2016年俄罗斯主动措施行动中的Facebook广告参与度
计算机与社会
2020-12-24 v2 机器学习
社会与信息网络
摘要
本文考察了俄罗斯互联网研究 agency (IRA) 在2015年6月至2017年8月期间创建的3517条Facebook广告，这些广告用于针对2016年美国大选的主动措施虚假信息行动。我们旨在揭示广告参与度（以广告点击量衡量）与41个涉及广告元数据、社会语言结构和情感的特征之间的关系。我们的分析分为三部分：(i) 通过相关性分析理解参与度与特征之间的关系；(ii) 通过特征选择找到预测参与度的最相关特征子集；(iii) 通过主题建模找到最能刻画该数据集的语义主题。我们发现广告支出、文本大小、广告时长和情感是预测用户对广告参与度的最重要的特征。此外，正面情感广告比负面广告更具吸引力，且社会语言特征（例如使用与宗教相关的词汇）被认定为构成高吸引力广告的高度重要因素。线性SVM和Logistic Regression分类器取得了最高的平均F值（两个模型均为93.6%），确定最优特征子集分别包含12个和6个特征。最后，我们证实了相关研究的发现，即IRA专门针对美国人在分裂性广告主题（例如LGBT权利、非裔美国人赔偿）上进行定向投放。
引用
@article{arxiv.2012.11690,
title = {Facebook Ad Engagement in the Russian Active Measures Campaign of 2016},
author = {Mirela Silva and Luiz Giovanini and Juliana Fernandes and Daniela Oliveira and Catia S. Silva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.11690},
year = {2020}
}