动力系统视角揭示俄罗斯推特行动的协调性
社会与信息网络
2020-01-28 v2
摘要
我们从动力系统视角研究推特（Twitter）数据。具体而言，我们聚焦于推特公司（Twitter Inc.）发布并被指认为俄罗斯影响力行动的大型数据集。我们提出一个数学模型来描述可通过谱分析提取的逐日推文产量。我们表明该数学模型使我们能够构建具有共同谐波的用户族（簇）。我们定义了一种描述信息行动中用户策略的标注方案，并表明所得策略对应于从其谐波识别出的行为簇。随后，我们将这些用户簇与使用基于图的话题分析方法从文本数据导出的簇进行比较。我们表明用户簇的谱性质与谱簇中所代表的用户-话题组数量相关。批量数据分析也在先前工作的背景下对该数据集提供了新见解。
引用
@article{arxiv.2001.08816,
title = {A Dynamical Systems Perspective Reveals Coordination in Russian Twitter Operations},
author = {Sarah Rajtmajer and Ashish Simhachalam and Thomas Zhao and Brady Bickel and Christopher Griffin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.08816},
year = {2020}
}