ国民の政治的議論を分散させようとした。
我々は、正当な社会的アクターのふりをして、ネットワークは社会的期待に従わなければならないと主張している。
この社会的フットプリントの堅牢性をテストするために、人工知能を訓練してそれを特定し、予測モデルを作成します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In 2016, a network of social media accounts animated by Russian operatives attempted to divert political discourse within the American public around the presidential elections. This was a coordinated effort, part of a Russian-led complex information operation. Utilizing the anonymity and outreach of social media platforms Russian operatives created an online astroturf that is in direct contact with regular Americans, promoting Russian agenda and goals. The elusiveness of this type of adversarial approach rendered security agencies helpless, stressing the unique challenges this type of intervention presents. Building on existing scholarship on the functions within influence networks on social media, we suggest a new approach to map those types of operations. We argue that pretending to be legitimate social actors obliges the network to adhere to social expectations, leaving a social footprint. To test the robustness of this social footprint we train artificial intelligence to identify it and create a predictive model. We use Twitter data identified as part of the Russian influence network for training the artificial intelligence and to test the prediction. Our model attains 88% prediction accuracy for the test set. Testing our prediction on two additional models results in 90.7% and 90.5% accuracy, validating our model. The predictive and validation results suggest that building a machine learning model around social functions within the Russian influence network can be used to map its actors and functions.
- Abstract（参考訳）: 2016年、ロシアの工作員によってアニメーション化されたソーシャルメディアアカウントのネットワークは、大統領選挙に関するアメリカ国民の政治的議論を分散させようとした。
これはロシア主導の複雑な情報処理の一部として協調的な作業であった。
ソーシャルメディアプラットフォームの匿名性とアウトリーチを活用して、ロシアの諜報員は通常のアメリカ人と直接接触し、ロシアのアジェンダと目標を促進するオンラインのアストロトゥルフを作った。
この種の敵対的アプローチの解明は、セキュリティ機関を無力化させ、この種の介入がもたらす固有の課題を強調した。
ソーシャルメディア上でのインフルエンスネットワークの機能に関する既存の奨学金に基づいて,このようなタイプの運用をマップする新たなアプローチを提案する。
我々は、正当な社会的アクターのふりをすると、ネットワークは社会的期待に従わざるを得ず、社会的フットプリントを残していると論じる。
この社会的フットプリントの堅牢性をテストするために、人工知能を訓練してそれを特定し、予測モデルを作成します。
我々は、人工知能を訓練し、予測をテストするために、ロシアの影響力ネットワークの一部として特定されたTwitterデータを使用します。
我々のモデルは、テストセットの88%の精度で予測できる。
2つの追加モデルで予測をテストすると、90.7%と90.5%の精度が得られ、モデルの妥当性が検証される。
予測と検証の結果は、ロシアの影響ネットワーク内の社会的機能を中心とした機械学習モデルの構築が、アクターと関数のマッピングに利用できることを示唆している。
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