Moltbook上说服性内容的大规模分析
人工智能
2026-03-30 v2 计算与语言
摘要
我们 presented 一种基于自然语言处理的研究，探讨Moltbook（一个面向AI代理的类Reddit平台）上的政治宣传。为实现大规模分析，我们开发了基于LLM的分类器，用于检测政治宣传内容，经专家标注验证（Cohen's κ=0.64-0.74）。我们构建了包含673,127篇帖子和879,606条评论的数据集，发现政治宣传占所有帖子的1%，占所有政治内容的42%。这些帖子集中在少数几个社区，其中70%的宣传帖落入其中5个社区。4%的agent生产了51%的这些帖子。我们进一步发现，少数agent会在社区内外重复发布高度相似的内容。尽管如此，我们发现评论对放大政治宣传的影响有限。
引用
@article{arxiv.2603.18349,
title = {Large-Scale Analysis of Persuasive Content on Moltbook},
author = {Julia Jose and Meghna Manoj Nair and Rachel Greenstadt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.18349},
year = {2026}
}
备注
9 pages, 4 figures