論文の概要: Social bots weaken activist cohesion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00197v1
• Date: Mon, 31 Aug 2026 18:13:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:35.939431
• Title: Social bots weaken activist cohesion
• Title（参考訳）: 社会的ボットが活動家の結束を弱める
• Abstract要約: 今やソーシャルボットは、オンライン政治コミュニケーションのかなりの部分を占めている。 抗議活動のピーク時にボットに曝露すると、人間ネットワークの結束が侵食されるかどうかを問う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social bots now make up a substantial share of online political communication, where they are studied mainly as producers of misinformation and amplified content. Far less is known about whether their presence reshapes the human relationships that hold movements together. We ask whether exposure to bots during a protest peak is followed by the erosion of cohesion in human networks. Tracking retweet networks of core participants in the 2020 Black Lives Matter (BLM) protests before, during, and after the peak, we measure change in cohesion at two scales: triadic closure in individual ego networks and edge density within detected communities. Greater bot exposure during the peak predicts steeper subsequent declines in human cohesion at both scales, and the loss concentrates among supporters of the movement. Bots may weaken activism less by changing what people believe than by dissolving the ties through which collective action is sustained.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルボットは現在、オンラインの政治コミュニケーションの大部分を占めており、主に誤情報や増幅されたコンテンツのプロデューサーとして研究されている。 彼らの存在が一緒に行動する人間関係に反するかどうかについては、ほとんど分かっていない。 抗議活動のピーク時にボットに曝露すると、人間ネットワークの結束が侵食されるかどうかを問う。 2020年のBlack Lives Matter(BLM)の抗議活動の参加者のリツイートネットワークの追跡と、ピーク前後における結束の変化を2つの尺度で測定した。 ピーク時のボットの露出は、両方のスケールでの人間の結束の急激な減少を予測し、その損失は運動の支持者の間で集中している。 ボットは、集団行動が持続する関係を解き明かすことよりも、人々が信じるものを変えることによって、行動主義を弱める可能性がある。

関連論文リスト

• Synthetic Contact with AI Reduces Cross-Partisan Animosity [0.0]
  野党員に対するアメリカ人の温暖化は過去30年で激減している。 政治集団を代表するAIチャットボットとの短い会話が、連絡相手に取って代わるかどうかを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-02T13:51:57Z)
• Reddit Deplatforming and Toxicity Dynamics on Generalist Voat Communities [73.88859384645264]
  コミュニティ全体の恒久的な禁止であるデプラットフォームは、主要なプラットフォームでコンテンツモデレーションを行うための主要なツールである。 Redditの4大禁止波(2015-2020)と、Voatの一般コミュニティへの影響を分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-26T19:13:45Z)
• Echoes of Automation: How Bots Shaped Political Discourse in Brazil [0.0]
  2018年8月から2022年6月までに3億1500万件以上のツイートを投稿し、行動パターン、感情力学、そしてボット対人間生成コンテンツのテーマに焦点を当てた。 われわれの分析によると、ボットはリツイートや返信に不釣り合いに頼っており、2018年の選挙ではリプライ活動が激しさを増している。 感情分析は、人間とは対照的に、ボットはより感情的な雰囲気を維持しており、その感情は政治的事象と強く結びついていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-11T15:40:10Z)
• 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)
• Sleeper Social Bots: a new generation of AI disinformation bots are already a political threat [0.0]
  Sleeper Socialbots」は、偽情報を広め、世論を操るために作られたAI駆動のソーシャルボットである。 予備的な発見は、これらのボットが人間のユーザーとして説得力を持って通過し、会話に積極的に参加し、偽情報を効果的に広めることができることを示唆している。 私たちの研究の意味は、2024年の米国大統領選挙以降でソーシャルボットがもたらす重大な課題を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T19:57:10Z)
• Social bots sour activist sentiment without eroding engagement [0.0]
  ボットは、加熱されたオンライン期間に、その逆よりも人間の行動に大きな影響を及ぼすことがわかった。 政治的妨害ボットは活動量を増やし、他のボットは活動量を減少させる。 個々のボットの遭遇による影響は小さいように見えるが、ボットの通信量が多すぎるため、累積効果は深刻なものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T16:58:45Z)
• 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)
• Promoting and countering misinformation during Australia's 2019-2020 bushfires: A case study of polarisation [0.11470070927586014]
  偽情報による放火は、オーストラリアの前例のないブッシュファイアでTwitterに再浮上した。 人口レベルのイベントにおいて、この誤報を広めるTwitterコミュニティを調査し、オンラインコミュニティとボットの役割について検討する。 支援者は、外部ソースへのハッシュタグやリンクを用いて、他人に直接返信や言及をすることで、誤報を助長することを発見した。 ここで観察されたコミュニケーション戦略は、他の誤報関連議論でも発見可能であり、反ストラテジーに通知できるのではないか、と推測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-10T03:44:31Z)
• Identification of Twitter Bots based on an Explainable ML Framework: the US 2020 Elections Case Study [72.61531092316092]
  本稿では,ラベル付きTwitterデータに基づくTwitterボット識別システムの設計に焦点をあてる。 Supervised Machine Learning (ML)フレームワークは、Extreme Gradient Boosting (XGBoost)アルゴリズムを用いて採用されている。 また、MLモデルの予測を説明するためにShapley Additive Explanations (SHAP)をデプロイした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T14:12:24Z)
• News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
  我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。 以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。 Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T19:26:32Z)
• On spatial variation in the detectability and density of social media user protest supporters [52.77024349608834]
  今回報告した研究は、メキシコシティでの抗議行動中のユーザの空間的検出性と密度の変動に対する、構築された環境の影響、抗議場所への物理的な近接、および集団投稿リズムを決定するために、空間的キャプチャー手法を用いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-10T14:08:08Z)
• Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
  本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。 議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。 我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z)
• Quantifying the Vulnerabilities of the Online Public Square to Adversarial Manipulation Tactics [43.98568073610101]
  ソーシャルメディアモデルを用いて、コンテンツの品質に対するいくつかの敵の操作戦術の影響を定量化する。 ソーシャルメディアの目印である影響力のあるアカウントの存在は、操作するオンラインコミュニティの脆弱性を悪化させる。 これらの知見は、プラットフォームがソーシャルメディアユーザーによる操作のレジリエンスを高めるために使われる可能性があることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-07-13T21:12:08Z)

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。