Twitter 政治垃圾机器人的时间序列活动分析
社会与信息网络
2021-05-28 v1
摘要
近年来政治 Twitter 机器人的存在与复杂性不断增加，使得将这些账号与真实人类用户区分开来变得十分困难。我们试图回答以下问题：虚假账号与人类账号的活动时间模式是否存在质性差异？我们在 2020 年美国选举后冲突期间收集了大量推文样本，并采用监督与非监督统计学习技术，量化时间序列特征对于人机识别的预测能力。结果显示二者无实质性差异，表明当今政治机器人已能很好地模仿人类行为。该发现揭示了对于新颖、更精细机器人检测技术的需求。
引用
@article{arxiv.2105.12734,
title = {Analyzing time series activity of Twitter political spambots},
author = {Oscar Fontanelli and Aldo Venegas and Ricardo Mansilla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.12734},
year = {2021}
}