社交网络中在线极端分子的发现

社交网络中的在线极端分子对公众构成了一种新型威胁。这些极端分子范围从骚扰无辜用户的网络霸凌者，到诸如伊拉克和叙利亚伊斯兰国(ISIS)等利用社交网络招募和煽动暴力的恐怖组织。当前社交网络根据用户举报暂停此类极端分子的账户。挑战在于这些极端用户简单地创建新账户并继续其活动。在这项工作中，我们提出了一套新的操作能力以应对社交网络中在线极端分子构成的威胁。利用来自Twitter上数十万个极端分子账户的数据，我们为这些用户开发了行为模型，特别是其账户特征和联系对象。该模型通过预测账户是否将因极端活动被暂停，来识别新的极端分子账户。我们还利用该模型，通过识别两个账户是否属于同一用户，来跟踪创建新账户的现有极端分子用户。最后，我们提出一种基于经典Polya urn模型变体的社交网络搜索模型，以高效发现被暂停用户的新账户。我们在相当一般的条件下发现了该模型最优搜索策略的简洁刻画。我们的urn模型与主要理论结果可轻易推广至其他领域的搜索问题。