面向视频优先平台的协同行为检测：TikTok 多模态性与复杂相似性的挑战
社会与信息网络
2025-10-29 v2
摘要
关于在线协同行为的研究主要聚焦于基于文本的社交媒体平台。然而，视频优先平台如TikTok的兴起带来了独特的挑战。视频帖子的多模态特性（融合视觉、音频和文本元素）允许跨多种模态进行协调，并使帖子间的比较变得复杂。本文提出一种方法，以应对这些特征性挑战。我们的方法基于多层网络分析，旨在捕捉跨多模态的协调，并显式处理视频和音频内容中固有的复杂相似性形式。我们在通过TikTok研究API检索的德国关于2024年欧洲选举的政治帖子上进行测试。我们的结果表明，在API限制下，我们的方法能够识别协调行为，同时也关键性地指出了潜在的陷阱和局限性。
引用
@article{arxiv.2506.05868,
title = {Detecting Coordinated Behaviour on Video-First Platforms: The Challenge of Multimodality and Complex Similarity on TikTok},
author = {Inga K. Wohlert and Davide Vega and Matteo Magnani and Alexandra Segerberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.05868},
year = {2025}
}