論文の概要: A null model to detect coordinated online behavior integrating evidence from multiple indicators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.17533v1
• Date: Tue, 13 Oct 2026 00:55:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-17 18:30:08.49948
• Title: A null model to detect coordinated online behavior integrating evidence from multiple indicators
• Title（参考訳）: 複数の指標からのエビデンスを組み込んだ協調オンライン行動検出のためのNullモデル
• Abstract要約: コーディネートされたオンラインアカウントはメッセージを増幅し、注意を操ることができるが、そのような行動を検出することは難しい。 本稿では,アカウント間の振舞いの類似性を評価する統計的ヌルモデルフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.739757287976694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coordinated online accounts can amplify messages and manipulate attention, but detecting such behavior is challenging due to confounding factors like account activity and item popularity. We propose a statistical null-model framework that assesses behavioral similarity between accounts by comparing observed coordination indicators against activity- and popularity-conditioned reference distributions. By combining evidence across multiple indicators and partners, our method can identify suspicious coordination links more accurately. Evaluations on nine labeled information-operation datasets involving over 152 thousand accounts show that aggregating p-values multiplicatively across indicators and partners yields improved detection performance. While results vary across information operations, this approach offers a generalizable and statistically principled tool for uncovering coordinated online behavior.
• Abstract（参考訳）: コーディネートされたオンラインアカウントは、メッセージの増幅や注意の操作を行うことができるが、アカウントのアクティビティやアイテムの人気などの要因が混在しているため、そのような行動を検出することは難しい。 本稿では,アクティビティと人気条件付き参照分布に対して観測された調整指標を比較することで,アカウント間の行動類似性を評価する統計的ヌルモデルフレームワークを提案する。 複数の指標とパートナーにまたがるエビデンスを組み合わせることで、疑わしい協調関係をより正確に特定することができる。 152万以上のアカウントを含むラベル付き情報操作データセットの9つの評価は、p値の集約がインジケータとパートナに乗じることで、検出性能が向上することを示している。 結果は情報操作によって異なるが、この手法は協調したオンライン行動を明らかにするための一般化可能で統計的に原理化されたツールを提供する。

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