論文の概要: Labeled Datasets for Research on Information Operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10609v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 22:15:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:34:10.820403
• Title: Labeled Datasets for Research on Information Operations
• Title（参考訳）: 情報処理研究のためのラベル付きデータセット
• Authors: Ozgur Can Seckin, Manita Pote, Alexander Nwala, Lake Yin, Luca Luceri, Alessandro Flammini, Filippo Menczer,
• Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォームによって検証されたIOポストと、同様のトピックを同じ時間フレーム(制御データ)で議論した303kアカウントによる1300万以上の投稿の両方を含む、26のキャンペーンに関するラベル付きデータセットを新たに提示する。 データセットは、さまざまなキャンペーンや国で調整されたアカウントによって使用される物語、ネットワークインタラクション、エンゲージメント戦略の研究を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.34999856621306
• License:
• Abstract: Social media platforms have become a hub for political activities and discussions, democratizing participation in these endeavors. However, they have also become an incubator for manipulation campaigns, like information operations (IOs). Some social media platforms have released datasets related to such IOs originating from different countries. However, we lack comprehensive control data that can enable the development of IO detection methods. To bridge this gap, we present new labeled datasets about 26 campaigns, which contain both IO posts verified by a social media platform and over 13M posts by 303k accounts that discussed similar topics in the same time frames (control data). The datasets will facilitate the study of narratives, network interactions, and engagement strategies employed by coordinated accounts across various campaigns and countries. By comparing these coordinated accounts against organic ones, researchers can develop and benchmark IO detection algorithms.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは政治活動や議論の中心となり、これらの取り組みへの参加を民主化している。 しかし、情報操作(IO)のような操作キャンペーンのインキュベーターにもなっている。 一部のソーシャルメディアプラットフォームは、異なる国から派生したそのようなIOに関連するデータセットをリリースした。 しかし、IO検出手法の開発を可能にする包括的な制御データが欠如している。 このギャップを埋めるために、ソーシャルメディアプラットフォームによって検証されたIOポストと、同様のトピックを同じ時間フレーム(制御データ)で議論した303kアカウントによる1300万以上の投稿を含む、26のキャンペーンに関するラベル付きデータセットを新たに提示する。 データセットは、さまざまなキャンペーンや国で調整されたアカウントによって使用される物語、ネットワークインタラクション、エンゲージメント戦略の研究を促進する。 これらの調整されたアカウントと有機アカウントを比較することで、IO検出アルゴリズムを開発し、ベンチマークすることができる。

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