一种通过遗传相似性揭示隐藏社交机器人的方案

社交媒体平台在打击社交机器人（即自动账户，已知其会扭曲公众舆论并支持虚假信息传播）的扩散方面面临持续挑战。多年来，社交机器人已发生巨大演变，常常变得与真实用户难以区分，并且最近，已识别出由大型语言模型驱动以生成发布内容的机器人家族。我们提出了一种使用遗传相似性算法将社交用户分类为机器人或非机器人的想法。这些算法提供了一种分析用户行为的自适应方法，允许检测标准根据社交机器人不断变化的策略而持续演进。我们的方案包括首先根据用户时间线的相似性将社交用户初步聚类为不同的宏观物种。然后，根据遗传特征将宏观物种分类为机器人或真实用户。我们提出的初步想法，一旦完全开发，将允许现有的仅基于时间线相等性的检测应用扩展到检测机器人。通过纳入新的度量，我们的方法将把非平凡账户系统地分类到适当的类别中，有效地层层剥离以揭示非显而易见的物种。