解构二元对抗中社交机器人多能性的多学科框架

拟人化社交机器人被设计用于模仿人类语言交流，并在社交网络服务上生成有毒或煽动性内容。机器人传播的错误信息可能通过复杂交织的因素（如重复的虚假信息暴露、加剧的政治极化、民主健康指标的受损、国家认同感的转变、虚假社会规范的传播以及集体记忆的操纵）微妙而深刻地重塑社会进程。然而，从孤立的社交网络服务分析中推断机器人在混合化、多语言和异质媒体生态中的多能性仍然在很大程度上未知，这凸显了需要一个全面的框架来表征机器人对公民话语的新兴风险。在此，我们提出了一个跨学科框架来表征机器人的多能性，包括影响力量化、网络动态监测和跨语言特征分析。当应用于围绕俄乌冲突的地缘政治话语时，跨语言毒性分析和网络分析的结果阐明了亲俄和亲乌人类与机器人在混合社交网络服务中的时空轨迹。武器化机器人主要栖息于X平台，而人类主要活跃于Reddit平台，构成了社交媒体战争。这一严谨的框架有望阐明机器人多能行为中的跨语言同质性和异质性，揭示在算法结构化社会中，信息操纵、回音室形成和集体记忆表现等机制背后的人机协同机制。