論文の概要: Mapping the Reddit Bot Ecosystem: Taxonomy and Evolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.23941v1
- Date: Mon, 27 Jul 2026 02:37:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.288879
- Title: Mapping the Reddit Bot Ecosystem: Taxonomy and Evolution
- Title（参考訳）: Redditのボットエコシステムのマッピング:分類学と進化
- Abstract要約: 我々はニュースアグリゲーションとソーシャルメディアプラットフォームRedditにボットの「種」の分類法を構築した。
クラスタリング分析では、コンテンツ特殊化、行動駆動、インフラ的役割にまたがる18のボットタイプが明らかにされている。
植物種全体の多様性は著しく安定している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automated agents increasingly participate in online communities, yet their population structure and roles remain poorly understood. Using a dataset of 3,389 identified bots and their full activity histories, we construct a taxonomy of bot "species" on the news aggregation and social media platform Reddit based on temporal, community, linguistic, and semantic features. Clustering analysis reveals 18 distinct bot types spanning content-specialized, behavior-driven, and infrastructural roles such as moderation and utility support. In addition, temporal analysis shows that bot numbers and activity expanded rapidly before peaking around the COVID-19 period, then started declining even before Reddit's 2023 API policy changes. However, the overall diversity of bot species has remained remarkably stable. These findings suggest that online bot populations form evolving digital ecosystems.
- Abstract（参考訳）: 自動化されたエージェントはオンラインコミュニティにますます参加するが、その人口構造や役割はよく分かっていない。
認識された3,389のボットとその活動履歴のデータセットを用いて、ニュース集約とソーシャルメディアプラットフォームReddit上に、時間的、コミュニティ的、言語的、意味的な特徴に基づくボット"種"の分類を構築した。
クラスタリング分析では、コンテンツの特殊化、行動駆動、モデレーションやユーティリティサポートといったインフラ的な役割にまたがる18のボットタイプが明らかにされている。
さらに、時間的分析では、ボット番号とアクティビティが新型コロナウイルス(COVID-19)の期間にピークに達する前に急速に拡大し、Redditの2023年のAPIポリシー変更以前にも減少し始めたことが示されている。
しかし、ボット種の全体的な多様性は依然として著しく安定している。
これらの結果は、オンラインボットの人口が進化するデジタルエコシステムを形成することを示唆している。
関連論文リスト
- Patterns of Bot Participation and Emotional Influence in Open-Source Development [1.037389180476138]
我々は、ボットがエコシステムにおけるオープンソースの議論にどのように貢献するかを研究する。
人間の参加はU字型のパターンに従い、ボットは均一(プルリクエスト)または後期(イシュー)の活動を行う。
27の感情カテゴリーで訓練されたモデルを用いて、ボットはより中立的であるが、人間のコメントではその介入はより中立性を減らす。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-16T09:58:28Z) - Bots Don't Sit Still: A Longitudinal Study of Bot Behaviour Change, Temporal Drift, and Feature-Structure Evolution [0.0]
プロモーション型ソーシャルボットは、個々のメタ機能レベルと機能相互依存性レベルの両方において、時間とともに適応することを示す。
これらの研究は、プロモーション型ソーシャルボットが、個々のメタ機能レベルと機能相互依存性レベルの両方で時間とともに適応する証拠を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-18T21:08:34Z) - RoBCtrl: Attacking GNN-Based Social Bot Detectors via Reinforced Manipulation of Bots Control Interaction [51.46634975923564]
本稿では,ソーシャルボット制御攻撃(RoBCtrl)のための対向型マルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。
具体的には、拡散モデルを用いて、既存のアカウントデータを小さな修正で再構築することで、高忠実度ボットアカウントを生成する。
次に,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)法を用いて,ボットの逆動作をシミュレートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-16T02:41:49Z) - Operational Validation of Large-Language-Model Agent Social Simulation: Evidence from Voat v/technology [59.63189507373199]
