BOTTER：一个分析Twitter中社交机器人的框架
社会与信息网络
2021-07-16 v2
摘要
社交网络在在线人际沟通中取得了成功，但也遭到利用以发动操纵社会的影响力行动。软件控制的账户（如社交机器人）的部署已被证明是实现该目的最有效的推动因素之一，其检测工具已被开发并广泛采用。然而，文献中分析这些账户并衡量其影响的方式参差不齐，每个案例研究都进行独特的测量。为统一这些努力，我们提出一个分析Twitter中社交机器人干扰的通用框架。该方法从多个角度将非真实行为者与其余用户进行比较，从而构建衡量其实际影响的客观指标。我们通过将框架应用于2019年西班牙大选前数周的Twitter交互数据集来验证它。在此意义上，我们确认该框架有助于对非真实群体进行定量评估，特别是发现社交机器人在这些日子里改变了网络的自然动态，但未产生显著影响。我们也认为该方法是实验结果定性解释的实践工具，特别是在上述选举背景下表明半自动账户可能比全自动账户更具威胁。
引用
@article{arxiv.2106.15543,
title = {BOTTER: A framework to analyze social bots in Twitter},
author = {Javier Pastor-Galindo and Félix Gómez Mármol and Gregorio Martínez Pérez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.15543},
year = {2021}
}