論文の概要: Cross-National Information Attacks: A Two-Decade Analysis of Troll Behavior in Korea

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.22785v1
• Date: Mon, 22 Jun 2026 02:48:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 04:39:04.237264
• Title: Cross-National Information Attacks: A Two-Decade Analysis of Troll Behavior in Korea
• Title（参考訳）: 韓国における国家間情報攻撃 : トロール行動の2年的分析
• Authors: Jaehong Kim, Hyeonseung Kim, Jiseon Kim, Alice Oh, Thorsten Holz, Wonjae Lee, Meeyoung Cha,
• Abstract要約: コーディネート・インフルエンス・オペレーションはオンライン・プラットフォームへの脅威が増大している。 本稿では,疑わしいトロリングの理論的誘導検出と縦断解析のための機械学習フレームワークを提案する。 われわれはこのアプローチを、約20年間に400万人のユーザーが投稿した1億1200万件の韓国のニュースコメントに適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.52322000976368
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coordinated foreign influence operations pose a growing threat to online platforms, but detecting state-linked troll activity and tracking its evolution remain challenging. This paper presents an explainable machine learning framework for theory-guided detection and longitudinal analysis of suspected trolling within Korean online news comment sections. Our hierarchical model classifies comments along three dimensions central to influence campaigns: foreign origin, moral-emotional framing, and target country. To support explainability, it also extracts brief span-level textual evidence that provides human-interpretable rationales. We apply the approach to 112M South Korean news comments authored by 4M users over nearly 20 years, identifying 23,998 accounts exhibiting behavior consistent with coordinated manipulation. Analyzing these accounts, we find that they predominantly rely on morally condemning rhetoric rather than direct promotion of foreign-aligned narratives; this rhetoric receives significantly higher user engagement. Among the highest-engagement comments, the moral condemnation most frequently targets domestic political figures (e.g., presidents or party leaders) on both the left and the right, potentially amplifying polarization. Our framework supports transparent platform governance through explainable, evidence-based moderation. These observed rhetorical and engagement patterns can inform how platforms and observatories prioritize defenses and intervene before harmful narrative-target combinations achieve widespread reach.
• Abstract（参考訳）: コーディネート・インフルエンス・オペレーションはオンラインプラットフォームへの脅威が増大するが、国家がリンクしたトロル・アクティビティを検出し、その進化を追跡することは依然として困難である。 本稿では,韓国のオンラインニュースコメントセクションにおける疑わしいトロリングの理論的ガイダンス検出と縦断解析のための機械学習フレームワークを提案する。 我々の階層モデルは、外国の出自、道徳的感情的フレーミング、ターゲット国という、キャンペーンに影響を与える3つの側面に沿ったコメントを分類する。 説明可能性をサポートするために、人間の解釈可能な有理性を提供する短いスパンレベルのテキスト証拠も抽出する。 我々は、約20年間に400万人のユーザーが投稿した1億1200万件の韓国のニュースコメントにアプローチを適用し、調整された操作と整合した振る舞いを示す23,998件のアカウントを特定した。 これらの説明を分析したところ、彼らは外面的な物語の直接の宣伝よりも、道徳的にレトリックを非難することに大きく依存していることが判明した。 高い批判の中で、道徳的非難は、最も頻繁に、左翼と右翼の国内政治人物(例えば、大統領や党指導者)を標的にしており、偏極を増幅する可能性がある。 私たちのフレームワークは、説明可能なエビデンスベースのモデレーションを通じて、透過的なプラットフォームガバナンスをサポートします。 これらの修辞的・エンゲージメントのパターンは、プラットフォームや観測所が防衛を優先し、有害な物語とターゲットの組み合わせが広範囲に届く前に介入する方法を知らせる。

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