私たちは、2014年から2020年にかけて活動しているRedditのようなオルタナティブなニュースアグリゲータとディスカッションプラットフォームであるVoatをモデルとした技術コミュニティシミュレーションを構築しました。
YSocialフレームワークを使用して、Voatの共有URLからサンプリングされた技術リンクの固定カタログでシミュレーションをシードする。
エージェントは、リンクとテキストの投稿、スレッド化された返信、日々のアクティビティサイクルのためのプラットフォームルールの下で投稿、返信、反応を生成する。
結果は、よく知られたオンライン規則性を示す: 類似の活動リズム、ヘビーテール参加、疎低クラスタリング相互作用ネットワーク、コア周辺構造、Voatとのトピックアライメント、高毒性
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-29T16:06:27Z) - What is a Social Media Bot? A Global Comparison of Bot and Human Characteristics [5.494111035517598]
ボットは、人間が対話理解を必要とするキューを使う間、簡単に自動化できる言語的手がかりを使用する傾向がある。
これらの結論は、7つのイベントにわたる200ミルユーザーにわたるソーシャルメディアのツイートの大規模な分析に基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-01T14:45:43Z) - Entendre, a Social Bot Detection Tool for Niche, Fringe, and Extreme Social Media [1.4913052010438639]
オープンアクセス、スケーラブル、プラットフォームに依存しないボット検出フレームワークであるEntendreを紹介した。
われわれは、ほとんどのソーシャルプラットフォームが一般的なテンプレートを共有しており、ユーザーはコンテンツを投稿し、コンテンツを承認し、バイオを提供することができるという考えを生かしている。
Entendreの有効性を示すために、私たちは、現在定義されている右翼プラットフォームであるParlerに人種差別的コンテンツを投稿するアカウントの中で、ボットの存在を調査するために使用しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-13T13:50:49Z) - Spot the bot: Coarse-Grained Partition of Semantic Paths for Bots and
Humans [55.2480439325792]
本稿では,人書きテキストとボット生成テキストのセマンティックパスの粗粒度分割構造の比較に焦点をあてる。
意味構造が言語によって異なる可能性があるため、ロシア語、英語、ドイツ語、ベトナム語を調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-27T10:38:37Z) - User-Like Bots for Cognitive Automation: A Survey [4.075971633195745]
誇大広告にもかかわらず、人間のユーザーのような認知能力を持つボットはまだ存在しない。
運用するデジタルプラットフォームに対する状況認識は欠如している。
我々は、認知アーキテクチャがインテリジェントなソフトウェアボットの作成にどのように貢献するかについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-20T20:16:24Z) - My Brother Helps Me: Node Injection Based Adversarial Attack on Social Bot Detection [69.99192868521564]
Twitterのようなソーシャルプラットフォームは、数多くの不正なユーザーから包囲されている。
ソーシャルネットワークの構造のため、ほとんどの手法は攻撃を受けやすいグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づいている。
本稿では,ボット検出モデルを欺いたノードインジェクションに基づく逆攻撃手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-11T03:09:48Z) - BotArtist: Generic approach for bot detection in Twitter via semi-automatic machine learning pipeline [47.61306219245444]
Twitterは、ボットや偽アカウントのターゲットとなり、偽情報や操作の拡散につながった。
本稿では,機械学習モデル開発に関わる課題に対処するために,セミオートマチック機械学習パイプライン(SAMLP)を提案する。
ユーザプロファイル機能に基づいたボット検出モデルBotArtistを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-31T09:12:35Z) - You are a Bot! -- Studying the Development of Bot Accusations on Twitter [1.7626250599622473]
地上の真実データがないと、研究者たちは群衆の知恵を取り入れたいかもしれない。
本研究は,Twitter上でのボットの告発に関する大規模な研究である。
この言葉は、ソーシャルメディアの会話において、ボットという用語が非人間化の道具になったことを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-01T16:09:11Z) - Detection of Novel Social Bots by Ensembles of Specialized Classifiers [60.63582690037839]
悪意ある俳優は、社会ボットとして知られるアルゴリズムによって部分的に制御される不正なソーシャルメディアアカウントを作成し、誤情報を広め、オンラインでの議論を扇動する。
異なるタイプのボットが、異なる行動特徴によって特徴づけられることを示す。
本稿では,ボットのクラスごとに専門的な分類器を訓練し,それらの決定を最大ルールで組み合わせる,教師付き学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-11T22:59:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。