論文の概要: Exploring social bots: A feature-based approach to improve bot detection in social networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06626v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 23:19:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:10:51.727503
• Title: Exploring social bots: A feature-based approach to improve bot detection in social networks
• Title（参考訳）: ソーシャルボットの探索:ソーシャルネットワークにおけるボット検出を改善する機能ベースのアプローチ
• Authors: Salvador Lopez-Joya, Jose A. Diaz-Garcia, M. Dolores Ruiz, Maria J. Martin-Bautista,
• Abstract要約: 私たちの日常生活におけるソーシャルメディアの重要性は、誤った情報、政治的メッセージ、悪意のあるリンクの拡散に繋がった。 これらのアクティビティを実行する最も一般的な方法の1つは、自動化されたアカウントを使用することである。 本稿では,ユーザアカウントプロファイルとそのコンテンツに基づく特徴の探索によってこの問題に対処し,将来的なボット検出装置の改良の基礎として,各特徴の関連性を理解することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5186937600119894
• License:
• Abstract: The importance of social media in our daily lives has unfortunately led to an increase in the spread of misinformation, political messages and malicious links. One of the most popular ways of carrying out those activities is using automated accounts, also known as bots, which makes the detection of such accounts a necessity. This paper addresses that problem by investigating features based on the user account profile and its content, aiming to understand the relevance of each feature as a basis for improving future bot detectors. Through an exhaustive process of research, inference and feature selection, we are able to surpass the state of the art on several metrics using classical machine learning algorithms and identify the types of features that are most important in detecting automated accounts.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの重要性は残念ながら、誤った情報や政治的メッセージ、悪意のあるリンクの拡散に繋がった。 これらのアクティビティを実行する最も一般的な方法の1つは、自動化されたアカウントを使用することである。 本稿では,ユーザアカウントプロファイルとそのコンテンツに基づく特徴の探索によってこの問題に対処し,将来的なボット検出装置の改良の基礎として,各特徴の関連性を理解することを目的とする。 研究、推論、特徴選択の徹底的なプロセスを通じて、古典的な機械学習アルゴリズムを使用して、いくつかのメトリクスの最先端を越え、自動アカウントの検出において最も重要な機能の種類を特定することができる。

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