刻画 Twitter 上的宣传网络：一个案例研究
社会与信息网络
2020-09-24 v2
摘要
社交媒体用户日常接触宣传与虚假信息运动，重新激发了对社交媒体上不同（虚假）信息内容扩散的局部与全局模式的研究需求。回声室与意见领袖常被认为是造成在线社交网络用户极化以及宣传与虚假信息运动成功的原因。本文采用数据驱动方法研究 Twitter 上社区与宣传网络的结构，以评估这些归因的正确性。具体而言，工作旨在结合三种不同分类方法所获信息来刻画从 Twitter 数据集中提取的宣传网络：分别聚焦于（i）利用推文内容推断用户围绕特定话题的“极化”，（ii）识别在扩散不同宣传与虚假信息条目中扮演活跃角色的用户，以及（iii）分析社交联系以识别拓扑簇及网络中扮演“中心”角色的用户。工作识别出沿政治立场高度党派的社区结构；此外，中心性指标被证明对检测网络中最活跃用户及区分扮演不同角色的用户极具信息量；最后，转推图的极化与聚类结构为用户暴露、互动及参与不同宣传条目的相关性质提供了有用见解。
引用
@article{arxiv.2005.10004,
title = {Characterizing networks of propaganda on Twitter: a case study},
author = {Stefano Guarino and Noemi Trino and Alessandro Celestini and Alessandro Chessa and Gianni Riotta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.10004},
year = {2020}
}