基于熵的 Twitter “转发”活动分类

Twitter 被用于多种目的，包括信息传播、营销、政治组织与宣传、垃圾信息、推广、对话等。刻画这些活动并对相关的用户生成内容进行分类是一项具有挑战性的任务。我们提出了一种基于信息论的方法来对 Twitter 上的用户活动进行分类。我们聚焦于包含嵌入 URL 的推文，并研究它们的集体“转发”动态。我们识别出两个特征——时间间隔和用户熵——用于对转发活动进行分类。仅使用这两个特征，我们就实现了对不同活动的良好区分，并能够根据内容所产生的集体用户响应对其进行归类。我们识别出 Twitter 上五种不同的转发活动类别：自动/机器人活动、有新闻价值的信息传播、广告与推广、运动式传播以及寄生广告。在研究过程中，我们展示了 Twitter 如何被用于推广和类垃圾信息活动。这种与内容无关、基于熵的活动分类方法计算高效、可扩展，并且对采样和缺失数据具有鲁棒性。它有许多应用，包括在线社交媒体上的自动垃圾信息检测、趋势识别、信任管理、用户建模、社交搜索和内容分类。