論文の概要: Detecting Coordinated Activities Through Temporal, Multiplex, and Collaborative Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.19677v1
- Date: Mon, 22 Dec 2025 18:53:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.887294
- Title: Detecting Coordinated Activities Through Temporal, Multiplex, and Collaborative Analysis
- Title（参考訳）: 時間・多重・協調分析による協調活動の検出
- Authors: Letizia Iannucci, Elisa Muratore, Antonis Matakos, Mikko Kivelä,
- Abstract要約: 協調キャンペーンは 同様の時間的行動パターンの 証拠によって特徴づけられる
複数のオンラインモダリティにまたがる複雑な協調パターンをモデル化する枠組みを提案する。
この結果から,多重時間認識モデルが協調群の同定に優れていることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7415651415305597
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the era of widespread online content consumption, effective detection of coordinated efforts is crucial for mitigating potential threats arising from information manipulation. Despite advances in isolating inauthentic and automated actors, the actions of individual accounts involved in influence campaigns may not stand out as anomalous if analyzed independently of the coordinated group. Given the collaborative nature of information operations, coordinated campaigns are better characterized by evidence of similar temporal behavioral patterns that extend beyond coincidental synchronicity across a group of accounts. We propose a framework to model complex coordination patterns across multiple online modalities. This framework utilizes multiplex networks to first decompose online activities into different interaction layers, and subsequently aggregate evidence of online coordination across the layers. In addition, we propose a time-aware collaboration model to capture patterns of online coordination for each modality. The proposed time-aware model builds upon the node-normalized collaboration model and accounts for repetitions of coordinated actions over different time intervals by employing an exponential decay temporal kernel. We validate our approach on multiple datasets featuring different coordinated activities. Our results demonstrate that a multiplex time-aware model excels in the identification of coordinating groups, outperforming previously proposed methods in coordinated activity detection.
- Abstract（参考訳）: オンラインコンテンツの普及期には,情報操作による潜在的な脅威を軽減するために,協調作業の効果的な検出が不可欠である。
不正確なアクターと自動アクターの分離の進歩にもかかわらず、影響キャンペーンに関わる個々のアカウントのアクションは、調整されたグループとは独立して分析された場合、異常として際立たない。
情報操作の協調性を考えると、協調されたキャンペーンは、複数のアカウント間で偶然の同期を超えて広がる同様の時間的行動パターンの証拠によってより特徴付けられる。
複数のオンラインモダリティにまたがる複雑な協調パターンをモデル化する枠組みを提案する。
このフレームワークは、マルチプレックスネットワークを使用して、まずオンラインアクティビティを異なる相互作用層に分解し、その後、レイヤ間のオンラインコーディネーションの証拠を集約する。
さらに,各モダリティに対するオンラインコーディネーションのパターンを捉えるための時間認識協調モデルを提案する。
提案した時間認識モデルはノード正規化協調モデルに基づいており、指数関数的減衰時間カーネルを用いて異なる時間間隔で協調された動作を繰り返し行う。
異なる協調アクティビティを特徴とする複数のデータセットに対するアプローチを検証する。
この結果から,複数時間対応モデルが協調群同定に優れており,従来提案されていた協調行動検出法よりも優れていたことが示唆された。
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